慢SQL治理的经典案例分享

2024-12-02 06:08

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一、全表扫描

1. 案例

SELECT count(*) AS tmp_count FROM ( 
SELECT * FROM `XXX_rules` WHERE 1 = 1 ORDER BY gmt_create DESC ) a

2. 溯源

在分页查询治理的文章里已经介绍过我们系统旧的分页查询逻辑，上面的查询sql明显就是分页查询获取总记录数，通过XXX_rules表的分页查询接口溯源，找到发起调用的页面是我们小二后台的一个操作商家准入的页面，页面打开后直接调用分页查询接口，除了分页参数，不传入其他任何查询参数，导致扫描全表。

3. 分析

灵魂拷问：为什么要扫描全表?全表数据展示到页面，花里胡哨的数据有用吗?

调研：和经常使用这个页面的运营聊后了解到，打开页面查询出的全表数据对运营是没有用的，他们根本不看这些数据。运营的操作习惯是拿到商家id，在页面查询框中输入商家id，查到商家数据后进行操作。

4. 解决方案

由此优化方案就很明朗了：打开页面时不直接查询全量数据，等运营输入商家id后，将商家id作为参数进行查询。XXX_rules表中，商家id这一常用查询条件设置为索引，再结合分页查询优化，全表扫描慢sql得以解决。

优化后的小二后台页面如下：

打开页面时未查询任何数据，查询条件商家账户为必填项。

优化后的sql为:

SELECT count(*) AS tmp_count FROM ( 
   SELECT * FROM `xxx_rules` WHERE 1 = 1 AND `rule_value` = '2928597xxx' ) a

执行EXPLAIN得到结果如下：

可以看到命中了索引，扫描行数为3，查询速度明显提高。

5. 思考

扫描全表治理简单来说就是加入查询条件，命中索引，去除全表扫描查询，虽然有些粗暴，但并不是没有道理。实际业务场景中，很少有要扫描全表获取全部数据的情况，限制调用上游必须传入查询条件，且该查询条件能命中索引，能很大程度上避免慢sql。

另外，再引申下，XXX_rules初始的用意是准入表，记录金融货主维度的准入情况，最多也就几千条数据，但是很多同事将这张表理解为规则表，写入很多业务相关规则，导致这个表膨胀到一百多万条数据，表不clean了。这就涉及到数据表的设计使用，明确表的使用规范，不乱写入数据，能给后期维护带来很大的便利。

二、索引混乱

1. 示例

2. 分析

除了时间、操作人字段，XXX_rules表就rule_name、rule_value、status、product_code四个字段，表的索引对这四个字段做各种排列组合。存在如下问题：

rule_name离散度不高，放在索引首位不合适;
前三个索引重合度很高;

显然是对索引的命中规则不够了解。XXX_rules表很多业务有定时任务对其写入删除，索引多、混乱，对性能有很大的影响。

高性能的索引有哪些，再来回顾下：

独立的列：索引列不能是表达式的一部分;
选择区分度高的列作为索引;
选择合适的索引列顺序：将选择性高的索引列放在最前列;
覆盖索引：查询的列均在索引中，不需要回查聚簇索引;
使用索引扫描来做排序;
在遵守最左前缀的原则下，尽量扩展索引，而不是创建索引。

但凡记得第3和6规则，也不至于把索引建成这样。

3. 治理

对索引进行整合如下：

系统中有很多任务拉取整个产品下的准入记录，然后进行处理，所以将区分度较高的product_code放在索引首位，然后添加rule_name、status字段到索引里，进一步过滤数据，减少扫描行数，避免慢sql。针对常用的rule_value查询条件，可以命中UK，因此不用单独建立索引。

三、非必要排序

1. 问题描述

很多业务逻辑中，需要拉取满足某个条件的记录列表，查询的sql语句带有order by，记录比较多的情况，排序代价往往很大，但是查询出来的记录是否有序对业务逻辑没有影响，比如分页治理里讨论的count语句，只需要统计条数，order by对条数没有影响，再比如查出记录列表后，不依赖记录的顺序遍历列表处理数据，这时候order by多此一举。

2. 解决方案

查询sql无limit语句，且业务处理逻辑不依赖于order by后列表记录的顺序，则去除查询sql中的order by语句。

四、粗粒度查询

1. 问题描述

业务中有很多定时任务，扫描某个表中某个产品下所有数据，对数据进行处理，比如：

SELECT * FROM XXX_rules
    WHERE rule_name = 'apf_distributors'
      AND status = '00'
      AND product_code = 'ADVANCE'

三个查询条件都是区分度不高的列，查出的数据有27W条，加索引意义也不大。

2. 分析

实际业务量没那么大，顶多几千条数据，表里的数据是从上游同步过来的，最好的办法是让上游精简数据，但是由于业务太久远，找上游的人维护难度太大，因此只能想其他的办法。

这个定时任务目的是拉出XXX_rules表的某些产品下的数据，和另一张表数据对比，更新有差异的数据。每天凌晨处理，对时效性没有很高的要求，因此，能不能转移任务处理的地方，不在本应用机器上实时处理那么多条数据?

3. 解决方案

数据是离线任务odps同步过来的，首先想到的就是dataWork数据处理平台。

建立数据对比任务，将定时任务做的数据对比逻辑放到dataWork上用sql实现，每天差异数据最多几百条，且结果集含有区分度很高的列，将差异数据写入odps表，再将数据回流到idb。

新建定时任务，通过回流回来的差异数据中区分度高的列作为查询条件查询XXX_rules，更新XXX_rules，解决了慢sql问题。

这个方法的前提是对数据实效性要求不高，且离线产出的结果集很小。

五、OR导致索引失效

1. 案例

SELECT count(*)
FROM XXX_level_report
WHERE 1 = 1
  AND EXISTS (
    SELECT 1
    FROM XXX_white_list t
    WHERE (t.biz_id = customer_id
        OR customer_id LIKE CONCAT(t.biz_id, '@%'))
      AND t.status = 1
      AND (t.start_time <= CURRENT_TIME
        OR t.start_time IS NULL)
      AND (t.end_time >= CURRENT_TIME
        OR t.end_time IS NULL)
      AND t.biz_type = 'GOODS_CONTROL_BLACKLIST'
  )