深度解析慢查询优化：教你一招掌握高效慢SQL调优技巧

一文助你掌握如何改善慢SQL

改善慢SQL的核心策略包含以下几点：

理解SQL执行的根本顺序：

FROM和JOIN：首要明确表间关联，获取原始数据。WHERE：筛选数据，根据条件进行挑选。GROUP BY：对数据进行分类，但不进行筛选。HAVING：在分类后筛选或聚合数据。SELECT：选定要展示的字段。DISTINCT：去重处理，确保结果唯一。ORDER BY和LIMIT：对结果进行排序，可能伴随分页的LIMIT。

把握SQL语句的关键词顺序与执行顺序：

关键词顺序：SELECT... FROM... WHERE... GROUP BY... HAVING... ORDER BY... LIMIT。执行顺序：FROM> WHERE> GROUP BY> HAVING> SELECT字段> DISTINCT> ORDER BY> LIMIT。

深入剖析执行计划：

执行计划是改善SQL的基础，揭示了数据访问方式和索引使用等关键信息。使用EXPLAIN语句获取执行计划，分析其中的字段，如ID、select_type等。

索引优化的注意事项：

索引需遵循最左前缀原则，避免计算、类型转换、null值等因素导致索引失效。考虑排序稳定性、force_index的使用和ORDER BY对索引的影响。

优化案例分析：

通过具体的查询案例，使用EXPLAIN语句分析查询结构和优化策略。关注查询中的ID、select_type、table、type等列，了解数据来源、连接查询性能和索引使用情况。

总之，改善慢SQL需要深入理解SQL的执行顺序和原理，掌握执行计划的分析方法，以及注意索引的使用和优化策略。通过实践和学习，可以显著提高数据库性能。

MySQL某个表拥有千万数据，CRUD操作较慢，如何改善

数据量高达千万，占用的存储空间也较大，可以想象它不会存储在一块连续的物理空间上，而是以链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就需要更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。

可以执行表拆分，减少单表字段数量，优化表结构。

在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序，使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致。

主要有两种拆分：垂直拆分，水平拆分。

垂直分表

也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的，数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表”。一般是针对那种几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。

垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Product一个库，订单Order一个库。切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前，全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上，随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。

数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。

水平分表

针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。

水平分库分表

将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。

水平分库分表切分规则

1. RANGE

从0到10000一个表，10001到20000一个表；

2. HASH取模

一个商场系统，一般都是将用户，订单作为主表，然后将和它们相关的作为附表，这样不会造成跨库事务之类的问题。取用户id，然后hash取模，分配到不同的数据库上。

3.地理区域

比如按照华东，华南，华北这样来区分业务，七牛云应该就是如此。

4.时间

按照时间切分，就是将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据被查询的概率变小，所以没必要和“热数据”放在一起，这个也是“冷热数据分离”。

分库分表后面临的问题

事务支持

分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

跨库join

只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。

这些属于一类问题，因为它们都需要依据整体数据集进行运算。大多数代理都不会自动完成合并任务。对策：与解决跨节点join问题相似，分别在各个节点上获取结果后，在应用端进行汇总。与join不同的是，每个节点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一的大表快得多。但若结果集较大，对应用程序内存的消耗将成问题。

数据迁移、容量规划、扩容等问题

由淘宝综合业务平台团队提出，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（例如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但仍然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有一定的限制。总的来说，这些方案都不是十分完美，多少都存在一些不足，这也从侧面反映出了Sharding扩容的复杂性。

ID问题

一旦数据库被分割到多个物理节点上，我们就不能再依赖数据库本身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局范围内是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获取ID，以便进行SQL路由。

一些常见的主键生成策略

UUID

使用UUID作为主键是最简单的方案，但其缺点也十分明显。由于UUID非常长，除了占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系统中，需要生成全局UID的场景还是比较多的，Twitter的Snowflake解决了这种需求，实现起来也很简单，除了配置信息外，核心代码就是毫秒级时间41位机器ID 10位毫秒内序列12位。

跨分片的排序分页

通常情况下，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段时，我们通过分片规则可以比较容易地定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段时，情况就会变得比较复杂。为了确保最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中对数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。