笔记12 SQL优化
笔记12 性能与SQL优化
- 1.性能优化
- 复习一下什么是性能：
- DB/SQL 优化是业务系统性能优化的核心
- 2.关系数据库 MySQL
- 什么是关系数据库
- 数据库设计范式
- 常见关系数据库
- SQL 语言
- 结构化查询语言包含 6 个部分：
- MySQL的版本
- 版本分析：
- 3.数据库原理
- 1架构
- 2MySQL存储
- MySQL执行流程
- MySQL执行引擎和状态
- MySQL对sql执行顺序
- mysql索引原理
- mysql操作
- 4.MySQL配置优化
- 5数据库设计优化
- 性能与 SQL 优化（2）
- 1.MySQL 事务与锁*
- MySQL 事务
- 表级锁
- 行级锁(InnoDB)
- 死锁:
- 隔离
- a.读未提交: READ UNCOMMITTED
- b.读已提交: READ COMMITTED
- c.可重复读: REPEATABLE READ(mysql默认级别)
- d.串行化: SERIALIZABLE
- 问题回顾:
- 怎么解决?
- mysql日志
- undo log: 撤消日志
- redo log: 重做日志
- 注：
- MVCC（多版本并发控制）
- MVCC 实现机制
- 实践事务与锁
- 2.DB 与 SQL 优化*
- 例子分析
- 说说 SQL 优化
- 实例分析 模拟一个需求：
- 需求升级到版本2
- 需求-3
- 索引思考题
- 修改表结构的危害
- 数据量
- 总结
- 3.常见场景分析*
- 怎么实现主键 ID
- 高效分页
- 乐观锁与悲观锁
1.性能优化
复习一下什么是性能：
- 吞吐与延迟 ： 有些结论是反直觉的，指导我们关注什么
- 没有量化就没有改进：监控与度量指标，指导我们怎么去入手
- 80/20原则：先优化性能瓶颈问题，指导我们如何去优化
- 过早的优化是万恶之源：指导我们要选择优化的时机
- 脱离场景谈性能都是耍流氓：指导我们对性能要求要符合实际
所以说，性能是一个综合性问题
DB/SQL 优化是业务系统性能优化的核心
- 例如传统软件改成 SaaS 软件
- 业务系统的分类：计算密集型、数据密集型
- 业务处理本身无状态，数据状态最终要保存到数据库
- 一般来说，DB/SQL 操作的消耗在一次处理中占比最大
- 业务系统发展的不同阶段和时期，性能瓶颈要点不同，类似木桶装水
2.关系数据库 MySQL
什么是关系数据库
- 1970年 Codd 提出关系模型，以关系代数理论为数学基础
《A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks》
数据库设计范式
- 第一范式（1NF）：关系 R 属于第一范式，当且仅当R中的每一个属性A的值域只包含原子项
- 第二范式（2NF）：在满足 1NF 的基础上，消除非主属性对码的部分函数依赖
- 第三范式（3NF）：在满足 2NF 的基础上，消除非主属性对码的传递函数依赖
- BC 范式（BCNF）：在满足 3NF 的基础上，消除主属性对码的部分和传递函数依赖
- 第四范式（4NF）：消除非平凡的多值依赖
- 第五范式（5NF）：消除一些不合适的连接依赖
解释一下：
- 1NF：消除重复数据，即每一列都是不可再分的基本数据项；
每个列都是原子的。 - 2NF：消除部分依赖，表中没有列只与主键的部分相关，即每一行都被主键唯一标识；每个列都有主键。
- 3NF：消除传递依赖，消除表中列不依赖主键，而是依赖表中的非主键列的情况，即没有列是与主键不相关的。
从表只引用主表的主键，即表中每列都和主键相关。 - BCNF：Boyce-Codd Normal Form（巴斯-科德范式）
3NF 的基础上消除主属性对于码的部分与传递函数依赖。
常见关系数据库
开源：MySQL、PostgreSQL
商业：Oracle，DB2，SQL Server
内存数据库：Redis？，VoltDB
图数据库：Neo4j，Nebula
时序数据库：InfluxDB、openTSDB
其他关系数据库：Access、Sqlite、H2、Derby、Sybase、Infomix 等
NoSQL 数据库：MongoDB、Hbase、Cassandra、CouchDB
NewSQL/ 分布式数据库：TiDB、CockroachDB、NuoDB、OpenGauss、OB、TDSQL
SQL 语言
概念
SQL 语言1974年由 Boyce 和 Chamberlin 提出，并首先在 IBM 公司研制的关系数据库
系统 SystemR 上实现。
1979年 ORACLE 公司首先提供商用的 SQL，IBM 公司在 DB2和SQL/DS 数据库系统中
也实现了 SQL。
1986年10月，美国 ANSI 采用 SQL 作为关系数据库管理系统的标准语言（ANSI X3.
135-1986），后为国际标准化组织（ISO）采纳为国际标准。
1989年，美国 ANSI 采纳在 ANSI X3.135-1989 报告中定义的关系数据库管理系统的
SQL 标准语言，称为 ANSI SQL 89，该标准替代 ANSI X3.135-1986版本。
结构化查询语言包含 6 个部分：
1、数据查询语言（DQL: Data Query Language）：其语句，也称为“数据检索语句”，用以从表中获得数据，确定数据怎样在应用程序给出。保留字 SELECT 是 DQL（也是所有 SQL）用得最多的动词，其他 DQL 常用的保留字有 WHERE，ORDER BY，GROUP BY 和 HAVING。这些 DQL 保留字常与其它类型的 SQL 语句一起使用。
2、数据操作语言（DML：Data Manipulation Language）：其语句包括动词 INSERT、UPDATE 和 DELETE。它们分别用于添加、修改和删除。
3、事务控制语言（TCL）：它的语句能确保被 DML 语句影响的表的所有行及时得以更新。包括COMMIT（提交）命令、SAVEPOINT（保存点）命令、ROLLBACK（回滚）命令。
4、数据控制语言（DCL）：它的语句通过 GRANT 或 REVOKE 实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些 RDBMS 可用 GRANT 或 REVOKE 控制对表单个列的访问。
5、数据定义语言（DDL）：其语句包括动词 CREATE,ALTER 和 DROP。在数据库中创建新表或修改、删除表（CREAT TABLE 或 DROP TABLE）；为表加入索引等。
6、指针控制语言（CCL）：它的语句，像 DECLARE CURSOR，FETCH INTO 和 UPDATE WHERE CURRENT 用于对一个或多个表单独行的操作。
MySQL的版本
- 4.0支持InnoDB，事务
- 2003年，5.0 -5.6 ==> 历史使用多的版本
- 5.7 ==> 近期使用多的版本
- 8.0 ==>新和功能完善的版本
版本分析：
5.6/5.7的差异
5.7支持：
-多主
-MGR高可用
-分区表
-json
-性能
-修复XA等
-5.7/8.0的差异
-通用表达式
-窗口函数
-持久化参数
-自增列持久化
-默认编码utf8mb4
-DDL原子性
-JSON增强
-不再对group by进行隐式排序？？==> 坑。类似jdk8 hashmap
3.数据库原理
1架构
2MySQL存储
独占模式
1）、日志组文件：ib_logfile0和ib_logfile1，默认均为5M
2）、表结构文件：.frm
3）、独占表空间文件：.ibd
4）、字符集和排序规则文件：db.opt
5）、binlog二进制日志文件：记录主数据库服务器的DDL和DML操作
6）、二进制日志索引文件：master-bin.index 共享模式innodb_file_per_table=1
1）、数据都在ibdata1
MySQL执行流程
执行流程
简单流程图
MySQL执行引擎和状态
MySQL对sql执行顺序
实际上这个过程也并不是绝对这样的， 中间mysql 会有部分的优化以达到佳 的优化效果，比如在select 筛选出找到 的数据集
mysql索引原理
数据是按页来分块的，当一个数据被用 到时，其附近的数据也通常会马上被使 用。
InnoDB使用B+树实现聚集索引
mysql操作
-安装的几种方式，安装文件或命令，docker
-操作工具，mysql-cli或IDE(DataGrip,MySQL-WorkBench,MySQL-Front,Navicat等)0
-MySQL库结构，操作语句与命令
-MySQL SQL语法演示
4.MySQL配置优化
1）连接请求的变量
1、max_connections
2、back_log
3、wait_timeout和interative_timeout
查看参数配置 -show variables like xxx
my.cnf 文件
*2）缓冲区变量 *
4、key_buffer_size
5、query_cache_size（查询缓存简称QC)
6、max_connect_errors：
7、sort_buffer_size：
8、max_allowed_packet=32M
9、join_buffer_size=2M
10、thread_cache_size=300
3）配置Innodb的几个变量
11、innodb_buffer_pool_size
12、innodb_flush_log_at_trx_commit
13、innodb_thread_concurrency=0
14、innodb_log_buffer_size
15、innodb_log_file_size=50M
16、innodb_log_files_in_group=3
17、read_buffer_size=1M
18、read_rnd_buffer_size=16M
19、bulk_insert_buffer_size=64M
20、binary log
5数据库设计优化
-如何恰当选择引擎？
-库表如何命名？
-如何合理拆分宽表？
-如何选择恰当数据类型：明确、尽量小
-char、varchar的选择
-（text/blob/clob）的使用问题？
-文件、图片是否要存入到数据库？
-时间日期的存储问题？
-数值的精度问题？
-是否使用外键、触发器？
-唯一约束和索引的关系？
-是否可以冗余字段？
-是否使用游标、变量、视图、自定义函数、存储过程？
-自增主键的使用问题？ -能够在线修改表结构（DDL操作）？
-逻辑删除还是物理删除？
-要不要加create_time,update_time时间戳？
-数据库碎片问题？
-如何快速导入导出、备份数据？
性能与 SQL 优化（2）
select now()和select sysdate()的区别
1.MySQL 事务与锁*
MySQL 事务
事务可靠性模型 ACID:
•Atomicity: 原子性, 一次事务中的操作要么全部成功, 要么全部失败。
•Consistency*: 一致性, 跨表、跨行、跨事务, 数据库始终保持一致状态。
•Isolation: 隔离性, 可见性, 保护事务不会互相干扰, 包含4种隔离级别。
//关联着系统并发性能，大规模交易系统的并发瓶颈大多卡在数据库上。
//性能vs可靠性
•Durability:, 持久性, 事务提交成功后,不会丢数据。如电源故障, 系统崩溃。
为了保证以上，InnoDB:
双写缓冲区、故障恢复、操作系统、fsync() 、磁盘存储、缓存、UPS、网络、备份策略 ……
表级锁
•意向锁: 表明事务稍后要进行哪种类型的锁定
•共享意向锁(IS): 打算在某些行上设置共享锁
•排他意向锁(IX): 打算对某些行设置排他锁
•Insert 意向锁: Insert 操作设置的间隙锁
其他
•自增锁(AUTO-IN)
•LOCK TABLES/DDL //DDL：创建表和修改表结构，如加一个列，创建一个索引。
1.X锁和其他锁都冲突。2.意向锁之间都兼容。3.共享锁和待共享的都兼容。4.s锁和意向排他锁不兼容
行级锁(InnoDB)
•记录锁(Record): 始终锁定索引记录，注意隐藏的聚簇索引;
•间隙锁(Gap): 锁住一个范围
•临键锁(Next-Key): 记录锁+间隙锁的组合; 可“锁定”表中不存在记录
•谓词锁(Predicat): 空间索引
死锁:
-阻塞与互相等待
-增删改、锁定读
-死锁检测与自动回滚
-锁粒度与程序设计
隔离
《SQL:1992标准》规定了四种事务隔离级别(Isolation):
• 读未提交: READ UNCOMMITTED //脏读
• 读已提交: READ COMMITTED //RC
• 可重复读: REPEATABLE READ //RR
• 可串行化: SERIALIZABLE
事务隔离是数据库的基础特征。
隔离级别 vs(并发性 可靠性 一致性 可重复性)
MySQL:
• 可以设置全局的默认隔离级别
• 可以单独设置会话的隔离级别
• InnoDB 实现与标准之间的差异
a.读未提交: READ UNCOMMITTED
•很少使用
•不能保证一致性
•脏读(dirty read) : 使用到从未被确认的数
据(例如: 早期版本、回滚)
锁:
•以非锁定方式执行
•可能的问题: 脏读、幻读、不可重复读
b.读已提交: READ COMMITTED
•每次查询都会设置和读取自己的新快照。
•仅支持基于行的 bin-log
•UPDATE 优化: 半一致读(semi-consistent read)
•不可重复读: 不加锁的情况下, 其他事务 UPDATE 或 DELETE 会对查询结果有影响
•幻读(Phantom): 加锁后, 不锁定间隙, 其他事务可以 INSERT。
锁:
•锁定索引记录, 而不锁定记录之间的间隙
•可能的问题: 幻读、不可重复读
c.可重复读: REPEATABLE READ(mysql默认级别)
•InnoDB 的默认隔离级别
•使用事务第一次读取时创建的快照
•多版本技术 //MVCC（多版本并发控制技术，创建一个快照，一个版本的数据固定了，只能看到当前的版本之前的，可重复读，详细见下）
锁:
•使用唯一索引的唯一查询条件时, 只锁定查找到的索引记录, 不锁定间隙。
•其他查询条件, 会锁定扫描到的索引范围, 通过间隙锁或临键锁来阻止其他会话在这个
范围中插入值。
•可能的问题: InnoDB 不能保证没有幻读, 需要加锁
d.串行化: SERIALIZABLE
最严格的级别，事务串行执行，资源消耗最大；
问题回顾:
•脏读(dirty read) : 使用到从未被确认的数据(例如: 早期版本、回滚)
•不可重复读: 不加锁的情况下, 其他事务 update 或 delete 会对结果集有影响
•幻读(Phantom): 加锁之后, 相同的查询语句, 在不同的时间点执行时, 产生不同的结果集
怎么解决?
提高隔离级别、使用间隙锁或临键锁
mysql日志
undo log: 撤消日志
•保证事务的原子性
•用处: 事务回滚, 一致性读、崩溃恢复。
•记录事务回滚时所需的撤消操作
•一条 INSERT 语句，对应一条 DELETE 的 undo log
•每个 UPDATE 语句，对应一条相反 UPDATE 的 undo log
保存位置:
•system tablespace (MySQL 5.7默认)
•undo tablespaces (MySQL 8.0默认)
回滚段(rollback segment)
redo log: 重做日志
•确保事务的持久性，防止事务提交后数据未刷新到磁盘就掉电或崩
溃。
•事务执行过程中写入 redo log,记录事务对数据页做了哪些修改。
•提升性能: WAL(Write-Ahead Logging) 技术, 先写日志, 再写磁盘。
•日志文件: ib_logfile0, ib_logfile1
•日志缓冲: innodb_log_buffer_size
•强刷: fsync()
注：
MVCC（多版本并发控制）
•使 InnoDB 支持一致性读: READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 。
•让查询不被阻塞、无需等待被其他事务持有的锁，这种技术手段可以增加并发性能。
•InnoDB 保留被修改行的旧版本。
•查询正在被其他事务更新的数据时，会读取更新之前的版本。
•每行数据都存在一个版本号, 每次更新时都更新该版本
•这种技术在数据库领域的使用并不普遍。 某些数据库, 以及某些 MySQL 存储引擎都不支持。
聚簇索引的更新 = 替换更新
二级索引的更新 = 删除+新建
MVCC 实现机制
•隐藏列
•事务链表， 保存还未提交的事务，事务提交则会从链表中摘除
//类似并发中AQS中的双向链表
•Read view: 每个 SQL 一个, 包括 rw_trx_ids, low_limit_id, up_limit_id, low_limit_no 等
•回滚段: 通过 undo log 动态构建旧版本数据
DB_TRX_ID:事务id；相当重要，带有时间戳，可以用来记录事务时间
实践事务与锁
先select * from lockt where id = 5 for update;
然后另一个线程中select * from lockt where id = 5
卡住了；
show engine innodb state \G
查看TRANSACTIONS
卡住的具体信息在这
rollback
select * from lockt where id between 5 and 10 for update;
卡住的原因变了
2.DB 与 SQL 优化*
例子分析
查询会根据if中的逻辑排列
说说 SQL 优化
如何发现需要优化的 SQL?
你了解的 SQL 优化方法有哪些?
SQL 优化有哪些好处?
实例分析 模拟一个需求：
需求版本1：
分析：
设计数据大小时，当前使用最大值多一点即可，否则积少成多会有很大的浪费。
压缩简要原理：数据库保存是文本文件，很多内容重复，如数据格式，各种关键字。
小结-1
-注意数据类型的选择
–设计表之前，通读DBA的指导手册/dbaprinciples
需求升级到版本2
需求-2
1.根据身份证号查询用户详细信息
2可根据用户名密码登陆
3.可统计当日新增用户个数
上图中的问题：
1.密码格式的不同在数据库中自动隐式转换，可能转换的字符串出现错误，并且错位的格式会导致不走索引
2.直接注入时密码可能在日志中泄露了
所以尽量加密，分别通过不同sql获得信息，不让用户名和密码出现在同一个SQL的日志中；获取用户输入时加密，从数据库读取也加密，然后比较加密后的值，日志中不会出现真实密码。
安全级别更高的话，考虑加密机，如使用非对称的加密，证书等进行安全性验证，数据库中没有强安全性信息。
小结-2
简单的SQL可能带来大的问题,where条件中注意数据类型，避免类型转换；隐私与安全
需求-3
系统经过一个月的运行，用户表增长约100万，DBA接到告警，CPU升高，查询越来越慢，请定位问题并给出解决方案
分析-3
定位问题的方法:
-慢查询日志
-看应用和运维的监控
分析慢SQL语句，查询时间是否超过阈值，SQL使用次数是否频繁=》越频繁优化的必要性越高，相当频繁的SQL哪怕没有超过阈值也值得优化。
深入分析：
索引的类型：
hash
B-Tree/B+Tree
用的比较少
B树和B+树的区别
1.B：每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为null。
B+树：只有叶子节点存储data，叶子节点包含了这棵树的所有键值，叶子节点不存储指针。
B树每个块上同时储存索引和数据，快上容纳的索引量有限，可能导致层级变多，查询的性能不稳定
B+树除了叶子结点只有索引，层高可以比较低，同样大的块可以容纳较多的索引，查询速度比较快
2. 后来，在B+树上增加了顺序访问指针，也就是每个叶子节点增加一个指向相邻叶子节点的指针，这样一棵树成了数据库系统实现索引的首选数据结构。
b+更适合范围查询
引申：为什么主键要单调递增？
索引思考题
1.为什么不使用hash index
hash根据key的值做映射，完了是个链表，天然遍历不如树查询走的路径短
2.为什么b+tree更适合做索引
上文b与b+的比较
3.为什么主键长度不能过大
导致同一页上容纳的索引变少，导致数据库容量变小
4.
主键快，不需要回表
主键直接获得数据，二级获得对应数据的主键，再用主键查具体数据
f越接近1越适合做索引
修改表结构的危害
1.索引重建
2.锁表
3.抢占资源
4.主从延时
数据量
·业务初期考虑不周，字段类型使用不合理，需要变更数据类型
·随着业务的发展，需要增加新的字段（建议加拓展表）
·在无索引字段增加新的业务查询，需要增加索引
总结
总结1：写入优化
大批量写入的优化
PreparedStatement 减少 SQL 解析
Multiple Values/Add Batch 减少交互
Load Data，直接导入
索引和约束问题
总结2：数据更新
数据的范围更新
注意 GAP Lock 的问题
导致锁范围扩大
总结3：模糊查询
Like 的问题
前缀匹配
否则不走索引
全文检索，
solr/ES
总结4：连接查询
连接查询优化
驱动表的选择问题
避免笛卡尔积
总结5：索引失效
索引失效的情况汇总
NULL，not，not in，函数等
减少使用 or，可以用 union（注意 union all 的区别），以及前面提
到的like
大数据量下，放弃所有条件组合都走索引的幻想，出门左拐“全文检
索”
必要时可以使用 force index 来强制查询走某个索引
总结6：查询 SQL 到底怎么设计？
查询数据量和查询次数的平衡
避免不必须的大量重复数据传输
避免使用临时文件排序或临时表
分析类需求，可以用汇总表
3.常见场景分析*
怎么实现主键 ID
还有没有其他办法？
- 自增
- sequence
- 模拟 seq ：取数后乘数，如取1，获得前1000个ID，预分配1000个id，使用完才再取。但是会导致ID不连续。
- UUID
- 时间戳/随机数
- snowflake 雪花
存在问题：可以从自增中估计出一段时间的订单数，存在数据泄露的危险。
高效分页
- 分页：count/pageSize/pageNum, 带条件的查询语句
- 常见实现-分页插件：使用查询 SQL，嵌套一个 count，性能的坑？
- 改进一下1，重写 count
- 大数量级分页的问题，limit 100000,20
- 改进一下2，反序
- 继续改进3，技术向：带 id，
- 继续改进4，需求向：非精确分页
- 所有条件组合？ 索引？
- 全文检索
乐观锁与悲观锁
有什么区别？
select * from xxx for update
update xxx
commit；
意味着什么？
select * from xxx
update xxx where value=oldValue
为什么叫乐观锁
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