时间:上周六刚刚从外面回来,报出生产数据慢SQL开始优化select t.x te.xfrom o_detail tleft join p_detail teon t.A = te.A and t.B ' and t.D = 0group by t.B,t.C,te.X,te.id,te.Y分析执行计划因为te表未用到索引造成全表扫描大表总数据条数那就看看为什么没走索引 怎么才能走索引 业务能不能优化 优化计划1将关联条件去掉,改为group by分组条件 走索引but 结果集不符合场景数量提出想法:能不能为了索引 再用程序把商品去重呢,被否定优化计划二将重复的结果集去重,结果集正确,且走索引时间优化效果显著在兴奋中带着成果验证后上线了周一暴雷
时间:上周六刚刚从外面回来,报出生产数据慢SQL开始优化 select t.x te.xfrom o_detail t left join p_detail te on t.A = te.A and 那就看看为什么没走索引 怎么才能走索引 业务能不能优化 影不影响主数据? 分析各表在ABC字段均建立了索引或者覆合索引,唯独D字段未建立索引,那么是否D字段应该建索引呢? 优化计划1 将关联条件去掉,改为group by分组条件 走索引 ? but 结果集不符合场景数量 提出想法:能不能为了索引 再用程序把商品去重呢,被否定 优化计划二 将重复的结果集去重,结果集正确,且走索引时间优化效果显著 在兴奋中带着成果验证后上线了 周一暴雷,商品结果正确
8月,PawSQL 团队持续深耕SQL智能优化领域,推动产品核心能力再上新台阶。 我们针对SQL解析引擎、查询优化器、多数据库兼容性等模块进行了系统性增强,共实现11项重要优化,显著提升了PawSQL在处理复杂SQL场景时的稳定性与性能表现。 SQL解析引擎更强健 标量子查询解析增强 通过多轮迭代优化,大幅提升了复杂嵌套标量子查询的解析稳健性。作为SQL中常见的高级写法,标量子查询的准确解析直接关系到执行结果的正确性。 未来,我们将继续深耕智能SQL优化领域,不断拓展优化边界,为开发者和企业用户提供更专业、更可靠的数据库性能解决方案。 关于PawSQL PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化,提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程,广泛支持多种主流商用、国产和开源数据库,为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案
SQL Trace会将一条SQL语句或者PL/SQL包执行过程全部输出到跟踪文件(trace)当中,可以通过分析跟踪文件(trace)来分析SQL语句的执行效率并进行性能诊断与优化。 之前在工作中也有使用过SQL Trace进行SQL语句的跟踪诊断,但都没有进行完整的总结,本文就SQL Trace工具的使用进行梳理。 环境准备 操作系统(OS):CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 数据库版本(Oracle Database):Oracle Database 11g R2(11.2.0.4.0 binds => true, 9 plan_stat => 'all_executions' 10 ); 11 :Oracle 11g R2性能优化 tkprof 参考 https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41573/sqltrace.htm#PFGRF010
GROUP BY group_by_list (6) WITH {cube | rollup} (7) HAVING having_condition (8) SELECT (9) DISTINCT (11 ORDER BY:将vt9的行按order by子句中的列列表排序生成一个游标vc10 11. TOP:从vc10的开始处选择指定数量或比例的行生成vt11 并返回调用者 看到这里,那么用过Linq to SQL的语法有点相似啊? 只要我们在查询语句中没有强制指定索引,索引的选择和使用方法是SQLSERVER的优化器自动作的选择,而它选择的根据是查询语句的条件以及相关表的统计信息,这就要求我们在写SQL语句的时候尽量使得优化器可以使用索引 为了使得优化器能高效使用索引,写语句的时候应该注意: (1)不要对索引字段进行运算,而要想办法做变换,比如: SELECT ID FROM T WHERE NUM/2=100 应改为: SELECT ID
1.1.order by优化1.1.1.知识点回顾在讲解order by优化前,先回顾一下order by的语法知识。 asc , age desc;1.1.2.两种排序方式MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index,Using index的性能高于Using filesort,我们在优化排序操作时 ,尽量要优化为 Using indexUsing filesort : 通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 1.1.3.order by优化案例演示1.1.3.1.案例A在上面我们创建了字段age和phone的联合索引,而且没有指定索引的排序顺序,此时索引在表中默认是按照升序排列的。 :MySQL有两种排序方式Using filesort和Using index,在优化排序操作时,尽量要优化为 Using index根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时,索引需要遵循最左前缀法则。
优化手段: ① SQL优化 避免 SELECT *,只查询需要的字段。 小表驱动大表,即小的数据集驱动大的数据集: 当B表的数据集比A表小时,用in优化 exist两表执行顺序是先查B表再查A表查询语句:SELECT * FROM tb_dept WHERE id in ( SELECT id FROM tb_dept) ; 当A表的数据集比B表小时,用exist优化in ,两表执行顺序是先查A表,再查B表,查询语句:SELECT * FROM A WHERE EXISTS ② 优化索引的使用 尽量使用主键查询,而非其他索引,因为主键查询不会触发回表查询。 = 或者 <> 操作符,查询引用会放弃索引而进行全表扫描 列表数据使用分页查询,每页数据量不要太大 避免在索引列上使用 is null 和 is not null ③ 表结构设计优化 使用可以存下数据最小的数据类型
MySQL常见的优化手段分为下面几个方面: SQL优化、设计优化,硬件优化等,其中每个大的方向中又包含多个小的优化点 SQL优化 此优化方案指的是通过优化 SQL 语句以及索引来提高 MySQL 数据库的运行效率 = 或者 <> 操作符 SQL中,不等于操作符会导致查询引擎放弃索引索引,引起全表扫描,即使比较的字段上有索引 解决方法:通过把不等于操作符改成or,可以使用索引,避免全表扫描 例如,把column<> ,代价很高 慢查询日志 出现慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能,查询出比较慢的 SQL 语句,然后再通过 Explain 来查询 SQL 语句的执行计划,最后分析并定位出问题的根源,再进行处理 慢查询日志指的是在 MySQL 中可以通过配置来开启慢查询日志的记录功能,超过long_query_time值的 SQL 将会被记录在日志中 我们可以通过设置“slow_query_log=1”来开启慢查询 一个主数据库用于写入和修改数据,其他的用于同步主数据并提供给客户端查询,这样就把一个库的读和写的压力,分摊给了多个库,从而提高了数据库整体的运行效率 常见类型选择 整数类型宽度设置 MySQL可以为整数类型指定宽度,例如int(11
SQL 优化 负向查询不能使用索引 select name from user where id not in (1,3,4); 应该修改为: select name from user where id user where create_time < FROM_UNIXTIME(CURDATE()); 最左前缀问题 如果给 user 表中的 username pwd 字段创建了复合索引那么使用以下SQL
1.有哪些数据库优化方面的经验? 用PreparedStatement, 一般来说比Statement性能高:一个sql 发给服务器去执行,涉及步骤:语法检查、语义分析, 编译,缓存。 基于语句的复制: 在主服务器上执行的SQL语句,在从服务器上执行同样的语句。MySQL默认采用基于语句的复制,效率比较高。 一旦发现没法精确复制时,会自动选着基于行的复制。
SQL的编写尽量使用索引库查询。索引库查询是小表查询操作,耗费的查询数据性能时间较少。索引失效是由like模糊匹配所产生的查询性能问题。 SQL的编写过程涉及到的子查询不能嵌套太多,子查询会在运行内存中给数据输出对象分配内存空间。嵌套分配内存不利于内存空间的释放。表与表之间的关联关系建立通过外键和主表的主键进行关联。 SQL的数据输出数据区尽量使用简单的数据。聚集函数在SQL的输出数据区存在会生成数据输出集合,类似复杂数据对象不利于数据的检索。聚集函数输出数据会产生索引失效,需要重新对输出数据建立索引。 SQL的条件过滤is null 是不会扫描索引表。节省数据索引表的内存空间。条件or关键字尽量少用,也是不会和数据索引表产生关联。数据表的小表类似索引表,大表类似数据库记录表。
性能问题 a.分析SQL的执行计划 : explain ,可以模拟SQL优化器执行SQL语句,从而让开发人员 知道自己编写的SQL状况 b.MySQL查询优化其会干扰我们的优化 优化方法,官网:https 在真正执行前 经过了SQL优化器的调整,结果与上条SQL是一致的。 =2 ; 体验概率情况(< > =):原因是服务层中有SQL优化器,可能会影响我们的优化。 ,是一个大部分情况适用的结论,但由于SQL优化器等原因 该结论不是100%正确。 select * from mysql.general_log ; 11.锁机制 :解决因资源共享 而造成的并发问题。
Mysql查询优化方法 重点 思路:便面全表扫描 禁止用* 来查询,需要指定字段 in的个数在1000个以内 查询一条数据使用limit 1 尽量使用inner join 避免使用left join ! = 用 > or < 替换 between代替in exist 代替in 例如:优化前10s,优化后5s SELECT * from product WHERE title IN (SELECT title Master_UUID: Master_Info_File: /var/lib/mysql/master.info SQL_Delay: 0 SQL_Remaining_Delay: NULL Slave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting :No 两种解决办法_Lucky@Dong的博客-CSDN博客 (opens new window)MySQL主从同步故障:Slave_SQL_Running:No 两种解决办法_Lucky@Dong
SQL书写习惯 SQL语句尽量使用大写。 Oracle解析SQL语句时,会把小写的字母转换成大写的再执行。 T_ID=T2.T_ID 表连接语句 AND T1.T=’Y’ 条件语句 从下至上的顺序 相同查询要保持SQL 只有第一列被WHERE子句引用时,优化器才会选择使用该索引。当仅引用索引的第二列时,优化器使用全表扫描而忽略了索引。
开启从本地加载文件导入数据的开关 set global local_infile =1; #执行load指令将准备好的数据,加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1 当页中删除的记录达到MERGE _THRESHOLD(默认为页的50%),InnoDB会开始寻找最靠近的页(前或后)看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。 优化思路:一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。 优化思路:自己计数。 (一)count的几种用法 count()是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果count函数的参数不是NULL,累计值就加1,否则不加,最后返回累计值。 count() InoDB引擎并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,服务层直接按行进行累加。
如果说SQL审核/SQL优化工具的上半场比拼的是 “支持多少数据库、覆盖多少规则”,那么进入 2025 年,下半场的关键正在发生变化: 谁能在复杂、多数据库、批量化的真实业务 SQL 中,稳定、准确、可扩展地工作 2025 年 11 月,PawSQL 的一系列更新,正是围绕这一核心命题展开。本文将从数据库支持、SQL 语义建模、性能与审核引擎、工程稳定性四个维度,系统梳理本月的关键进展。 二、SQL 解析能力:开始“理解脚本,而不仅是语句” 1️⃣ 变量体系重构:为真实 SQL 脚本场景而生 11 月最“隐蔽”、但也最关键的一项工作,是变量解析体系的整体升级: ✅ 支持变量赋值并纳入语义模型 审核任务执行体系全面升级 11 月,PawSQL 对审核任务系统进行了结构级重构: ✅ 审核任务队列系统 + 缓存优化 ✅ 动态线程池 + 事件驱动模型 ✅ 任务超时控制,避免长时间阻塞 ✅ 失败事件处理与加载逻辑重构 关于PawSQL PawSQL专注于数据库性能优化自动化和智能化,提供的解决方案覆盖SQL开发、测试、运维的整个流程,广泛支持多种主流商用、国产和开源数据库,为开发者和企业提供一站式的创新SQL优化解决方案
一、SQL语句编写注意问题 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍。 在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度的极大降低。 1. 联接列 对于有联接的列,即使最后的联接值为一个静态值,优化器是不会使用索引的。 下面是一个采用联接查询的SQL语句,这条语句完全可以查询出是否有Bill Cliton这个员工,但是这里需要注意,系统优化器对基于last_name创建的索引没有使用。 二、写优良SQL的基本规则 1、对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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。 存储过程是编译好、优化过、并且被组织到一个执行规划里、且存储在数据库中的SQL语句,是控制流语言的集合,速度当然快。 * FROM record WHERE amount/30< 1000 (11秒) SELECT * FROM record WHERE convert(char(10),date,112)=’19991201 ’ (10秒) 分析: WHERE子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的,因此它不得不进行表搜索,而没有使用该列上面的索引;如果这些结果在查询编译时就能得到,那么就可以被SQL优化器优化 这是提高数据库性能的有效Mysql优化方法之一。当同一个查询被执行多次时,从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。
比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可,当然要考虑原有数据和线上使用情况 MySQL优化 配置优化 配置优化指的MySQL 的 server端的配置,一般对于业务方而言 SQL 调优 一般要进行SQL调优,那么就说有慢查询的SQL,系统或者server可以开启慢查询日志,尤其是线上系统,一般都会开启慢查询日志,如果有慢查询,可以通过日志来过滤。 但是知道了有需要优化的SQL后,下面要做的就是如何进行调优 慢查询优化基本步骤 先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE where条件单表查,锁定最小返回记录表。 语句,找出这些SQL语句并不意味着完事了,我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划,查看该SQL语句有没有使用上了索引,有没有做全表扫描,这都可以通过explain命令来查看 所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器,还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节,以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
无论是OLTP业务高并发写入,还是OLAP场景的大规模查询分析,SQL优化都是工程师必须掌握的核心能力。本文从原理到实践,系统讲解SQL优化的关键方法,帮助你在实际项目中显著提升查询效率。 一、SQL优化的核心思路SQL优化的本质是:减少扫描、减少计算、减少数据量、减少等待。 优化方式:使用索引字段排序避免对大表直接排序使用覆盖索引减少回表必要时使用临时表提前过滤四、执行计划分析(EXPLAIN)SQL优化必须依赖执行计划。 常见选择:OLTP:READCOMMITTED金融类强一致:REPEATABLEREAD或SERIALIZABLE六、缓存与分库分表当SQL优化到极限后,需要从架构层面优化。 ,而是一套系统方法:索引设计→SQL写法→执行计划分析→架构优化。