运用系统性能测试过程中，性能优化是绕不开的话题，对测试职员而言，性能优化的第一站便是SQL语句的优化与剖析。因此本文紧张以MySQL数据库为例，先容常见的慢查询SQL语句实行效率剖析与优化方法和大略示例，为致力于运用系统性能优化的从业职员供应一定参考和借鉴。
1慢查询定位
(1)慢查询
慢查询SQL语句，即在数据库实行耗时超过一定阈值的SQL语句，常见阈值为500~2000ms，可根据业务需求适当调度。如存在大量慢查询语句会直接导致系统相应韶光变长，降落用户体验感，因此慢查询的定位与优化是SQL语句优化的紧张内容。
慢查询调优的第一步是准确定位慢查询语句，须要数据库开启慢查询日志记录功能，然后借助工具对日志进行剖析实现慢查询SQL语句的准确定位。
--慢查询开启状态、日志位置
show variables like`slow_query%`;
--慢查询命中时长
show variables like`long_query_time`;
(2)mysqldumpslow慢查询日志剖析
MySql数据库的慢查询SQL语句，可以借助mysqldumpslow工具进行剖析；其他类型数据库，可根据官方供应的技能文档采取对应的工具开展慢查询日志剖析。
慢查询日志剖析的常用参数解释如下：
例：用时最多的10条慢SQL(后半部分为slow_query_log_file地址)
sql mysqldumpslow-s t-t 10-g'select'/data/mysql/data/dcbi-3306/log/slow.log
2 SQL语句实行剖析
(1)SQL实行顺序
剖析SQL语句实行效率的第一步，须要理解一条SQL语句的实行顺序，从而为语句优化供应依据。一样平常而言，实行顺序为：
from->where->group by->聚合函数(sum、avg)->having->打算公式->select字段->order by->limit
(2)explain关键字
SQL语句实行剖析可通过在SQL语句前添加“explain”关键字后，在数据库编辑器中实行查看语句详细的实行情形。
explain selectfrom table_name where columns_1=value_1 and columns_2=vales_2
(3)SQL实行操持返回结果解释
返回结果各列解释可按需查询干系资料，重点关注【type】、【ref】、【extra】反响查询效率的3列，以【type】为主即可。
(4)SQL实行效率剖析
explain语句根据【type】列的值判断SQL实行效率，效率从低到高依次为：
all<index<range<index_merge<ref<eq_ref<const<system。一样平常而言，【type】列值至少要在（range，system）之间，实行效率才能达到较高水平。
(5)SQL语句实行效率比拟
在开展SQL优化的过程中，比拟两条SQL语句实行韶光验证优化效果时，须要明确语句实行过程中数据的存取办法。根据数据库数据查询机制，若数据库内存中已存在目标数据，则直接从内存中获取数据，不再是从数据库物理磁盘获取数据。这种情形下，当优化前SQL语句实行后，目标数据已暂存于数据库内存中时；实行优化后SQL语句时，则直接从数据库内存中获取数据，导致该语句实行韶光失落真。
为避免验证优化效果时，涌现上述SQL语句实行韶光失落真的情形，需在select关键字后添加SQL_NO_CACHE关键字声明，通过数据库引擎重新查询数据。SQL_NO_CACHE指的是查询结果在内存展示后，直接从内存中开释，并非不从内存中读取数据。因此，若在实行SQL_NO_CACHE之前已经查询过目标数据，导致目标数据已经在数据库内存中，则该语句失落效。
用法示例如下：
select SQL_NO_CACHE columns from table_name where column_1=vales_1 and columns_2=values_2;
须要解释的是，SQL_CACHE、SQL_NO_CACHE命令在MySQL 5.7.20开始废弃，MySQL 8.0后彻底移除，普通select命令即直接从数据库中获取数据，无需从数据库内存中获取数据。其他类型数据库干系机制，按需查阅对应官方技能文档。
3.常见SQL优化方法
(1)索引覆盖
SQL优化最常见的方法，便是实现索引覆盖，即select后的查询列、where后的查询条件均包含索引，通过查询条件即可得到查询列数据。
常见索引覆盖场景：
1）利用主键索引，select后的查询列不包含主键，则无法实现索引覆盖；
2）利用非主键索引，select后的查询列包含非主键索引，可实现索引覆盖；
3）利用非主键索引，select后的查询列包含主键索引，可实现索引覆盖。
(2)最左匹配原则
MySQL建立联合索引(多列索引)时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。详细是由于，索引最左列全局有序、别的列局部有序但全局无序，因此根据索引查询必须知足最左匹配原则，否则索引失落效。
基于最左匹配原则，在创建索引时，根据业务需求，where中利用最频繁的列放在最左边；
最左匹配原则，碰着范围查询（>、<、between）时会停滞匹配，即范围查询后的索引失落效；
示例1：某张表索引按序为（a,b,c），如筛选条件为where a=1 and b=2，索引a、b均被利用到；如筛选条件为where b=2，则因未利用a=1，不知足最左匹配，索引失落效；where a=1 and b>1 and c=3，因b为范围查询，b、c均索引失落效。
示例2：某张表索引按序为(a,b,c)，个中b字段在表table的所有值均为常量02003，同一个查询有4种不同的SQL语句写法：
--SQL语句1
selectfrom table where c='62412001090472816354'
--SQL语句2
selectfrom table where b='02003'and c='62412001090472816354'
--SQL语句3
selectfrom table where a='344589'and b='02003'and c='62412001090472816354'
--SQL语句4
selectfrom table where a='344589'and c='62412001090472816354'
上述SQL语句实行3次均匀耗时分别为：
结论：SQL语句1、SQL语句2因不知足最左匹配原则，导致索引失落效，查询耗时较长；SQL语句3、SQL语句4利用到索引，查询速率较快；但SQL语句4因缺失落索引字段b，相对SQL语句3耗时较长，可见索引字段b即便在整张表中均为常量，列入where后的筛选条件，依然能提高查询效率。
(3)索引条件下推
目的：检索数据时采取组合索引，且第一索引非等值索引时，只管即便利用其他索引条件精准选择目标数据，减少数据多次回表判断是否符合目标数据的次数，以办理慢查询导致的性能问题。
方法：做事层(Server层)把查询事情下推到数据库引擎(InnoDB)去处理。
上风：减少回表查询次数，提高查询效率，降落数据库IO资源花费。
判断：explain SQL输出【extra】列结果为using index condition。
下面详细比拟利用下推和未利用下推时的数据库底层逻辑，进一步解释索引条件下推的上风。
1)利用下推
第一索引非等值索引的SQL语句利用索引条件时，运用层将查询要求发送至引擎层，引擎层根据索引条件，剔除不知足其他索引的数据，将剩余知足其他索引条件的数据返回运用层，只管即便少回表地检索到对应记录。
利用条件下推时，引擎层可直接剔除不知足非第一索引中各列的数据。
2)未利用下推
SQL语句存在多个索引时，数据库Server层将查询要求发送至引擎层处理，引擎层按索引顺序，返回符合要求的数据到运用层。
数据库Server层完成筛选后，再按序发送下一索引检索条件，多次重复，直到知足所有查询条件。
如此多次循环，导致数据库IO资源花费较高。
(4)小表驱动大表
根据表的结果集大小选择驱动表，一样平常利用小表作为驱动表
例如，某系统存在表table_a、表table_b，数据量分别为100万、10万，则查询两表关联数据时，将表table_b作为子表：
selectfrom table_a where column_1=''and column_2 in(select column_2 from table_b where...)
若必须利用大表table_a作为子表，则利用exists关键字。
selectfrom table_a where exists(select column_2 from table_b where...)
(5)in代替or
若where后查询条件中某字段存在多个值，则用in代替or。
selectfrom ar_ar_41 where ID_SHARD='10800000'and(NUM_SEQ_AR='11090141150000002'or NUM_SEQ_AR='11090141450000005');
selectfrom ar_ar_41 where ID_SHARD='10800000'and NUM_SEQ_AR in('11090141150000002','11090141450000005');
(6)分组避免排序
MySQL默认对所有group by字段进行排序，非必要情形下，分组避免排序。
SELECT goods_id,count()FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;
(7)批量INSERT插入
插入多条数据时，只管即便避免逐条数据插入，优先选择批量数据插入(插入数据量在50条及以上)。
--批量数据插入
INSERT INTO t(id,name)VALUES(1,’Bea’),(2,’Belle’),(3,’Bernice’);
--逐条数据插入
INSERT INTO t(id,name)VALUES(1,’Bea’);
INSERT INTO t(id,name)VALUES(2,’Belle’);
INSERT INTO t(id,name)VALUES(3,’Bernice’);
4范例的索引失落效案例
表city的联合索引为(ID,CountryCode)，非索引列(Name,District,Population)
(1)where索引列表达式打算
索引失落效
selectfrom world.city where ID+1=4000;
索引未失落效
selectfrom world.city where ID=4001;
(2)where索引列利用函数
索引失落效
selectfrom world.city where substring(CountryCode,1,2)='nl';
索引未失落效
selectfrom world.city where CountryCode like'nl%';selectfrom world.city where CountryCode like'nl_';
(3)or条件包含非索引列
索引失落效
selectfrom world.city where ID=4001 or Name='Simi Valley';
索引未失落效
selectfrom world.city where ID=4001 or CountryCode='USA';
(4)like模糊查询，%在字首
索引失落效
selectfrom world.city where CountryCode like'%nld%';
索引未失落效
selectfrom world.city where CountryCode like'nld%';
(5)不知足最左匹配原则
索引失落效
selectfrom world.city where CountryCode='USA'and Population=111351;
索引未失落效
selectfrom world.city where ID=4001 and CountryCode='USA'and Population=111351;
备注：最左匹配导致的索引失落效情形较多，详见最左匹配部分。
(6)索引列未设置为NOT NULL
MySQL实行查询时会判断字段是否为NOT NULL，该过程每每须要全表扫描，因此最好为索引添加NOT NULL约束，并设置默认值，利于索引利用、加速查询效率
5关注：insert ignore into导致的性能问题或锁表
insert ignore into会对插入的每一行数据取共享锁(S锁，其他事务只可读)做唯一键的检测，同时会对主键自增ID加意向锁(insert intension)；
在主键较为繁芜的情形下，检测主键是否唯一时会一贯占用主键的插入意向锁，其他进程也想给主键ID添加插入意向锁的时候，产生冲突导致去世锁；
此外，代码中存在的insert replace into也需重点关注。
总结
SQL语句优化剖析，是从事性能测试剖析从业职员开展性能优化中的第一站，也是性能优化的基本技能，对系统性能提升具有主要浸染和意义。在节制性能优化基本技能的根本上，还需结合业务需求、代码逻辑访问路径，准确评估不同优化方法的适用性，综合比拟不同优化方法事情本钱，采取合理高效的优化方法开展性能优化事情。
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