SQL查询执行计划怎么看 SQL执行计划解读技巧分享

sql执行计划是数据库用于展示sql语句执行方式的工具,通过它可发现性能瓶颈并优化查询。1. 关键点包括操作类型(如全表扫描、索引扫描、join、排序等)、访问路径、成本估算、基数和谓词信息;2. 不同数据库使用不同命令查看执行计划,如mysql用explain,postgresql用explain analyze,oracle用explain plan for;3. 避免全表扫描的方法包括为常用字段建索引、避免在where中使用函数或否定操作符、定期维护索引和更新统计信息;4. join优化需选择合适类型(nested loops、hash join、merge join)、确保连接字段有索引、减少join数量、先过滤后join,并可用join提示控制执行方式;5. 推荐使用性能分析工具如数据库自带的慢查询日志、pg_stat_statements、awr,以及第三方工具solarwinds dpa、datadog、new relic等,以识别慢查询、分析执行计划、监控资源和获取优化建议。

SQL查询执行计划怎么看 SQL执行计划解读技巧分享

SQL查询执行计划,简单来说,就是数据库告诉你它准备如何执行你的SQL语句。看懂它,能帮你发现SQL语句的性能瓶颈,进而优化你的代码。别把它想得太复杂,其实就是一张“寻宝图”,告诉你数据库准备怎么找到你想要的数据。

解决方案

要理解SQL执行计划,你需要关注几个关键点:

操作类型(Operation): 这是执行计划的核心,告诉你数据库做了什么。常见的操作类型包括:

TABLE ACCESS FULL: 全表扫描,意味着数据库要一行一行地检查整个表。INDEX RANGE SCAN: 索引范围扫描,利用索引查找特定范围的数据。INDEX UNIQUE SCAN: 索引唯一扫描,通过唯一索引直接定位到一行数据。JOIN: 连接操作,将两个或多个表的数据连接起来。常见的连接方式有Nested Loops、Hash Join、Merge Join等。SORT: 排序操作,对数据进行排序。FILTER: 过滤操作,根据条件过滤数据。

访问路径(Access Path): 数据库如何访问数据。是全表扫描,还是通过索引?访问路径的选择直接影响查询性能。

成本(Cost): 数据库估算的执行该操作的成本。成本越高,意味着消耗的资源越多,执行时间可能越长。这个成本是一个相对值,用于比较不同执行计划的优劣。

基数(Cardinality): 数据库估算的返回结果的行数。这个估算可能不准确,但可以帮助你了解数据分布情况。

谓词信息(Predicate Information): 查询条件,告诉你哪些条件被用于过滤数据。

要查看SQL执行计划,不同的数据库有不同的命令。比如,在MySQL中,可以使用EXPLAIN语句:

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

在PostgreSQL中,可以使用EXPLAINEXPLAIN ANALYZEEXPLAIN ANALYZE会实际执行查询,并显示更详细的执行信息,包括实际执行时间和行数。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;

Oracle中,可以使用EXPLAIN PLAN FOR命令,然后通过SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);查看执行计划。

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

理解了这些基本概念,你就可以开始分析执行计划了。关键是找到那些成本高、耗时长的操作,然后想办法优化它们。比如,如果发现全表扫描,可以考虑添加索引。如果发现连接操作很慢,可以考虑优化连接条件或使用更合适的连接方式。

如何避免SQL执行计划中的全表扫描?

全表扫描通常是性能杀手,尤其是在大表上。避免全表扫描的关键在于合理使用索引。

为常用查询字段创建索引: 这是最基本的原则。比如,如果经常根据customer_id查询orders表,就应该为customer_id字段创建索引。

避免在WHERE子句中使用函数或表达式: 数据库可能无法使用索引来优化这类查询。例如,WHERE YEAR(order_date) = 2023 可能会导致全表扫描。可以考虑将条件改写为 WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date < '2024-01-01'

避免使用NOT IN!=等否定操作符: 这些操作符通常会导致全表扫描。可以考虑使用IN或重写查询。

确保索引有效: 长时间的增删改操作可能会导致索引碎片,影响查询性能。定期维护索引,比如重建索引,可以提高查询效率。

了解数据库的统计信息: 数据库使用统计信息来估算查询成本和选择执行计划。如果统计信息不准确,数据库可能会选择错误的执行计划。定期更新统计信息可以帮助数据库做出更明智的决策。在MySQL中,可以使用ANALYZE TABLE命令更新统计信息。在PostgreSQL中,可以使用ANALYZE命令。

举个例子,假设你有一个products表,包含product_idproduct_namecategory_id等字段。如果经常根据category_id查询产品,可以创建一个索引:

CREATE INDEX idx_category_id ON products (category_id);

然后,执行以下查询:

Replit Ghostwrite Replit Ghostwrite

一种基于 ML 的工具,可提供代码完成、生成、转换和编辑器内搜索功能。

Replit Ghostwrite 93 查看详情 Replit Ghostwrite

SELECT * FROM products WHERE category_id = 5;

如果没有idx_category_id索引,数据库可能会执行全表扫描。有了索引,数据库就可以使用INDEX RANGE SCAN快速定位到符合条件的产品。

优化SQL查询中JOIN操作的技巧有哪些?

JOIN操作是SQL查询中常见的性能瓶颈。优化JOIN操作需要考虑以下几个方面:

选择合适的JOIN类型: 不同的JOIN类型适用于不同的场景。

Nested Loops Join: 适用于小表连接大表,或者连接条件可以使用索引的情况。Hash Join: 适用于大表连接大表,连接条件没有索引的情况。数据库会先构建一个哈希表,然后扫描另一个表,查找匹配的行。Merge Join: 适用于两个表都已经排序的情况。数据库会合并两个排序后的表,找到匹配的行。

数据库通常会自动选择最优的JOIN类型,但有时需要手动干预。比如,在MySQL中,可以使用STRAIGHT_JOIN强制使用特定的JOIN顺序。

确保连接字段上有索引: 这可以大大提高JOIN操作的效率。如果连接字段上没有索引,数据库可能会执行全表扫描,导致性能下降。

避免在JOIN条件中使用函数或表达式: 这会阻止数据库使用索引。

减少JOIN的表数量: JOIN的表越多,查询越复杂,性能越差。尽量避免不必要的JOIN操作。

过滤数据后再进行JOIN: 先使用WHERE子句过滤数据,减少JOIN的数据量。

使用JOIN提示(Hints): 不同的数据库提供了不同的JOIN提示,可以用来指导数据库选择JOIN类型和顺序。例如,在Oracle中,可以使用/*+ USE_HASH(table1 table2) */提示强制使用Hash Join。

举个例子,假设你有orders表和customers表,需要查询每个客户的订单信息:

SELECT o.*, c.*FROM orders oJOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

如果orders.customer_idcustomers.customer_id字段上都有索引,数据库可以选择Nested Loops Join,利用索引快速找到匹配的行。如果没有索引,数据库可能会执行Hash Join或Merge Join,效率较低。

SQL查询性能分析工具推荐

仅仅依靠EXPLAIN语句来分析SQL性能是不够的,尤其是在复杂的系统中。以下是一些常用的SQL查询性能分析工具:

数据库自带的性能监控工具: 大多数数据库都提供了性能监控工具,可以实时监控SQL查询的执行情况。

MySQL: Performance Schema、慢查询日志PostgreSQL: pg_stat_statementsOracle: Automatic Workload Repository (AWR)

第三方性能监控工具: 这些工具通常提供更丰富的功能和更友好的界面。

SolarWinds Database Performance Analyzer (DPA)DatadogNew RelicDynatrace

SQL Profiler: 可以捕获SQL查询的执行过程,并提供详细的性能数据。

SQL Server Profiler (已弃用,推荐使用Extended Events)MySQL Workbench

这些工具可以帮助你:

识别慢查询: 找出执行时间超过阈值的SQL查询。分析查询执行计划: 查看数据库如何执行查询,并找出性能瓶颈。监控数据库资源使用情况: 了解CPU、内存、IO等资源的使用情况,找出资源瓶颈。提供性能优化建议: 根据分析结果,给出性能优化建议。

选择合适的工具取决于你的具体需求和预算。数据库自带的工具通常是免费的,但功能可能有限。第三方工具通常提供更丰富的功能,但需要付费。

总之,理解SQL执行计划是优化SQL查询性能的关键。通过学习和实践,你可以掌握这项技能,并成为SQL性能优化的专家。记住,没有银弹,需要根据实际情况选择合适的优化方法。

以上就是SQL查询执行计划怎么看 SQL执行计划解读技巧分享的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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