前言
应用系统性能测试过程中，性能优化是绕不开的话题，对测试人员而言，性能优化的第一站就是SQL语句的优化与分析。因此本文主要以MySQL数据库为例，介绍常见的慢查询SQL语句执行效率分析与优化方法和简单示例，为致力于应用系统性能优化的从业人员提供一定参考和借鉴。
1、慢查询定位
1）慢查询 慢查询SQL语句，即在数据库执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整。如存在大量慢查询语句会直接导致系统响应时间变长，降低用户体验感，因此慢查询的定位与优化是SQL语句优化的主要内容。 慢查询调优的第一步是准确定位慢查询语句，需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分析实现慢查询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慢查询日志分析
MySql数据库的慢查询SQL语句，可以借助mysqldumpslow工具进行分析；其他类型数据库，可根据官方提供的技术文档采用对应的工具开展慢查询日志分析。
慢查询日志分析的常用参数说明如下：
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语句执行分析
1）SQL执行顺序 分析SQL语句执行效率的第一步，需要了解一条SQL语句的执行顺序，从而为语句优化提供依据。一般而言，执行顺序为： from->where->group by->聚合函数(sum、avg)->having->计算公式->select字段->order by->limit
2）explain关键字 SQL语句执行分析可通过在SQL语句前添加“explain”关键字后，在数据库编辑器中执行查看语句具体的执行情况。 explain select*from table_name where columns_1=value_1 and columns_2=vales_2
3）SQL执行计划返回结果说明 返回结果各列说明可按需查询相关资料，重点关注【type】、【ref】、【extra】反映查询效率的3列，以【type】为主即可。
4）SQL执行效率分析 explain语句根据【type】列的值判断SQL执行效率，效率从低到高依次为： all<index<range<index_merge<ref<eq_ref<const<system。一般而言，【type】列值至少要在（range，system）之间，执行效率才能达到较高水平。
5）SQL语句执行效率对比
在开展SQL优化的过程中，对比两条SQL语句执行时间验证优化效果时，需要明确语句执行过程中数据的存取方式。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。这种情况下，当优化前SQL语句执行后，目标数据已暂存于数据库内存中时；执行优化后SQL语句时，则直接从数据库内存中获取数据，导致该语句执行时间失真。
为避免验证优化效果时，出现上述SQL语句执行时间失真的情况，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，直接从内存中释放，并非不从内存中读取数据。因此，若在执行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;
需要说明的是，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。其他类型数据库相关机制，按需查阅对应官方技术文档。
3.常见SQL优化方法
1）索引覆盖 SQL优化最常见的方法，就是实现索引覆盖，即select后的查询列、where后的查询条件均包含索引，通过查询条件即可获得查询列数据。 常见索引覆盖场景： 1）使用主键索引，select后的查询列不包含主键，则无法实现索引覆盖； 2）使用非主键索引，select后的查询列包含非主键索引，可实现索引覆盖； 3）使用非主键索引，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。具体是因为，索引最左列全局有序、其余列局部有序但全局无序，因此根据索引查询必须满足最左匹配原则，否则索引失效。 基于最左匹配原则，在创建索引时，根据业务需求，where中使用最频繁的列放在最左边； 最左匹配原则，遇到范围查询（>、<、between）时会停止匹配，即范围查询后的索引失效； 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均被使用到；如筛选条件为where b=2，则因未使用a=1，不满足最左匹配，索引失效；where a=1 and b>1 and c=3，因b为范围查询，b、c均索引失效。 示例2：某张表索引按序为(a,b,c)，其中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 select*from table where c='62412001090472816354' --SQL语句2 select*from table where b='02003'and c='62412001090472816354' --SQL语句3 select*from table where a='344589'and b='02003'and c='62412001090472816354' --SQL语句4 select*from table where a='344589'and c='62412001090472816354' 上述SQL语句执行3次平均耗时分别为：
结论：SQL语句1、SQL语句2因不满足最左匹配原则，导致索引失效，查询耗时较长；SQL语句3、SQL语句4使用到索引，查询速度较快；但SQL语句4因缺失索引字段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：检索数据时采用组合索引，且第一索引非等值索引时，尽量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，以解决慢查询导致的性能问题。
方法：服务层(Server层)把查询工作下推到数据库引擎(InnoDB)去处理。
优势：减少回表查询次数，提高查询效率，降低数据库IO资源消耗。
判断：explain SQL输出【extra】列结果为using index condition。
下面详细对比使用下推和未使用下推时的数据库底层逻辑，进一步说明索引条件下推的优势。
使用下推 第一索引非等值索引的SQL语句使用索引条件时，应用层将查询请求发送至引擎层，引擎层根据索引条件，剔除不满足其他索引的数据，将剩余满足其他索引条件的数据返回应用层，尽量少回表地检索到对应记录。 使用条件下推时，引擎层可直接剔除不满足非第一索引中各列的数据。
未使用下推
SQL语句存在多个索引时，数据库Server层将查询请求发送至引擎层处理，引擎层按索引顺序，返回符合请求的数据到应用层。
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，直到满足所有查询条件。
如此多次循环，导致数据库IO资源消耗较高。
(4)小表驱动大表
根据表的结果集大小选择驱动表，一般使用小表作为驱动表
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：
select*from table_a where column_1=''and column_2 in(select column_2 from table_b where...)
若必须使用大表table_a作为子表，则使用exists关键字。
select*from 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。
select*from ar_ar_41 where ID_SHARD='10800000'and(NUM_SEQ_AR='11090141150000002'or NUM_SEQ_AR='11090141450000005');
select*from 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，非必要情况下，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，尽量避免逐条数据插入，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、典型的索引失效案例
表city的联合索引为(ID,CountryCode)，非索引列(Name,District,Population)
1）where索引列表达式计算 索引失效 select*from world.city where ID+1=4000; 索引未失效 select*from world.city where ID=4001;
2）where索引列使用函数 索引失效 select*from world.city where substring(CountryCode,1,2)='nl'; 索引未失效 select*from world.city where CountryCode like'nl%';select*from world.city where CountryCode like'nl_';
3）or条件包含非索引列 索引失效 select*from world.city where ID=4001 or Name='Simi Valley'; 索引未失效 select*from world.city where ID=4001 or CountryCode='USA';
4）like模糊查询，%在字首 索引失效 select*from world.city where CountryCode like'%nld%'; 索引未失效 select*from world.city where CountryCode like'nld%';
5）不满足最左匹配原则 索引失效 select*from world.city where CountryCode='USA'and Population=111351; 索引未失效 select*from world.city where ID=4001 and CountryCode='USA'and Population=111351; 备注：最左匹配导致的索引失效情况较多，详见最左匹配部分。
6）索引列未设置为NOT NULL
MySQL执行查询时会判断字段是否为NOT NULL，该过程往往需要全表扫描，因此最好为索引添加NOT NULL约束，并设置默认值，利于索引使用、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)；
在主键较为复杂的情况下，检测主键是否唯一时会一直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，产生冲突导致死锁；
此外，代码中存在的insert replace into也需重点关注。
总结
SQL语句优化分析，是从事性能测试分析从业人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重要作用和意义。在掌握性能优化基本技能的基础上，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，综合对比不同优化方法工作成本，采用合理高效的优化方法开展性能优化工作。
文末了：
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