性能优化之数据库优化

2021-07-23 06:09:49

1、何为性能优化

1.1.用户请求到响应，网络+服务+数据库+前端页面渲染，缺一不可

1.2.二八原则，80%的性能问题出现在20%的代码，找到关键点进行优化，0.01秒的查询再优化也提升不了体验

2、数据库优化

2.1.索引

2.1.1.分类

功能性：唯一索引，其他为辅助查询

唯一索引Unique，比如role_info的role_id

普通索引Normal

2.1.2.三星索引

一星：创建索引把数据都放在一起，

反例：单列索引，会索引合并，效率不高

最好用联合索引

二星：排序走索引（group by本质也是排序）

把排序字段一起放到联合索引中

三星：只查索引不回表

查询的那几个字段正好都是有索引的

2.1.3.多列索引

a) 多列索引效率要比单列索引高

联合索引

b) 列顺序非常重要，index(del_flag, form_status, customer_org_id, supplier_org_id)

注意：最左原则

c) 将经常查询的、枚举的列放在最前，比如del_flag，当查询全部时可以用del_flag in (1,0)来走索引

2.1.4.强制索引

当mysql没有按照预想的索引解析，且效率较慢，可以使用force index(idx_test)来强制指定索引

from role_info force index(idx_test)

一般来说possible keys其中数据库会择优选择一个好的索引key

2.1.5.其他

a) Null值不会被包含在索引中

b)唯一索引对null值不生效，例如：一个多列唯一索引unindex(A, B)，当A为null时，B值相同仍能入库；

索引的那个字段不要为NULL，故字段最好设个默认值0或””，不要为NULL

2.2.查询

a) InnoDB中的or语句（or查询可以考虑用union all替换）、

where age + 1 = 12、where fun(age) = 12、<>、not in、!=不走索引，

查询类型不一致也会导致不走索引（where a.meun_id = b.menu_id a表的是int而b表的是varchar）

注意：索引走的值是字段age，如果对其修改了，比如计算+x，函数(age)，这时都不会走索引

比如：select * from role_info where age = 18 or age = 28改成

select * from role_info where age = 18

union all

select * from role_info where age = 28

b) 查询要根据实际业务场景，预估每个表内的大致数据量

c) 复杂查询拆分为简单查询

d) 当发现索引和查询已经无法继续优化时，让java做或者换种方式实现

注意：最好是单表查询，每个表可以添加冗余字段（org_code和org_name），避免多表查询（除了主表和明细表）

2.3.合格标准

a) 每个请求必须在0.5秒内执行完成

b) MySQL获取到符合要求的数据就会停止查询，所以当查询语句有limit时，要测试最后一页的查询速度

尽量不要select *

分页查询，第一页响应时间100ms，但最后一页需400ms

2.4执行计划

参考文章：https://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html

sql语句前，写explain

explain

select *

from role_info 可以查看执行计划

id：多个查询，数字越大越先执行

rows：扫描的行数，数量尽量减少

possible_keys：查询可能使用到的索引都会在这里列出来

key：查询用到的索引

ref：表示走了几个索引字段（const, const）

type：ref、range、index_merge、index、all

最好可以到ref，不要all，除了all，其他都用到了索引

2.5.补充

参考文章：https://blog.csdn.net/weixin_38112233/article/details/79054661

（1）索引就像书本的目录，目录可以快速找到所在页数，数据库中索引可以帮助快速找到数据，而不用全表扫描

（2）数据库的优化：sql语句优化，索引优化等（一般只掌握这两个基础优化）

（3）sql语句的优化：

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

最好有where条件限制，where和order by的字段做一个联合索引。

2. MySQL只有对以下操作符才使用索引：<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE（abc%）。

3.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：Select id from t where num between 1 and 3

4. 索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引。一个表的索引数最好不要超过6个

5. 将需要查询的结果预先计算好放在表中，，查询的时候再Select

表中添加需要的冗余字段

6. 尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录，count函数只有在统计表中所有行数时使用，而且count(1)比count(*)更有效率

7. 当有一批处理的插入或更新时，用批量插入或批量更新，绝不会一条条记录的去更新!

不要在for循环中，一条条去插入或更新，for循环前新建List<SysRoleInfo> insertList

8. 在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT

9. 索引创建规则：

表的主键、外键必须有索引（业务主键uuid建唯一索引）；

经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

经常出现在Where子句中的字段，应该建立索引；

索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；

频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；

删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。

2.6.实例

(1)

SELECT count(*) AS value, date_format(add_time, ‘%Y-%m-%d‘) AS name
FROM order_purchase_info
WHERE del_flag = 0 AND form_type = 1 AND customer_org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘ AND date_format(add_time, ‘%Y-%m-%d‘) BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25"
GROUP BY date_format(add_time, ‘%Y-%m-%d‘);

1.创建一个索引idx_dfca(del_flag, form_type, customer_org_id, add_time)

查询列与索引列次序可以不一致，最好一致

2.AND date_format(add_time, ‘%Y-%m-%d‘) BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25"

改成AND add_time BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25 23:59:59"

原先的条件里字段add_time被修改了，故不会走索引

3.排序的add_time被改动了，故排序这的add_time不会走索引

4.最左原则（索引次序）：

比如有1000条数据，del_flag=0有700条，则接下去就会在这700条数据中，

继续查询form_type=1的，如果有400条，则继续在这400条中查询

执行计划中，ref有const,const,const，说明就走了三个索引，dfc

如果索引idx_dfac(del_flag, form_type, add_time, customer_org_id)

因为add_time这个索引没有走，即条件add_time = 无，

所以就不会走下一个所以c，故ref就两个const

索引次序从左往右走，有一个索引，该索引不在条件中，则停止走了

5.查询指定日期的，用mysql函数：

今天TO_DAYS(add_time) = TO_DAYS(NOW())

昨天DATEDIFF(NOW(), add_time) = 1，上周同期DATEDIFF(NOW(), add_time) = 7

都改成add_time BETWEEN "2019-03-21" AND "2019-03-21 23:59:59"，才会走索引

(2)

SELECT rm.menu_id
FROM role_menu_relation_info rm
WHERE rm.del_flag = 0
AND EXISTS (
  SELECT role_id
  FROM user_role_relation_info ri
  WHERE rm.role_id = ri.role_id AND ri.del_flag = 0 AND ri.user_id = ‘E45EA2B1599D5A5CE040007F010020E1‘ AND ri.org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘
);

改成

SELECT rm.menu_id
FROM role_menu_relation_info rm
INNER JOIN user_role_relation_info ri ON rm.role_id = ri.role_id AND ri.del_flag = 0 AND ri.user_id = ‘E45EA2B1599D5A5CE040007F010020E1‘ AND ri.org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘
WHERE rm.del_flag = 0;

1. 用EXISTS子查询，外表rm：all，并没有走索引，内表ri走索引了

select * from a where a_name in (select b_name from b)

select * from a where exists (select b_id from b where b.b_name=a.a_name)

exists子句返回的结果并不是从数据库中取出的结果集，而是一个布尔值，如果子句查询到数据，那么返回true，反之返回false。

所以子句中选择的列根本就不重要，而重要的是where 后的条件。如果返回了true，那么相当于直接执行了子句 where 后的部分，即把a_name 和 b_name 作比较，如果相等则返回这条数据

2. 用多表连接代替EXISTS子句

INNER JOIN ON 两个表都走索引了

3．尽量用EXISTS代替IN

一般INNER JOIN > EXISTS >IN，可以比较所用时间和查询执行计划，用效率高的

(3)

SELECT count(*) AS countNumber, 1 AS type
FROM order_deliver_info
WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘ AND add_time BETWEEN "2019-03-21" AND "2019-03-21 23:59:59"
UNION ALL
SELECT count(*) AS countNumber, 2 AS type
FROM order_deliver_info
WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘ AND add_time BETWEEN "2019-03-20" AND "2019-03-20 23:59:59"
UNION ALL
SELECT count(*) AS countNumber, 3 AS type
FROM order_deliver_info
WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = ‘9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB‘ AND DATEDIFF(NOW(), add_time) = 7;

union all的使用，结果type 1 2 3 对应countNumber 10 20 30

性能优化之数据库优化

码农公寓

相关文章