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数据库优化从多个维度进行，针对SQL和系统性能都需要综合考虑。以下是针对SQL优化的详细探讨，结合实际案例说明优化方法和技巧。

判断问题SQL

判断SQL是否存在问题可以从以下两个方面进行分析：

系统级别的性能指标

系统级别的性能问题可能反映在以下方面：

• CPU消耗严重：长时间占用CPU可能表明数据库查询过于复杂。
• IO等待严重：磁盘读写时间过长会显著影响数据库性能。
• 页面响应时间过长：用户操作响应变慢直接影响体验。
• 应用日志中出现超时错误：数据库查询超时是常见问题。

可以通过使用sar和top命令查看系统资源使用情况，或者借助Prometheus、Grafana等监控工具，实时监控系统状态。

SQL语句的结构分析

从SQL本身进行分析，主要关注以下方面：

• 冗长的SQL语句：虽然难以直接判断性能问题，但长SQL通常难以维护，容易出错。
• 执行时间过长：长时间执行的查询可能是瓶颈。
• 全表扫描：执行计划中显示Type=ALL且rows很大，通常意味着查询效率很低。

特别需要注意的是，执行计划中的key列显示ALL，这表明当前查询可能存在“坏味道”，需要优化。

获取问题SQL

针对不同数据库的慢查询日志获取方式：

MySQL

• 慢查询日志：通过配置慢查询日志文件，记录执行时间过长的查询。
• 测试工具：如loadrunner等，用于模拟并抓取慢查询。
• 工具：如Percona公司的ptquery，专门用于分析慢查询。

Oracle

• AWR报告：分析数据库活动报表，找到频繁执行的慢查询。
• 内部视图：如v$sql、v$session_wait等，直接关联到慢查询。
• 监控工具：如Grid Control，提供动态分析功能。

达梦数据库

• AWR报告：类似于上述数据库。
• 内部视图：如v$sql、v$session_wait等。
• 性能监控工具：如DEM性能监控工具。

SQL编写技巧

编写高效的SQL语句需要遵循以下原则：

SQL优化实战

通过实际案例分析，了解如何从系统和SQL两个层面进行优化。

表结构

CREATE TABLE `a` (
    `id` int AUTO_INCREMENT,
    `seller_id` bigint DEFAULT NULL,
    `seller_name` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
    `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `b` (
    `id` int AUTO_INCREMENT,
    `seller_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
    `user_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
    `user_name` varchar(100) DEFAULT NULL,
    `sales` bigint DEFAULT NULL,
    `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);
CREATE TABLE `c` (
    `id` int AUTO_INCREMENT,
    `user_id` varchar(50) DEFAULT NULL,
    `order_id` varchar(100) DEFAULT NULL,
    `state` bigint DEFAULT NULL,
    `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`)
);

查询语句

SELECT a.seller_id, a.seller_name, b.user_name, c.state
FROM a, b, c
WHERE a.seller_name = b.seller_name
  AND b.user_id = c.user_id
  AND c.user_id = 17
  AND a.gmt_create BETWEEN DATE_ADD(NOW(), INTERVAL –600 MINUTE) AND DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 600 MINUTE)
ORDER BY a.gmt_create;

分析与优化

优化总结

通过以上方法，可以显著提升数据库性能，减少慢查询对业务的影响。

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