前言
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL,最近频繁出现慢SQL告警,执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析,主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理 。
其实这是非常低级的错误,我不禁后背一凉,团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中,总结了一些经验分享给大家,如果有错误欢迎批评指正。
MySQL性能
最大数据量
抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓 。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。
文件系统单文件大小限制FAT32最大4G NTFS最大64GB NTFS5.0最大2TB EXT2块大小为1024字节,文件最大容量16GB;块大小为4096字节,文件最大容量2TBEXT3块大小为4KB,文件最大容量为4TB EXT4理论可以大于16TB
《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB,才推荐分库分表。性能由综合因素决定,抛开业务复杂度,影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考,并非铁律。博主曾经操作过超过4亿行数据的单表,分页查询最新的20条记录耗时0.6秒,SQL语句大致是 select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20,prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。虽然当时查询速度还凑合,随着数据不断增长,有朝一日必定不堪重负。分库分表是个周期长而风险高的大活儿,应该尽可能在当前结构上优化,比如升级硬件、迁移历史数据等等,实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。
最大并发数
并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求,由maxconnections和maxuserconnections决定。**maxconnections是指MySQL实例的最大连接数,上限值是16384,maxuserconnections是指每个数据库用户的最大连接数。MySQL会为每个连接提供缓冲区,意味着消耗更多的内存。如果连接数设置太高硬件吃不消,太低又不能充分利用硬件。一般要求两者比值超过10%,计算方法如下:
- max_used_connections / max_connections * 100% = 3/100 *100% ≈ 3%
查看最大连接数与响应最大连接数:
- show variables like '%max_connections%';show variables like '%max_user_connections%';
在配置文件my.cnf中修改最大连接数
- [mysqld]max_connections = 100max_used_connections = 20
查询耗时0.5秒
建议将单次查询耗时控制在0.5秒以内,0.5秒是个经验值,源于用户体验的 3秒原则 。如果用户的操作3秒内没有响应,将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时,0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。
实施原则
相比NoSQL数据库,MySQL是个娇气脆弱的家伙。它就像体育课上的女同学,一点纠纷就和同学闹别扭(扩容难),跑两步就气喘吁吁(容量小并发低),常常身体不适要请假(SQL约束太多)。如今大家都会搞点分布式,应用程序扩容比数据库要容易得多,所以实施原则是 数据库少干活,应用程序多干活 。
数据表设计
数据类型
相比datetime,timestamp占用更少的空间,以UTC的格式储存自动转换时区。
避免空值
MySQL中字段为NULL时依然占用空间,会使索引、索引统计更加复杂。从NULL值更新到非NULL无法做到原地更新,容易发生索引分裂影响性能。尽可能将NULL值用有意义的值代替,也能避免SQL语句里面包含 is not null的判断。
text类型优化
由于text字段储存大量数据,表容量会很早涨上去,影响其他字段的查询性能。建议抽取出来放在子表里,用业务主键关联。
索引优化
索引分类
索引优化
loginname, nickname两个字段建立组合索引,比login_name简单索引要更快
SQL优化
分批处理
博主小时候看到鱼塘挖开小口子放水,水面有各种漂浮物。浮萍和树叶总能顺利通过出水口,而树枝会挡住其他物体通过,有时还会卡住,需要人工清理。MySQL就是鱼塘,最大并发数和网络带宽就是出水口,用户SQL就是漂浮物。不带分页参数的查询或者影响大量数据的update和delete操作,都是树枝,我们要把它打散分批处理,举例说明:业务描述:更新用户所有已过期的优惠券为不可用状态。SQL语句:update status=0 FROM coupon WHERE expire_date <= #{currentDate} and status=1;如果大量优惠券需要更新为不可用状态,执行这条SQL可能会堵死其他SQL,分批处理伪代码如下:
- int pageNo = 1;
- int PAGE_SIZE = 100;
- while(true) {
- List<Integer> 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<>优化
通常<>操作符无法使用索引,举例如下,查询金额不为100元的订单:select id from orders where amount != 100;如果金额为100的订单极少,这种数据分布严重不均的情况下,有可能使用索引。鉴于这种不确定性,采用union聚合搜索结果,改写方法如下:
- (select id from orders where amount > 100) union all(select id from orders where amount < 100 and amount > 0)
OR优化
在Innodb引擎下or无法使用组合索引,比如:
- select id,product_name from orders where mobile_no = '13421800407' or user_id = 100;
OR无法命中mobileno + userid的组合索引,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);
此时id和product_name字段都有索引,查询才最高效。
IN优化
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';
不做列运算
通常在查询条件列运算会导致索引失效,如下所示:查询当日订单
- select id from order where date_format(create_time,'%Y-%m-%d') = '2019-07-01';
date_format函数会导致这个查询无法使用索引,改写后:
- 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
如果不查询表中所有的列,避免使用 SELECT *,它会进行全表扫描,不能有效利用索引。
Like优化
like用于模糊查询,举个例子(field已建立索引):
- SELECT column FROM table WHERE field like '%keyword%';
这个查询未命中索引,换成下面的写法:
- SELECT column FROM table WHERE field like 'keyword%';
去除了前面的%查询将会命中索引,但是产品经理一定要前后模糊匹配呢?全文索引fulltext可以尝试一下,但Elasticsearch才是终极武器。
Join优化
join的实现是采用Nested Loop Join算法,就是通过驱动表的结果集作为基础数据,通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据,然后合并结果。如果有多个join,则将前面的结果集作为循环数据,再次到后一个表中查询数据。
Limit优化
limit用于分页查询时越往后翻性能越差,解决的原则:缩小扫描范围 ,如下所示:
- select * from orders order by id desc limit 100000,10 耗时0.4秒select * from orders order by id desc limit 1000000,10耗时5.2秒
先筛选出ID缩小查询范围,写法如下:
- select * from orders where id > (select id from orders order by id desc limit 1000000, 1) order by id desc limit 0,10耗时0.5秒
如果查询条件仅有主键ID,写法如下:
- select id from orders where id between 1000000 and 1000010 order by id desc耗时0.3秒
如果以上方案依然很慢呢?只好用游标了,感兴趣的朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询的方法
正则表达式,又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法...
声明本文只作学习研究禁止用于非法用途否则后果自负如有侵权请告知删除谢谢 文章...
本文是Jan Goyvaerts为RegexBuddy写的教程的译文,下面来看吧! 1. 什么是正则表...
百度图像识别 运行效果图 一、创建平台应用 二、创建Android项目 三、网络访问框...
我们知道当系统要处理的数据量非常庞大的时候,数据不可能全部存放于内存,需要...
ckeditor是一款功能很强大的富文本编辑的工具,给我们提供了绝大多数功能,满足...
文章目录 Web write_shell happysql easytp javaweb Misc 签到 InputMonitor 我...
本文实例为大家分享了微信小程序选择图片控件的具体代码,供大家参考,具体内容...
解决方法: 打开 shCoreDefault.css 文件,找到对.syntaxhighlighter textarea的...
过去这一年的时间里,我买了不少书,查了很多资料,可以算是认真的学习了几种主...