作者：編碼磚家

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• MySQL性能

• 數據表設計

• 索引優(yōu)化

• SQL優(yōu)化

• 其他數據庫

博主負責的項目主要采用阿里云數據庫MySQL，最近頻繁出現慢SQL告警，執行時(shí)間最長(cháng)的竟然高達5分鐘。導出日志后分析，主要原因竟然是沒(méi)有命中索引和沒(méi)有分頁(yè)處理。其實(shí)這是非常低級的錯誤，我不禁后背一涼，團隊成員的技術(shù)水平亟待提高啊。改造這些SQL的過(guò)程中，總結了一些經(jīng)驗分享給大家，如果有錯誤歡迎批評指正。

MySQL性能

最大數據量

拋開(kāi)數據量和并發(fā)數，談性能都是耍流氓。MySQL沒(méi)有限制單表最大記錄數，它取決于操作系統對文件大小的限制。

《阿里巴巴Java開(kāi)發(fā)手冊》提出單表行數超過(guò)500萬(wàn)行或者單表容量超過(guò)2GB，才推薦分庫分表。性能由綜合因素決定，拋開(kāi)業(yè)務(wù)復雜度，影響程度依次是硬件配置、MySQL配置、數據表設計、索引優(yōu)化。500萬(wàn)這個(gè)值僅供參考，并非鐵律。

博主曾經(jīng)操作過(guò)超過(guò)4億行數據的單表，分頁(yè)查詢(xún)最新的20條記錄耗時(shí)0.6秒，SQL語(yǔ)句大致是select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20，prePageMinId是上一頁(yè)數據記錄的最小ID。

雖然當時(shí)查詢(xún)速度還湊合，隨著(zhù)數據不斷增長(cháng)，有朝一日必定不堪重負。分庫分表是個(gè)周期長(cháng)而風(fēng)險高的大活兒，應該盡可能在當前結構上優(yōu)化，比如升級硬件、遷移歷史數據等等，實(shí)在沒(méi)轍了再分。對分庫分表感興趣的同學(xué)可以閱讀分庫分表的基本思想。

最大并發(fā)數

并發(fā)數是指同一時(shí)刻數據庫能處理多少個(gè)請求，由max_connections和max_user_connections決定。max_connections是指MySQL實(shí)例的最大連接數，上限值是16384，max_user_connections是指每個(gè)數據庫用戶(hù)的最大連接數。

MySQL會(huì )為每個(gè)連接提供緩沖區，意味著(zhù)消耗更多的內存。如果連接數設置太高硬件吃不消，太低又不能充分利用硬件。一般要求兩者比值超過(guò)10%，計算方法如下：

max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%

查看最大連接數與響應最大連接數：

show variables like '%max_connections%';
show variables like '%max_user_connections%';

在配置文件my.cnf中修改最大連接數

[mysqld]
max_connections = 100
max_used_connections = 20

查詢(xún)耗時(shí)0.5秒

建議將單次查詢(xún)耗時(shí)控制在0.5秒以?xún)龋?.5秒是個(gè)經(jīng)驗值，源于用戶(hù)體驗的3秒原則。如果用戶(hù)的操作3秒內沒(méi)有響應，將會(huì )厭煩甚至退出。響應時(shí)間=客戶(hù)端UI渲染耗時(shí)+網(wǎng)絡(luò )請求耗時(shí)+應用程序處理耗時(shí)+查詢(xún)數據庫耗時(shí)，0.5秒就是留給數據庫1/6的處理時(shí)間。

實(shí)施原則

相比NoSQL數據庫，MySQL是個(gè)嬌氣脆弱的家伙。它就像體育課上的女同學(xué)，一點(diǎn)糾紛就和同學(xué)鬧別扭(擴容難)，跑兩步就氣喘吁吁(容量小并發(fā)低)，常常身體不適要請假(SQL約束太多)。如今大家都會(huì )搞點(diǎn)分布式，應用程序擴容比數據庫要容易得多，所以實(shí)施原則是數據庫少干活，應用程序多干活。

• 充分利用但不濫用索引，須知索引也消耗磁盤(pán)和CPU。

• 不推薦使用數據庫函數格式化數據，交給應用程序處理。

• 不推薦使用外鍵約束，用應用程序保證數據準確性。

• 寫(xiě)多讀少的場(chǎng)景，不推薦使用唯一索引，用應用程序保證唯一性。

• 適當冗余字段，嘗試創(chuàng )建中間表，用應用程序計算中間結果，用空間換時(shí)間。

• 不允許執行極度耗時(shí)的事務(wù)，配合應用程序拆分成更小的事務(wù)。

• 預估重要數據表（比如訂單表）的負載和數據增長(cháng)態(tài)勢，提前優(yōu)化。

數據表設計

數據類(lèi)型

數據類(lèi)型的選擇原則：更簡(jiǎn)單或者占用空間更小。

• 如果長(cháng)度能夠滿(mǎn)足，整型盡量使用tinyint、smallint、medium_int而非int。

• 如果字符串長(cháng)度確定，采用char類(lèi)型。

• 如果varchar能夠滿(mǎn)足，不采用text類(lèi)型。

• 精度要求較高的使用decimal類(lèi)型，也可以使用BIGINT，比如精確兩位小數就乘以100后保存。

• 盡量采用timestamp而非datetime。

相比datetime，timestamp占用更少的空間，以UTC的格式儲存自動(dòng)轉換時(shí)區。

避免空值

MySQL中字段為NULL時(shí)依然占用空間，會(huì )使索引、索引統計更加復雜。從NULL值更新到非NULL無(wú)法做到原地更新，容易發(fā)生索引分裂影響性能。盡可能將NULL值用有意義的值代替，也能避免SQL語(yǔ)句里面包含is not null的判斷。

text類(lèi)型優(yōu)化

由于text字段儲存大量數據，表容量會(huì )很早漲上去，影響其他字段的查詢(xún)性能。建議抽取出來(lái)放在子表里，用業(yè)務(wù)主鍵關(guān)聯(lián)。

索引優(yōu)化

索引分類(lèi)

• 普通索引：最基本的索引。

• 組合索引：多個(gè)字段上建立的索引，能夠加速復合查詢(xún)條件的檢索。

• 唯一索引：與普通索引類(lèi)似，但索引列的值必須唯一，允許有空值。

• 組合唯一索引：列值的組合必須唯一。

• 主鍵索引：特殊的唯一索引，用于唯一標識數據表中的某一條記錄，不允許有空值，一般用primary key約束。

• 全文索引：用于海量文本的查詢(xún)，MySQL5.6之后的InnoDB和MyISAM均支持全文索引。由于查詢(xún)精度以及擴展性不佳，更多的企業(yè)選擇Elasticsearch。

索引優(yōu)化

• 分頁(yè)查詢(xún)很重要，如果查詢(xún)數據量超過(guò)30%，MYSQL不會(huì )使用索引。

• 單表索引數不超過(guò)5個(gè)、單個(gè)索引字段數不超過(guò)5個(gè)。

• 字符串可使用前綴索引，前綴長(cháng)度控制在5-8個(gè)字符。

• 字段唯一性太低，增加索引沒(méi)有意義，如：是否刪除、性別。

合理使用覆蓋索引，如下所示：

select login_name, nick_name from member where login_name = ?

login_name, nick_name兩個(gè)字段建立組合索引，比login_name簡(jiǎn)單索引要更快。

SQL優(yōu)化

分批處理

博主小時(shí)候看到魚(yú)塘挖開(kāi)小口子放水，水面有各種漂浮物。浮萍和樹(shù)葉總能順利通過(guò)出水口，而樹(shù)枝會(huì )擋住其他物體通過(guò)，有時(shí)還會(huì )卡住，需要人工清理。MySQL就是魚(yú)塘，最大并發(fā)數和網(wǎng)絡(luò )帶寬就是出水口，用戶(hù)SQL就是漂浮物。

不帶分頁(yè)參數的查詢(xún)或者影響大量數據的update和delete操作，都是樹(shù)枝，我們要把它打散分批處理，舉例說(shuō)明：

業(yè)務(wù)描述：更新用戶(hù)所有已過(guò)期的優(yōu)惠券為不可用狀態(tài)。

SQL語(yǔ)句：

update status=0 FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status=1;

如果大量?jì)?yōu)惠券需要更新為不可用狀態(tài)，執行這條SQL可能會(huì )堵死其他SQL，分批處理偽代碼如下：

int pageNo = 1;
int PAGE_SIZE = 100;
while(true) {
    List batchIdList = queryList('select id FROM `coupon` WHERE expire_date <= #{currentDate} and status = 1 limit #{(pageNo-1) * PAGE_SIZE},#{PAGE_SIZE}');
    if (CollectionUtils.isEmpty(batchIdList)) {
        return;
    }
    update('update status = 0 FROM `coupon` where status = 1 and id in #{batchIdList}')
    pageNo ++;
}

操作符<>優(yōu)化

通常<>操作符無(wú)法使用索引，舉例如下，查詢(xún)金額不為100元的訂單：

select id from orders where amount != 100;

如果金額為100的訂單極少，這種數據分布嚴重不均的情況下，有可能使用索引。鑒于這種不確定性，采用union聚合搜索結果，改寫(xiě)方法如下：

(select id from orders where amount > 100)
 union all
(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)

OR優(yōu)化

在Innodb引擎下or無(wú)法使用組合索引，比如：

select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407' or user_id = 100;

OR無(wú)法命中mobile_no + user_id的組合索引，可采用union，如下所示：

(select id，product_name from orders where mobile_no = '13421800407')
 union
(select id，product_name from orders where user_id = 100);

此時(shí)id和product_name字段都有索引，查詢(xún)才最高效。

IN優(yōu)化

IN適合主表大子表小，EXIST適合主表小子表大。由于查詢(xún)優(yōu)化器的不斷升級，很多場(chǎng)景這兩者性能差不多一樣了。

嘗試改為join查詢(xún)，舉例如下：

select o.id from orders o left join user u on o.user_id = u.id where u.level = 'VIP';

采用JOIN如下所示：

select o.id from orders o left join user u on o.user_id = u.id where u.level = 'VIP';

不做列運算

通常在查詢(xún)條件列運算會(huì )導致索引失效，如下所示：

查詢(xún)當日訂單

select id from order where date_format(create_time，'%Y-%m-%d') = '2019-07-01';

date_format函數會(huì )導致這個(gè)查詢(xún)無(wú)法使用索引，改寫(xiě)后：

select id from order where create_time between '2019-07-01 00:00:00' and '2019-07-01 23:59:59';

避免Select all

如果不查詢(xún)表中所有的列，避免使用SELECT *，它會(huì )進(jìn)行全表掃描，不能有效利用索引。

Like優(yōu)化

like用于模糊查詢(xún)，舉個(gè)例子（field已建立索引）：

SELECT column FROM table WHERE field like '%keyword%';

這個(gè)查詢(xún)未命中索引，換成下面的寫(xiě)法：

SELECT column FROM table WHERE field like 'keyword%';

去除了前面的%查詢(xún)將會(huì )命中索引，但是產(chǎn)品經(jīng)理一定要前后模糊匹配呢？全文索引fulltext可以嘗試一下，但Elasticsearch才是終極武器。

Join優(yōu)化

join的實(shí)現是采用Nested Loop Join算法，就是通過(guò)驅動(dòng)表的結果集作為基礎數據，通過(guò)該結數據作為過(guò)濾條件到下一個(gè)表中循環(huán)查詢(xún)數據，然后合并結果。如果有多個(gè)join，則將前面的結果集作為循環(huán)數據，再次到后一個(gè)表中查詢(xún)數據。

驅動(dòng)表和被驅動(dòng)表盡可能增加查詢(xún)條件，滿(mǎn)足ON的條件而少用Where，用小結果集驅動(dòng)大結果集。
被驅動(dòng)表的join字段上加上索引，無(wú)法建立索引的時(shí)候，設置足夠的Join Buffer Size。
禁止join連接三個(gè)以上的表，嘗試增加冗余字段。

Limit優(yōu)化

limit用于分頁(yè)查詢(xún)時(shí)越往后翻性能越差，解決的原則：縮小掃描范圍，如下所示：

select * from orders order by id desc limit 100000,10

耗時(shí)0.4秒

select * from orders order by id desc limit 1000000,10

耗時(shí)5.2秒

先篩選出ID縮小查詢(xún)范圍，寫(xiě)法如下：

select * from orders where id > (select id from orders order by id desc  limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10

耗時(shí)0.5秒

如果查詢(xún)條件僅有主鍵ID，寫(xiě)法如下：

select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc

耗時(shí)0.3秒

如果以上方案依然很慢呢？只好用游標了，感興趣的朋友閱讀JDBC使用游標實(shí)現分頁(yè)查詢(xún)的方法

其他數據庫

作為一名后端開(kāi)發(fā)人員，務(wù)必精通作為存儲核心的MySQL或SQL Server，也要積極關(guān)注NoSQL數據庫，他們已經(jīng)足夠成熟并被廣泛采用，能解決特定場(chǎng)景下的性能瓶頸。