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news 2025/11/1 9:57:50

早教类网站模板,电商网站有哪些,音乐网站开发技术人员配置,天津建设网站分包服务卡文章目录引言SQL查询慢原因索引失效特殊情况-执行计划中#xff0c;key有值#xff0c;还是很慢怎么办#xff1f; 多表JOIN为什么互联网公司都不建议使用多表join#xff1f; 索引基数太小不合理查询字段太多表中数据量太大数据库连接数不够为什么乐观锁还会导致大量的锁… 文章目录引言SQL查询慢原因索引失效特殊情况-执行计划中key有值还是很慢怎么办多表JOIN为什么互联网公司都不建议使用多表join 索引基数太小不合理查询字段太多表中数据量太大数据库连接数不够为什么乐观锁还会导致大量的锁耗时呢数据库表结构不合理数据库IO或者CPU比较高存在长事务锁竞争导致的等待数据库参数不合理引言在面试中SQL调优是一个常见的问题通过这个问题可以考察应聘者对于提升SQL性能的理解和掌握程度。通常来说SQL调优需要按照以下步骤展开。首先需要发现问题。最好结合具体业务情况比如某次线下报警显示出现了慢SQL或者接口响应时间较长经过性能分析发现问题出现在SQL查询上。无论何种情况都要有一个背景故事。一旦问题被确定就需要进行问题分析了。接着首先要定位具体的SQL语句这可以通过各种监控工具或平台来实现。一旦定位到SQL语句就能知道是哪张表、哪个SQL语句在拖慢性能。 SQL查询慢原因 1、索引失效 2、多表连接 3、查询字段过多 4、数据量过大 5、索引字段基数太小 6、数据库连接不足 7、数据库表结构不合理 8、数据库IO或CPU负载高 9、数据库参数设置不合理 10、长时间事务 11、锁竞争导致的等待索引失效首先当遇到索引失效的问题时我们通常会通过执行计划来分析数据库查询是否有效地利用了索引。执行计划可以告诉我们查询是如何执行的是否使用了索引以及索引的效率如何。如果发现查询没有使用索引或者索引效率低下可能是因为索引设计不合理或者数据分布不均匀导致索引失效。在这种情况下我们可以考虑优化索引设计重新构建索引或者调整SQL查询语句以更好地利用索引。有时候我们也可以通过强制指定特定的索引来引导查询优化器选择正确的索引。除了修改索引和SQL语句还可以考虑优化查询条件避免使用通配符开头的LIKE语句尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数操作以及尽量减少JOIN操作的复杂度。这些方法都可以帮助提高查询性能和优化索引使用。如果遇到索引失效问题还可以考虑使用数据库提供的工具和分析功能来进一步诊断和解决问题。特殊情况-执行计划中key有值还是很慢怎么办这是在实际中遇到的一种情况。我相信大家或多或少也是遇到过这种情况的。在执行计划中当看到key字段有值且type为index时很多人错误地认为这表示查询已经利用了索引。当我们查看一个SQL查询的执行计划时经常会遇到类似以下的情况这个执行计划中typeindex,keyemail_index 很多人会认为这表示这条SQL走了索引但是其实这么理解是不对的。如果是走了索引Extra中的内容应该是Using index 而不是Using where; Using index 以上的这个执行计划表明这个SQL确实用到了email_index的这个索引树但是他并没有直接通过索引进行匹配或者范围查询而是扫描了整颗索引树。所以typeindex 意味着进行了全索引扫描会遍历索引树来查找匹配的行这个效率比扫表扫描快一些但是很有限和我们通常意义上理解的走了索引是两回事儿。遇到这种情况大概率是因为没有遵守最左前缀匹配导致的索引失效了。所以需要调整查询语句或者修改索引来解决。多表JOIN 在SQL查询中多表连接是导致执行速度变慢的常见原因之一。当我们需要从多个表中检索数据并将它们组合在一起时就会使用多表连接。然而如果不加以优化这种连接可能会导致查询性能下降。多表连接的执行速度变慢主要是因为数据库系统需要同时处理多个表进行数据匹配和组合。这可能涉及大量的数据扫描、比较和排序导致查询变得缓慢。为了解决多表连接导致的性能问题我们可以采取一些优化措施 1、优化查询条件确保在连接表时使用有效的查询条件限制返回的数据量。这可以减少不必要的数据匹配提高查询效率。 2、合理使用索引为连接字段创建索引这样可以加快数据匹配的速度。索引可以帮助数据库系统快速定位需要匹配的数据。 3、限制返回字段只选择需要的字段避免返回过多的数据。减少返回字段的数量可以降低数据传输和处理的负担。 4、考虑表的大小和结构在设计数据库表结构时考虑到表的大小和关系可以更好地优化多表连接的性能。 5、使用适当的连接类型根据查询需求选择合适的连接类型如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等。不同的连接类型会影响查询的结果和性能。举个例子假设我们有两个表users和orders我们想要查询用户及其对应的订单信息。如果我们使用以下SQL查询 SELECT users.name, orders.order_id FROM users JOIN orders ON users.user_id orders.user_id;在这个查询中我们通过user_id字段将users表和orders表连接起来但如果这两个表的数据量很大且没有合适的索引查询可能会变得很慢。通过优化查询条件、添加索引、限制返回字段等方式可以改善这个查询的性能使其执行更加高效。为什么互联网公司都不建议使用多表join 在SQL查询中使用JOIN操作可能会导致效率较低的主要原因在于其实现方式 MySQL通常使用嵌套循环Nested-Loop Join来执行关联查询。简单来说这意味着要通过两层循环来比较两个表的记录外循环遍历第一个表内循环遍历第二个表然后逐条比较记录符合条件的结果被输出。具体到算法实现上MySQL主要采用了三种方式简单嵌套循环Simple Nested Loop、块嵌套循环Block Nested Loop和索引嵌套循环Index Nested Loop。然而这三种方式的效率都不是特别高。在实际应用中如果有两个表进行JOIN操作复杂度最高可以达到O(n^2) 而对于三个表则是O(n^3)随着表的数量和数据量的增加JOIN操作的效率会呈指数级下降。值得一提的是在MySQL 8.0中引入了哈希连接Hash Join算法这种算法可以提高JOIN操作的效率。哈希连接通过构建哈希表来快速查找匹配的记录相比于嵌套循环可以更有效地处理JOIN操作提升查询性能。因此尽管JOIN操作在处理多表关联查询时很常见但需要注意其效率问题。为了优化查询性能可以考虑使用适当的索引、优化查询条件、限制返回字段数量以及利用新的算法如哈希连接来改善JOIN操作的效率。索引基数太小不合理什么时字段基数举个例子有一个字段它一共在10万行数据里有10万个值对吧结果呢这个10万值要不然就是0要不然就是1那么他的基数就是2为什么因为这个字段的值就俩选择0和1。假设你要是针对上面说的这种字段建立索引的话那就还不如全表扫描了因为你的索引树里就仅仅包含0和1两种值根本没法进行快速的二分查找也根本就没有太大的意义了所以这种时候选用这种基数很低的字段放索引里意义就不大了。查询字段太多在数据库查询中查询字段过多通常是因为我们错误地使用了SELECT *导致返回了所有字段的数据。一般来说如果查询字段少于100个通常不会造成太大问题除非字段数量非常庞大。在这种情况下我们可以采取两种方法来解决。首先避免查询那些不必要的字段只选择需要的少部分字段进行查询。这样可以减少数据传输和处理的负担提高查询效率。其次可以考虑进行分表即垂直分表将数据拆分到多个表中。通过这种方式可以将数据分散存储在不同的表中降低单张表的数据量提升查询性能。然而需要注意的是分表可能会引入多表JOIN的问题因此在进行拆分时需要考虑数据冗余的情况。所以对于查询字段过多的情况除了避免不必要字段的查询外还可以考虑通过垂直分表的方式来优化数据存储和查询性能。在拆分表时需谨慎考虑数据冗余和可能引发的多表JOIN问题以达到更高效的数据查询和处理。表中数据量太大当单个表中的数据量超过1000万条时通常会导致查询效率下降即使使用了索引也可能变得比较缓慢。在这种情况下单纯建立索引并不能完全解决问题。因此针对大数据量表的情况可以考虑以下几种解决方案 1、数据归档将历史数据移出主表保留只保留最近半年的数据而将半年前的数据进行归档。这样可以减少单表数据量提升查询效率。 2、分库分表、分区将数据拆分到多个库、多个表或者进行分区存储。通过分散数据存储的方式可以有效降低单表数据量提高查询性能。 3、使用第三方数据库将数据同步到支持大规模查询的分布式数据库中例如OceanBase、TiDB或者存储到搜索引擎中如Elasticsearch等。这些数据库具有更好的扩展性和处理大数据量的能力可以提升查询效率和系统性能。所以针对表中数据量过大的情况除了建立索引外还可以通过数据归档、分库分表、分区和使用第三方数据库等方式来优化数据存储和查询性能以应对大数据量带来的查询效率问题。数据库连接数不够当数据库连接数不足时需要具体分析造成这种情况的原因。可能的原因有几个 1、业务量过大如果业务量巨大单个数据库无法承载那么最好的解决方案是进行数据库分库操作将数据分散存储在多个库中以减轻单库压力。 2、慢SQL或长事务存在一些慢SQL查询或长时间运行的事务会占用数据库连接资源导致数据库连接数不足。这种情况下慢SQL会占用连接资源导致其他查询被阻塞进而影响整体查询效率。为什么乐观锁还会导致大量的锁耗时呢虽然乐观锁是不需要加锁的通过CAS的方式进行无锁并发控制进行更新的。但是InnoDB的update语句是要加锁的。当并发冲突比较大发生热点更新的时候多个update语句就会排队获取锁。而这个排队的过程就会占用数据库链接一旦排队的事务比较多的时候就会导致数据库连接被耗尽。当数据库连接被耗尽时通常是因为排队的事务过多导致的。在高并发情况下如果排队的事务数量很大就会耗尽数据库连接资源。这类问题的解决思路有以下几个 1、使用缓存进行热点数据更新如Redis以减轻数据库压力。 2、采用异步更新的方式平滑处理高并发更新请求避免峰值冲击。 3、将热点数据拆分存储到不同的库或表中减少并发冲突。 4、合并更新请求通过批量执行的方式降低冲突。例如将多个增加积分的操作合并为一次性批量执行减少数据库负担。需要注意的是第2和第4种方案会引入一定的延迟将实时更新变为异步更新可能会影响数据的实时性。而第1和第3种方案在实施过程中成本较高但相对更完整。根据实际业务场景选择合适的解决方案非常重要。在某些情况下如我们的业务场景选择第4种方案即合并更新操作并批量执行可以有效降低数据库连接压力。举例来说如果需要给100个用户增加积分可以将这些操作合并并在一定时间间隔内批量执行以减少数据库负担。数据库表结构不合理当数据库表结构不合理时这也是造成性能问题的关键原因之一。例如某些字段存储了过长的内容或者缺乏合理的冗余导致需要频繁进行多表关联查询。解决这类问题的思路通常是进行数据库重构或者考虑分表操作。数据库IO或者CPU比较高另外数据库高IO或CPU占用率也是常见的问题。当数据库整体IO或CPU负载过高时查询速度可能会下降因此需要分析背后的原因并采取相应的解决方案。存在长事务长事务和慢SQL问题类似都会占用数据库连接导致其他请求需要等待。锁竞争导致的等待在数据库中锁竞争也会导致等待。当多个并发请求争夺共享资源时会导致锁等待进而增加执行时间使SQL变慢。这种情况也会类似于CPU被打满的问题。数据库参数不合理针对具体业务场景适当调整数据库参数可以显著提升SQL效率。例如调整内存大小、缓存大小、线程池大小等参数都可能对数据库性能产生影响。编辑三两肉来源码上遇见你
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