【学习总结】慢SQL治理经验总结

一、慢SQL定义

执行超过1s的SQL为慢SQL

三、慢SQl的风险

系统的响应时间延迟，影响用户体验
资源占用增加，增高了系统的负载，其他请求响应时间也可能会收到影响。
慢SQL占用数据库连接的时间长,如果有大量慢SQL查询同时执行，可能会导致数据库连接池的连接被全部占用，导致数据连接池打满、缓冲区溢出等问题，使数据库无法响应其他请求。（影响业务连续性，系统崩了）
还有可能造成锁竞争增加、数据不一致等问题

四、慢SQL是如何引入的

缺乏索引/索引未生效，导致数据库全表扫描，会产生大量的IO消耗，产生慢SQL。
单表数据量太大，会导致加索引的效果不够明显。
SQL语句书写不当，例如join或者子查询过多、in元素过多、limit深分页问题、order by导致文件排序、group by使用临时表等。
数据库在刷“脏页”，redo log写满了，导致所有系统更新被堵住，无法写入了。
执行SQL的时候，遇到表锁或者行锁，只能等待锁被释放，导致了慢SQL。

五、如何发现慢SQL及高危SQL

数据库会将执行慢SQL日志
其他的数据库性能监控工具、SQL性能分析工具
发现全量SQL，把系统所有SQL采集起来

除了执行时长超过1s的慢SQL之外，我们还额外关注了未来可能劣化的慢SQL，这样就需要获取全量SQL，再对其进行分析，筛选出其中风险较大的SQL。我们采取了如下方法
基于JVM Sandbox进行SQL流水记录的采集

识别慢SQL的标准

根据历史慢SQL治理经验，我们把高危SQL分为以下几类：
不符合集团SQL规约的SQL，可能会埋坑，造成线上问题，影响执行效率等。
通过对SQL语句分析，发现SQL索引使用不当、造成全表扫描，或者SQL扫描行数过多、出现文件排序等。这种SQL即使当前不是慢SQL，随着表数据量的膨胀，未来也可能发展为慢SQL。
SQL执行时间过长，比较容易理解。对慢SQL来说，执行时间越长，风险越高

SQL规约

【强制】不要使用count(列名)或count(常量)来替代count(*)，count(*)就是SQL92定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟NULL和非NULL无关。
【强制】count(distinct col) 计算该列除NULL之外的不重复数量。注意 count(distinct col1, col2) 如果其中一列全为NULL，那么即使另一列有不同的值，也返回为0。
【强制】当某一列的值全是NULL时，count(col)的返回结果为0，但sum(col)的返回结果为NULL，因此使用sum()时需注意NPE问题。
【强制】使用ISNULL()来判断是否为NULL值。
【强制】对于数据库中表记录的查询和变更，只要涉及多个表，都需要在列名前加表的别名（或表名）进行限定。
【强制】在代码中写分页查询逻辑时，若count为0应直接返回，避免执行后面的分页语句。
【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。
【强制】禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性。
【强制】IDB数据订正（特别是删除或修改记录操作）时，要先select，避免出现误删除，确认无误才能提交执行。

我们使用了Druid SQL Parser进行SQL解析，Druid SQL Parser是阿里巴巴的开源项目，可以将SQL语句解析为语法树，可以解析SQL的各个部分，如SELECT语句、FROM语、WHERE语句等，并且可以方便获取SQL语句的结构信息，如表名、列名、操作符等。通过分析SQL，可以轻松判断SQL是否符合规约

SQL索引

我们重点关注的点如下：

使用全表扫描，性能最差，即type="ALL"
扫描行数过多，即rows>阈值
查询时使用了排序操作，也比较耗时，即Extra包含"Using filesort"
索引类型为index，代表全盘扫描了索引的数据，Extra信息为Using where，代表要搜索的列没有被索引覆盖，需要回表，性能较差。

以上几点都可能造成SQL性能的劣化，是我们需要额外关注的高风险sql

六、如何推动治理慢SQL

存量慢SQL治理

存量慢SQL治理的难点在于，历史遗留下的慢SQL可能量级很大，所以要区分慢SQL治理的优先级。我们制定了健康分机制，对SQL分批分级治理。

对慢SQL来说，健康分主要受SQL的执行次数、扫描行数、执行时长影响。另外根据应用中包含慢SQL的数量、平均SQL执行数据等，给应用打出健康分。再根据部门维度汇总，根据应用等级、应用健康分情况等，计算出部门维度的健康分。

原文链接 SQL高发团队等，进行集中的推进治理SQL高发团队等，进行集中的推进在慢SQL推动治理方面，高危慢SQL，会建立Issue持续追踪，Issue存在超期时间，超期后会影响团队健康分。另外，提供应用维度、部门维度的整体慢SQL风险大盘以及排名，针对重点业务、慢SQL高发团队等，进行集中的推进治理