一个 20 秒 SQL 慢查询优化处理方案

1.背景

页面无法正确获取数据，经排查原来是接口调用超时，而最后发现是因为sql查询长达到20多秒而导致了问题的发生。
这里，没有高深的理论或技术，只是备忘一下经历和解读一些思想误区。

2.复杂sql语句的构成

这里不过多对业务功能进行描述，但为了突出问题所在，会用类比的语句来描述当时的场景

复杂的sql语句可以表达如下：

select * from a_table as a 
left join b_table as b on a.id=b.id 
where a.id in (
select distinct id from a_table 
where user_id in (100,102,103) group by user_id having count(id) > 3
)

3.关联查询

从上面简化的sql语句，可以看出，首先进行的是关联查询。

4.子查询

其次，是嵌套的子查询。此子查询是为了找出多个用户共同拥有的组id。所以语句中的“100,102,103”是根据场景来定的，并且需要和后面“count(id) > 3”的个数对应。简单来说，就是找用户交集的组id。

5.耗时在哪？

假设现在a_table表的数据量为20w，而b_table的数据量为2000w。大家可以想一下，你觉得主要的耗时是在关联查询部分，还是在子查询部分？
（思考空间。。。。）
（思考空间。。。。。。。）
（思考空间。。。。。。。。。。）

6.问题定位

对于sql底层的原理和高深的理论，我暂时掌握不够深入。但我知道可以通过类比和简单的测试来验证是哪一块环节出了问题。

7.初步断定

首先，对于只有一个用户id时，我会把上面的语句简化成：

elect * from a_table as a 
left join b_table as b on a.id=b.id 
where user_id in (100)

所以，初步断定应该是嵌套的子查询部分占用了大部分的时间。

9.再进一步验证

既然定位到了是嵌套的子查询语句的问题，那又要分为两块待排查的区域：是子查询本身耗时大，还是嵌套而导致慢查询？
结果很容易发现，当我把子查询单独在db中执行时，是非常快的。所以排除。
剩下的不言而喻，20秒的慢查询是嵌套引起的。

但因为处于上线紧急的过程中，为了确保，我快速地验证了我的结论：

1、将子查询的id单独执行，并把得到的结果序列手动拼成一段id，如：1,2,3,4, … , 999
2、将上面得到的序列id，手动替换到原来的sql语句
3、执行，发现，很快！只用了约150 ms

well done! 准备修复上线！

10.解决方案

线上的问题，很多时间都是在定位问题和分析原因，既然问题找到了，原因也找到了，解决方案不言而喻。代码简单处理即可。

11.另外一个需要注意的点

当前，实际的sql语句，会比这个更为复杂，但已足以表达问题所在。但在前期，笔者也做了一些sql的代码。
因为b_table比a_table大，所以一开始b_table 左关联a_table 时，很慢，大概是1秒多，而且数据量是很少的；但若反过来，a_table 左关联b_table 时，则很快，大概是100毫秒。

所以，又发现一个有趣的现象：

大表左关联小表，很慢；小表左关联大表，很快。
当然，这些我们理论上都知道，但实际开发会忘却。又或者一开始两个表都为空时，而又没考虑到后期这两个表增长的速度时，日后就会埋下坑了。

总结：

首先，嵌套的子查询是很慢的。
原因，我还没仔细去研究，但在下班的路上和我的同事交流时，他说曾经看过这方面相关的书籍，是说每一次的子查询都会产生一个sql语句，所以就n次查询了。而另外一位资深的qa同事则跟我说，应该是m*n的问题。
其次，我一开始使用嵌套子查询，是存在这样一个误区：我觉得将这些操作交给mysql自身来处理会更高效，毕竟db内部会有良好的机制来执行这些查询由。
然后，实际表白，我错了。因为这不是简单的合并mc批量查询。
当我们决定使用一些底层的技术时，只有当我们理解透彻了，才能使用更为恰当。而因为无知就断定工具、框架、底层无所不能时，往往就会中招。

到此这篇关于一个 20 秒 sql 慢查询优化的经历与处理方案的文章就介绍到这了,更多相关 sql 慢查询优化的经历与处理方案内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！