慢sql治理经典案例分享

　　简介：菜鸟供应链金融慢sql治理已经有一段时间，自己负责的应用持续很长时间没有慢sql告警，现阶段在推进组内其他成员治理应用慢sql。这里把治理过程中的一些实践拿出来分享下。
　　作者如期
　　来源阿里技术公众号
　　菜鸟供应链金融慢sql治理已经有一段时间，自己负责的应用持续很长时间没有慢sql告警，现阶段在推进组内其他成员治理应用慢sql。这里把治理过程中的一些实践拿出来分享下。一全表扫描
　　1案例SELECTcount（）AStmpcountFROM（SELECTFROMXXXrulesWHERE11ORDERBYgmtcreateDESC）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XXXrules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。XXXrules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：SELECTcount（）AStmpcountFROM（SELECTFROMxxxrulesWHERE11ANDrulevalue2928597xxx）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，XXXrules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，XXXrules表就rulename、rulevalue、status、productcode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：
　　1、rulename离散度不高，放在索引首位不合适；
　　2、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。XXXrules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：
　　1、独立的列：索引列不能是表达式的一部分；
　　2、选择区分度高的列作为索引；
　　3、选择合适的索引列顺序：将选择性高的索引列放在最前列；
　　4、覆盖索引：查询的列均在索引中，不需要回查聚簇索引；
　　5、使用索引扫描来做排序；
　　6、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productcode放在索引首位，然后添加rulename、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rulevalue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orderby，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，orderby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orderby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orderby后列表记录的顺序，则去除查询sql中的orderby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：SELECTFROMXXXrulesWHERErulenameapfdistributorsANDstatus00ANDproductcodeADVANCE
　　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XXXrules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XXXrules，更新XXXrules，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SELECTcount（）FROMXXXlevelreportWHERE11ANDEXISTS（SELECT1FROMXXXwhitelisttWHERE（t。bizidcustomeridORcustomeridLIKECONCAT（t。bizid，））ANDt。status1AND（t。starttimeCURRENTTIMEORt。starttimeISNULL）AND（t。endtimeCURRENTTIMEORt。endtimeISNULL）ANDt。biztypeGOODSCONTROLBLACKLIST）
　　2分析
　　explain上述查询语句，得到结果如下：
　　XXXwhitelist表有将bizid作为索引，这里查询XXXwhitelist表有传入bizid作为查询条件，为啥explain结果里type为ALL，即扫描全表？索引失效了？索引失效有哪些情况？
　　索引失效场景
　　1、OR查询左右有未命中索引的；
　　2、复合索引不满足最左匹配原则；
　　3、Like以开头；
　　4、需要类型转换；
　　5、where中索引列有运算；
　　6、where中索引列使用了函数；
　　7、如果mysql觉得全表扫描更快时（数据少时）
　　上述查询语句第8行，customerid为XXXlevelreport表字段，未命中XXXwhitelist表索引，导致索引失效。
　　3解决方案
　　这个语句用condition、枚举、join花里胡哨的代码拼接起来的，改起来好麻烦，而且看起来ORcustomeridLIKECONCAT（t。bizid，）这句不能直接删掉。最后重构了该部分的查询语句，去除or查询，解决了慢sql。
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