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分享一次接口优化经历耗时从3s降至100ms
项目背景：学校实验室需要开发一款教学一体化平台，可以提供老师上传学习资料，如课件、视频、相关资料等，学生可以在线学习。1.提供竞赛训练服务：也给准备参加竞赛的同学提供相关环境进行训练，每个学生提供的环境是linux环境，然后按照比赛题目要求进行做题。2.提供学生考试、学习服务我觉得其中比较值得讲的是考试部分，我把接口从一开始的3～4s优化到不到300ms，一开始我们考试的页面的信息查询接口采用的是要查询好几个表，1.用户表用来和当场考试对应的 2.考试表用来组装试卷和相关考试时间、分配账号 3.题目表要用来根据相关考试进行组试卷 4.还要查询用户答题表中的答题情况，用来在考试那个页面上显示某题是否做过了（单独开一个题目表是用来方便题目复用的，不和某场考试强绑定）这些内容都是在一个接口内完成的，所以用起来比较耗时。（这里以学习通考试页面为例，意思到就行了，当然我们做的那个页面比这个好看100倍哈😆）接口流程就是要查询用户当场考试，在查询考试表中的试卷所有的题目ID，通过id在查找题目表，一套下来如果100并发的话是有2～3s的时间才返回到前端，因为是在内网测的，所以如果部署上线到公网还会有服务器带宽的影响，所以这个查询题目页面的响应速度还是比较慢的，而且在考试时有学生都聚焦在这个考试页面，开考时可能会有一瞬间比较卡顿，会有学生反映页面进不去或者比较卡顿等等。优化效果就是用Redis进行优化的，将一个接口返回 题号、题目、考生答题内容，然后改为刚开始只调用一个接口返回 题号+作答 情况，这里用的就是redis里面的bitmap做的，如果作答了题号对应的位置上的数字就是1，没答题就是0，key就是 “用户id_考试id”。{ "code": 0, "msg": "success", //题号和对应作答情况， 0是未答题、1是已答题 "data": [ {1: 0}, {2: 0}, {3: 1} ] }（如果作答了，前端右侧题号列表就显示蓝色，没作答就是灰色的）用户点击某题目时就会在调用接口请求自己的作答内容和题目。这里的题目也是查redis的所以速度很快，实际上只需要查询自己作答内容一次表即可，之前要查3张表并且还要处理成规定的返回格式比较耗时。最后优化点是 1.将用户答题情况用redis bitmap存起来，2.题目也用redis存，存的方法就是老师设置考试时间后，将题目预热到redis中，后台有一个定时任务，每5分钟检查一次定时任务表，如果10分钟内有要开始的考试就将题目预热到redis中，过期时间就是考试时间+30分钟。也有兜底策略就是如果查询redis中没有在查询数据库然后在回写到redis中。将原来一个接口要返回3～5M的内容(大小要看考试设置的题目数量有的老师可能会设置几千题，用来给学生训练刷题的)，将一个接口返回 题目+学生答案+作答进度 隔离成2个接口了，并且两个接口中3个查库方法优化成2个查redis一次读库。最终将一个3～4s的接口优化到2个都100ms的接口扩展知识我在项目中针对慢sql优化一般就是用explain进行sql语句的分析，然后我主要关注字段就是type、key、rows、extratype就是访问类型，是全表扫描还是范围扫描，还是说索引扫描一般来说至少优化到范围扫描，也就是range级别，他性能从高到低依次就是const > eq_ref > ref > range > all一般都是通过id查询的不管是通过试卷查询对应的题目，查询试卷都是用索引id进行查询的，有的查询指定纸卷下指定模块、指定任务的分数，这个就没有用id走索引，然后就要建联合索引，写代码的时候使用最左匹配原则嘛，然后代码也可以先写，sql也可以先写，如果查询慢就直接加联合索引就可以了，这样也不用修改代码之类的，直接在mysql上根据这3个字段建联合索引就可以了继续说explain那些字段类型嘛，然后rows就是那个扫描行数嘛，就越少越好extra就是一些附加信息，比如是否使用了索引，是否使用了where（如果出现where一般就是没走索引），是否是连表查询
引言：本篇介绍常用9大SQL常用优化写法，并不是最优解，只是常识写法，拒绝无脑写法！建议正常写sql的时候就可以先常见的优化写法，比如使用最左前缀原则，哪怕当前还没建索引，如果数据量到一定了可以直接加索引而不修改代码。如果还是查不动也可以考虑上检索。1.MySQL中like模糊查询如何做优化？在MySQL中，LIKE 模糊查询可能会导致性能问题，特别是当使用通配符 %开头时，因为这通常会导致全表扫描。以下方法可以帮助优化 LIKE模糊查询：1.合理使用索引前缀匹配：使用LIKE ‘prefix%”的形式，这种情况MySQL能够利用索引，比如想查询姓为John的：SELECT FROM users WHERE username LIKE'John%'；如果 username 字段有索引，前缀匹配会用到索引。2.反向索引如果我想查询 结尾的字符为 ‘wick’ 的文本段怎么查询？传统的sql写法SELECT FROM users WHERE username LIKE'%wick'；我们可以创建一个辅助列存储反转字符串，并基于此列进行前缀匹配。这样会增加一列反转的用户名字段进行存贮，然后查询时就可以可以使用索引进行查询。例如之前名字叫John wick，想查询wick结尾的名字，就可以先将字段反转为‘kciw nhoJ’然后就可以使用前缀的索引进行查询。创建反向字符串：ALTER TABLE users ADD reversed_username VARCHAR(255); UPDATE users SET reversed_username = REVERSE(username) ; CREATE INDEX idx_reversed_username ON users(reversed_username);SELECT FROM users WHERE reversed_username LIKE'kciw%'；3.限制扫描范围在LIKE查询中，如果可以通过其他条件进一步缩小搜索范围，请尽量加入这些条件。SELECT * FROM users WHERE created_time >= '2024-01-01' AND username LIKE '%wick';2.mybatis分页查询默认用的LIMIT 语句，数据大的时候查询慢怎么办？分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' ORDER BY create_time LIMIT 1000, 10;好吧，可能90%以上的 DBA 解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL 重新设计如下：SELECT * FROM operation WHERE type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00' ORDER BY create_time limit 10;在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。3.关联更新、删除虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。比如下面 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。UPDATE operation o SET status = 'applying' WHERE o.id IN (SELECT id FROM (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t);执行计划：+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | o | index | | PRIMARY | 8 | | 24 | Using where; Using temporary | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | | 3 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+重写为 JOIN 之后，子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED，执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒UPDATE operation o JOIN (SELECT o.id, o.status FROM operation o WHERE o.group = 123 AND o.status NOT IN ( 'done' ) ORDER BY o.parent, o.id LIMIT 1) t ON o.id = t.id SET status = 'applying'执行计划简化为：+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | | | | | | | | Impossible WHERE noticed after reading const tables | | 2 | DERIVED | o | ref | idx_2,idx_5 | idx_5 | 8 | const | 1 | Using where; Using filesort | +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+4.混合排序MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id ORDER BY a.is_reply ASC, a.appraise_time DESC LIMIT 0, 20执行计划显示为全表扫描：+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+ | 1 | SIMPLE | a | ALL | idx_orderid | NULL | NULL | NULL | 1967647 | Using filesort | | 1 | SIMPLE | o | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 122 | a.orderid | 1 | NULL | +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。SELECT * FROM ((SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id AND is_reply = 0 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20) UNION ALL (SELECT * FROM my_order o INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id AND is_reply = 1 ORDER BY appraise_time DESC LIMIT 0, 20)) t ORDER BY is_reply ASC, appraisetime DESC LIMIT 20;5.EXISTS语句MySQL 对待 EXISTS 子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：SELECT * FROM my_neighbor n LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND EXISTS(SELECT 1 FROM message_info m WHERE n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx') AND n.topic_type <> 5执行计划为：+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ | 1 | PRIMARY | n | ALL | | NULL | NULL | NULL | 1086041 | Using where | | 1 | PRIMARY | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition; Using where | +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+ 去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。SELECT * FROM my_neighbor n INNER JOIN message_info m ON n.id = m.neighbor_id AND m.inuser = 'xxx' LEFT JOIN my_neighbor_apply sra ON n.id = sra.neighbor_id AND sra.user_id = 'xxx' WHERE n.topic_status < 4 AND n.topic_type <> 5新的执行计划：+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+ | 1 | SIMPLE | m | ref | | idx_message_info | 122 | const | 1 | Using index condition | | 1 | SIMPLE | n | eq_ref | | PRIMARY | 122 | ighbor_id | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | sra | ref | | idx_user_id | 123 | const | 1 | Using where | +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+6.条件下推外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：聚合子查询；含有 LIMIT 的子查询；UNION 或 UNION ALL 子查询；输出字段中的子查询；如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后SELECT * FROM (SELECT target, Count(*) FROM operation GROUP BY target) t WHERE target = 'rm-xxxx'+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ref | <auto_key0> | <auto_key0> | 514 | const | 2 | Using where | | 2 | DERIVED | operation | index | idx_4 | idx_4 | 519 | NULL | 20 | Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：SELECT target, Count(*) FROM operation WHERE target = 'rm-xxxx' GROUP BY target执行计划变为：+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index | +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+复制代码7.提前缩小范围先上初始 SQL 语句：SELECT * FROM my_order o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | o | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | | 1 | SIMPLE | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+由于最后 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。SELECT * FROM ( SELECT * FROM my_order o WHERE ( o.display = 0 ) AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER BY o.selltime DESC LIMIT 0, 15 ) o LEFT JOIN my_userinfo u ON o.uid = u.uid LEFT JOIN my_productinfo p ON o.pid = p.pid ORDER BY o.selltime DESC limit 0, 15再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及 LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 15 | Using temporary; Using filesort | | 1 | PRIMARY | u | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | o.uid | 1 | NULL | | 1 | PRIMARY | p | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) | | 2 | DERIVED | o | index | NULL | idx_1 | 5 | NULL | 909112 | Using where | +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+8.中间结果集下推再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：SELECT a.*, c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表 resourceid 能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。SELECT a.*, c.allocated FROM ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources r, ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) a WHERE r.resourcesid = a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用 WITH 语句再次重写：WITH a AS ( SELECT resourceid FROM my_distribute d WHERE isdelete = 0 AND cusmanagercode = '1234567' ORDER BY salecode limit 20) SELECT a.*, c.allocated FROM a LEFT JOIN ( SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated FROM my_resources r, a WHERE r.resourcesid = a.resourcesid GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid9.利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。使用 Offset 进行分页的写法并不推荐，因为有深度分页的性能问题，后面的页耗时会越来越多。下图是阿里开发手册关于分页场景的一个规范。说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N行，那当offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL改写。正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：SELECT t1.* FROM 表1 as t1,(select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20)as t2 where t1.id=t2.id[!NOTE]PS：防止找不到本篇文章，可以收藏点赞，方便翻阅查找哦。