【云数据库】云享读书会《SQL优化核心思想》-Q&A干货及学员精彩心得分享~~

云享读书会《SQL优化核心思想》，领域专家徐铭老师现身领读，一起学习，掌握SQL优化技能，提升数据库性能。

本期读书会内容已上云课程，可随时报名学习。

第一部分 干货Q&A

Q：对于复杂的SQL经常会出现A=B B=C C=D 这种情况，会不会影响SQL的执行效率，如果会我应该如何去优化呢？

A：不会，优化器一般会做条件传递。

Q：基于CBO的优化器，SQL在执行的时候，一个SQL产生对应多个执行计划，可以在真正运行的时候，有时候在用的执行计划很慢？只能手动去固话执行计划？每次系统反应慢，除了固定执行计划，有什么好的方法预防这种问题吗？统计信息也没有过期，为什么选择运行慢的执行计划呢？

A：这个原因很多，不同数据库的智能化程度也不一样。

即使统计信息是准的，也不表示一定能选择正确的执行计划。

例如，多个条件组合在一起时，优化器可能估计的rows和实际值可能差距很大。

如果不想固定执行计划，那么尽量把SQL写的简单些，不要给优化器出难题。

Q：1.大数据量下的查询如何优化？2.大数据量下的分页查询如何优化？3.如何做分区表优化和索引优化？

A：1. 这个问题太笼统，SQL优化的核心是减少扫描的数据和做的计算次数。从大数据量中做精确查询要走索引和嵌套循环；必须扫描和连接大数据量，一般是全表扫描和hash join。

2. 大数据量的分页查询一般要通过索引来消除排序，快速定位到目标数据。

3. 分区要适合业务场景，方便清理和查询数据；索引也是要根据查询来定的，如果DML性能要求很高，就要尽量少加索引。

Q：对于选择性很低的列，例如1000w+的行，基数只有3w，如何提高搜索速度，比如对于引擎选择，索引是否建立，建聚集索引还是？还是不需要索引？或者其他方案？不考虑cache！

A：用不用索引，关键看目标数据的占比，大于5%走索引就不好了。TP数据库一般都用B树索引。

Q：业务逻辑上的优化更重要还是SQL语句更为关键？有哪些常规的优化思路？

A：SQL优化和业务优化都很重要，如果能定位到某条SQL是性能瓶颈，并且通过优化索引或者改写SQL可以大幅提升性能，那么就优化SQL，这样代价最小。但是很多场景要端到端的分析性能瓶颈，性能瓶颈不一定在一条SQL上，甚至不是靠优化SQL可以解决的，例如commit过于频繁，redo追尾，热块问题，并发锁等待等，需要从业务逻辑来优化性能。

优化思路：最关键是找到性能瓶颈，然后对症下药。 

Q：SQL优化主要优化哪一方面？一般通过什么方式优化？同样大的数据库，直接查询某条记录和优化后查询有什么区别，原理是什么？

A：SQL优化一般是降低需要扫描的数据量。常见的优化方式包括调整表的访问路径、连接方式和连接顺序，以及调整分区、索引规避排序等等。

做不做优化差距非常大，同样的查询可能只要扫描100条数据，也可能需要扫描100亿条数据。

Q：Oracle CBO最优的执行计划需要收集统计信息，但是统计信息收集会lock table，这在OLAP服务器很难实现统计信息收集，所以CBO这个矛盾该怎么解决？

A：收集统计信息一般在空闲时候，通过采样率和并行可以提升收集统计信息的效率。一般数据库不会全程锁定表，而只是短暂的锁定表。收集统计信息并非必要的，可以通过统计信息设置接口直接设定每个表的统计信息。即使不收集统计信息，Oracle也支持动态采样，对于AP数据库采样的代价相对SQL的执行是比较小的。

Q： 1. 慢查询原理？2.如何有效的建立索引？3.怎么合理的拆分表？

A：慢查询往往是执行计划不好，没有选择正确的扫描路径、连接顺序或者连接方式；索引要依据查询场景来创建，过多的索引会降低DML的性能；表的设计首先要符合规范，根据表的大小和使用场景决定是否需要拆分，大表一般要考虑分区。

如果需要对两个表一起查询，并且还要分页查询，那么放在一起比较好，这是出于性能考虑；如果两个表的很多列都是一样的，并且表也不是太大，那么公共列放在一张表比较好，这是出于开发的效率；反之，如果一个表非常大，其中有两种类型数据并且不会同时查询，那么最好拆成多个表。

第二部分 学员精彩心得

1.   SQL优化要尽量避免出现笛卡尔积，尽量用大表去关联小表，涉及到索引表的时候，要考虑到索引的用法，自己索引是否失效的问题。

2.   加组合索引，保证查询条件在索引中都能命中，从而保证查询时速度更快。

3.   创建合适的索引是优化查询最重要的手段之一，有效的建立索引能够大幅提高查询效率。但索引并不是越多越好。

4.   尽量避免全表扫描，避免在where子句中使用or、表达式操作、函数操作、!=或<>操作、前置百分号等，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

5.   尽量避免使用select *，返回无用的字段会降低查询效率，使用具体的字段代替*，只返回使用到的字段。

6.   建立分区表可提高查询效率。

7.   多表关联的时候要注意是大表在前还是小表在前执行的效率高。

8.   宁愿建立新的SQL语句，也不复用过时的累赘的SQL语句，这样能很好的优化查询速度。

9.   尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，对应查询来说，可以提高效率。

10.  避免频繁创建和删除临时表。