MySQL·效能優化·SQL錯誤用法詳解

前言
MySQL在2016年仍然保持強勁的資料庫流行度增長趨勢。越來越多的客戶將自己的應用建立在MySQL資料庫之上，甚至是從Oracle遷移到MySQL上來。但也存在部分客戶在使用MySQL資料庫的過程中遇到一些比如響應時間慢，CPU打滿等情況。阿里雲RDS專家服務團隊幫助雲上客戶解決過很多緊急問題。現將《ApsaraDB專家診斷報告》中出現的部分常見SQL問題總結如下，供大家參考。

常見SQL錯誤用法

1. LIMIT 語句
   分頁查詢是最常用的場景之一，但也通常也是最容易出問題的地方。比如對於下面簡單的語句，一般DBA想到的辦法是在type, name, create_time欄位上加組合索引。這樣條件排序都能有效的利用到索引，效能迅速提升。

SELECT *
FROM operation
WHERE type = `SQLStats`

   AND name = `SlowLog` 

ORDER BY create_time
LIMIT 1000, 10;
好吧，可能90%以上的DBA解決該問題就到此為止。但當 LIMIT 子句變成 “LIMIT 1000000,10” 時，程式設計師仍然會抱怨：我只取10條記錄為什麼還是慢？

要知道資料庫也並不知道第1000000條記錄從什麼地方開始，即使有索引也需要從頭計算一次。出現這種效能問題，多數情形下是程式設計師偷懶了。在前端資料瀏覽翻頁，或者大資料分批匯出等場景下，是可以將上一頁的最大值當成引數作為查詢條件的。SQL重新設計如下：

SELECT *
FROM operation
WHERE type = `SQLStats`
AND name = `SlowLog`
AND create_time > `2017-03-16 14:00:00`
ORDER BY create_time limit 10;
在新設計下查詢時間基本固定，不會隨著資料量的增長而發生變化。

1. 隱式轉換
   SQL語句中查詢變數和欄位定義型別不匹配是另一個常見的錯誤。比如下面的語句：

mysql> explain extended SELECT *

 > FROM   my_balance b 
 > WHERE  b.bpn = 14000000123 
 >       AND b.isverified IS NULL ;

mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index `bpn` due to type or collation conversion on field `bpn`
其中欄位bpn的定義為varchar(20)，MySQL的策略是將字串轉換為數字之後再比較。函式作用於表欄位，索引失效。

上述情況可能是應用程式框架自動填入的引數，而不是程式設計師的原意。現在應用框架很多很繁雜，使用方便的同時也小心它可能給自己挖坑。

1. 關聯更新、刪除
   雖然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特別注意它目前僅僅針對查詢語句的優化。對於更新或刪除需要手工重寫成JOIN。

比如下面UPDATE語句，MySQL實際執行的是迴圈/巢狀子查詢（DEPENDENT SUBQUERY)，其執行時間可想而知。

UPDATE operation o
SET status = `applying`
WHERE o.id IN (SELECT id

            FROM   (SELECT o.id, 
                           o.status 
                    FROM   operation o 
                    WHERE  o.group = 123 
                           AND o.status NOT IN ( `done` ) 
                    ORDER  BY o.parent, 
                              o.id 
                    LIMIT  1) t); 

執行計劃：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY	o	index		PRIMARY	8		24	Using where; Using temporary
2	DEPENDENT SUBQUERY								Impossible WHERE noticed after reading const tables
3	DERIVED	o	ref	idx_2,idx_5	idx_5	8	const	1	Using where; Using filesort

重寫為JOIN之後，子查詢的選擇模式從DEPENDENT SUBQUERY變成DERIVED,執行速度大大加快，從7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o

   JOIN  (SELECT o.id, 
                        o.status 
                 FROM   operation o 
                 WHERE  o.group = 123 
                        AND o.status NOT IN ( `done` ) 
                 ORDER  BY o.parent, 
                           o.id 
                 LIMIT  1) t
     ON o.id = t.id 

SET status = `applying`
執行計劃簡化為：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY								Impossible WHERE noticed after reading const tables
2	DERIVED	o	ref	idx_2,idx_5	idx_5	8	const	1	Using where; Using filesort

1. 混合排序
   MySQL不能利用索引進行混合排序。但在某些場景，還是有機會使用特殊方法提升效能的。

SELECT *
FROM my_order o

   INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id 

ORDER BY a.is_reply ASC,

      a.appraise_time DESC 

LIMIT 0, 20
執行計劃顯示為全表掃描：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	a	ALL	idx_orderid	NULL	NULL	NULL	1967647	Using filesort
1	SIMPLE	o	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	122	a.orderid	1	NULL

由於is_reply只有0和1兩種狀態，我們按照下面的方法重寫後，執行時間從1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *
FROM ((SELECT *

     FROM   my_order o 
            INNER JOIN my_appraise a 
                    ON a.orderid = o.id 
                       AND is_reply = 0 
     ORDER  BY appraise_time DESC 
     LIMIT  0, 20) 
    UNION ALL 
    (SELECT *
     FROM   my_order o 
            INNER JOIN my_appraise a 
                    ON a.orderid = o.id 
                       AND is_reply = 1 
     ORDER  BY appraise_time DESC 
     LIMIT  0, 20)) t 

ORDER BY is_reply ASC,

      appraisetime DESC 

LIMIT 20;

1. EXISTS語句
   MySQL對待EXISTS子句時，仍然採用巢狀子查詢的執行方式。如下面的SQL語句：

SELECT *
FROM my_neighbor n

   LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
          ON n.id = sra.neighbor_id 
             AND sra.user_id = `xxx` 

WHERE n.topic_status < 4

   AND EXISTS(SELECT 1 
              FROM   message_info m 
              WHERE  n.id = m.neighbor_id 
                     AND m.inuser = `xxx`) 
   AND n.topic_type <> 5 

執行計劃為：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY	n	ALL		NULL	NULL	NULL	1086041	Using where
1	PRIMARY	sra	ref		idx_user_id	123	const	1	Using where
2	DEPENDENT SUBQUERY	m	ref		idx_message_info	122	const	1	Using index condition; Using where

去掉exists更改為join，能夠避免巢狀子查詢，將執行時間從1.93秒降低為1毫秒。

SELECT *
FROM my_neighbor n

   INNER JOIN message_info m 
           ON n.id = m.neighbor_id 
              AND m.inuser = `xxx` 
   LEFT JOIN my_neighbor_apply sra 
          ON n.id = sra.neighbor_id 
             AND sra.user_id = `xxx` 

WHERE n.topic_status < 4

   AND n.topic_type <> 5 

新的執行計劃：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	m	ref		idx_message_info	122	const	1	Using index condition
1	SIMPLE	n	eq_ref		PRIMARY	122	ighbor_id	1	Using where
1	SIMPLE	sra	ref		idx_user_id	123	const	1	Using where

1. 條件下推
   外部查詢條件不能夠下推到複雜的檢視或子查詢的情況有：

聚合子查詢；
含有LIMIT的子查詢；
UNION 或UNION ALL子查詢；
輸出欄位中的子查詢；
如下面的語句，從執行計劃可以看出其條件作用於聚合子查詢之後：

SELECT *
FROM (SELECT target,

           Count(*) 
    FROM   operation 
    GROUP  BY target) t 

WHERE target = `rm-xxxx`
id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY		ref			514	const	2	Using where
2	DERIVED	operation	index	idx_4	idx_4	519	NULL	20	Using index

確定從語義上查詢條件可以直接下推後，重寫如下：

SELECT target,

   Count(*) 

FROM operation
WHERE target = `rm-xxxx`
GROUP BY target
執行計劃變為：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	operation	ref	idx_4	idx_4	514	const	1	Using where; Using index

關於MySQL外部條件不能下推的詳細解釋說明請參考以前文章：MySQL · 效能優化 · 條件下推到物化表

1. 提前縮小範圍
   先上初始SQL語句：

SELECT *
FROM my_order o

   LEFT JOIN my_userinfo u 
          ON o.uid = u.uid
   LEFT JOIN my_productinfo p 
          ON o.pid = p.pid 

WHERE ( o.display = 0 )

   AND ( o.ostaus = 1 ) 

ORDER BY o.selltime DESC
LIMIT 0, 15
該SQL語句原意是：先做一系列的左連線，然後排序取前15條記錄。從執行計劃也可以看出，最後一步估算排序記錄數為90萬，時間消耗為12秒。

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	o	ALL	NULL	NULL	NULL	NULL	909119	Using where; Using temporary; Using filesort
1	SIMPLE	u	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	4	o.uid	1	NULL
1	SIMPLE	p	ALL	PRIMARY	NULL	NULL	NULL	6	Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

由於最後WHERE條件以及排序均針對最左主表，因此可以先對my_order排序提前縮小資料量再做左連線。SQL重寫後如下，執行時間縮小為1毫秒左右。

SELECT *
FROM (
SELECT *
FROM my_order o
WHERE ( o.display = 0 )

   AND ( o.ostaus = 1 ) 

ORDER BY o.selltime DESC
LIMIT 0, 15
) o

 LEFT JOIN my_userinfo u 
          ON o.uid = u.uid 
 LEFT JOIN my_productinfo p 
          ON o.pid = p.pid 

ORDER BY o.selltime DESC
limit 0, 15
再檢查執行計劃：子查詢物化後（select_type=DERIVED)參與JOIN。雖然估算行掃描仍然為90萬，但是利用了索引以及LIMIT 子句後，實際執行時間變得很小。

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY		ALL	NULL	NULL	NULL	NULL	15	Using temporary; Using filesort
1	PRIMARY	u	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	4	o.uid	1	NULL
1	PRIMARY	p	ALL	PRIMARY	NULL	NULL	NULL	6	Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
2	DERIVED	o	index	NULL	idx_1	5	NULL	909112	Using where

1. 中間結果集下推
   再來看下面這個已經初步優化過的例子(左連線中的主表優先作用查詢條件)：

SELECT a.*,

      c.allocated 

FROM (

          SELECT   resourceid 
          FROM     my_distribute d 
               WHERE    isdelete = 0 
               AND      cusmanagercode = `1234567` 
               ORDER BY salecode limit 20) a 

LEFT JOIN

      ( 
          SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
          FROM     my_resources 
               GROUP BY resourcesid) c 

ON a.resourceid = c.resourcesid
那麼該語句還存在其它問題嗎？不難看出子查詢 c 是全表聚合查詢，在表數量特別大的情況下會導致整個語句的效能下降。

其實對於子查詢 c，左連線最後結果集只關心能和主表resourceid能匹配的資料。因此我們可以重寫語句如下，執行時間從原來的2秒下降到2毫秒。

SELECT a.*,

      c.allocated 

FROM (

               SELECT   resourceid 
               FROM     my_distribute d 
               WHERE    isdelete = 0 
               AND      cusmanagercode = `1234567` 
               ORDER BY salecode limit 20) a 

LEFT JOIN

      ( 
               SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
               FROM     my_resources r, 
                        ( 
                                 SELECT   resourceid 
                                 FROM     my_distribute d 
                                 WHERE    isdelete = 0 
                                 AND      cusmanagercode = `1234567` 
                                 ORDER BY salecode limit 20) a 
               WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
               GROUP BY resourcesid) c 

ON a.resourceid = c.resourcesid
但是子查詢 a 在我們的SQL語句中出現了多次。這種寫法不僅存在額外的開銷，還使得整個語句顯的繁雜。使用WITH語句再次重寫：

WITH a AS
(

     SELECT   resourceid 
     FROM     my_distribute d 
     WHERE    isdelete = 0 
     AND      cusmanagercode = `1234567` 
     ORDER BY salecode limit 20)

SELECT a.*,

      c.allocated 

FROM a
LEFT JOIN

      ( 
               SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated 
               FROM     my_resources r, 
                        a 
               WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid 
               GROUP BY resourcesid) c 

ON a.resourceid = c.resourcesid
AliSQL即將推出WITH語法，敬請期待。

總結
資料庫編譯器產生執行計劃，決定著SQL的實際執行方式。但是編譯器只是盡力服務，所有資料庫的編譯器都不是盡善盡美的。上述提到的多數場景，在其它資料庫中也存在效能問題。瞭解資料庫編譯器的特性，才能避規其短處，寫出高效能的SQL語句。
程式設計師在設計資料模型以及編寫SQL語句時，要把演算法的思想或意識帶進來。
編寫複雜SQL語句要養成使用WITH語句的習慣。簡潔且思路清晰的SQL語句也能減小資料庫的負擔 ^^。
使用雲上資料庫遇到難點（不侷限於SQL問題），隨時尋求阿里雲原廠專家服務的幫助。