一.前言

最近在运维系统，系统对客端突然报了403错误，从后台看发现了大量的慢SQL，导致查询超时，仔细分析我从来没见过那么厚颜无耻的SQL，一条SQL语句关联了一个大表（6000数据）查询了10次。我也很少见过一个SQL语句写了500多行。将一个很大的任务放在一个SQL里计算。以前能跑得起来是因为数据量少，现在表的数据量增加到6000万。性能急剧下降。

二、慢SQL分析（没见过如此厚颜无耻的SQL）

select
  count(1) as cnt,
  user_tag_user_life_period as label_value,
  'user_tag_user_life_period' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_user_life_period
having
  user_tag_user_life_period is not null
  and user_tag_user_life_period <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_level_name_taxfree as label_value,
  'user_tag_level_name_taxfree' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_level_name_taxfree
having
  user_tag_level_name_taxfree is not null
  and user_tag_level_name_taxfree <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_level_name_travel as label_value,
  'user_tag_level_name_travel' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_level_name_travel
having
  user_tag_level_name_travel is not null
  and user_tag_level_name_travel <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_level_name_hotel as label_value,
  'user_tag_level_name_hotel' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_level_name_hotel
having
  user_tag_level_name_hotel is not null
  and user_tag_level_name_hotel <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_taxfree_and_travel_sex as label_value,
  'user_tag_taxfree_and_travel_sex' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_taxfree_and_travel_sex
having
  user_tag_taxfree_and_travel_sex is not null
  and user_tag_taxfree_and_travel_sex <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_taxfree_and_travel_user as label_value,
  'user_tag_taxfree_and_travel_user' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_taxfree_and_travel_user
having
  user_tag_taxfree_and_travel_user is not null
  and user_tag_taxfree_and_travel_user <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_taxfree_and_hotel_sex as label_value,
  'user_tag_taxfree_and_hotel_sex' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_taxfree_and_hotel_sex
having
  user_tag_taxfree_and_hotel_sex is not null
  and user_tag_taxfree_and_hotel_sex <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_taxfree_and_hotel_user as label_value,
  'user_tag_taxfree_and_hotel_user' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_taxfree_and_hotel_user
having
  user_tag_taxfree_and_hotel_user is not null
  and user_tag_taxfree_and_hotel_user <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_last_year_amount as label_value,
  'user_tag_last_year_amount' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_last_year_amount
having
  user_tag_last_year_amount is not null
  and user_tag_last_year_amount <> ''
order by
  cnt desc
limit
  1
union all
select
  count(1) as cnt,
  user_tag_last_year_frequency as label_value,
  'user_tag_last_year_frequency' as label_english
from
  data_tag.tag_user_attribute_all
where
  one_id global in (
    select
      one_id
    from
      data_dwd.big_table final
    where
      (
        (
          case
            when reg_time_taxfree is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_hotel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_travel is not null then 1
            else 0
          end
        ) + (
          case
            when reg_time_invest is not null then 1
            else 0
          end
        )
      ) >= 2
  )
group by
  user_tag_last_year_frequency
having
  user_tag_last_year_frequency is not null
  and user_tag_last_year_frequency <> ''
order by
  cnt desc
limit 1;

这个SQL引发系统403，

一个重要设计缺陷是查询频繁。

第二个是这个查询放在对客端的微服务中开启了线程，这种设计严重影响对客端的性能和流畅度，这种业务应放在后台管理系统计算，而不是对客端。

第三、就是这个业务没有进行分解，是个大业务SQL 。

第四、这是一个无耻不考虑后果的SQL。没有考虑到单表数据量的暴增。

三、如何解决慢SQL和避免慢SQL

解决慢SQL（慢查询）和避免慢SQL是数据库优化中的关键任务。以下是一些建议和方法，可以帮助你解决和避免慢SQL：

1. 优化查询语句

• 使用索引：确保查询中使用的字段都已经建立了索引，这可以大大提高查询速度。
• **避免SELECT ***：只选择需要的字段，而不是选择所有字段。
• 使用连接（JOIN）代替子查询：当可能时，使用JOIN操作代替子查询。
• 优化WHERE子句：避免在WHERE子句中使用函数或计算，这会导致索引失效。

2. 优化数据库设计

• 正规化：通过正规化来减少数据冗余。
• 反正规化：在某些情况下，为了查询性能，可以故意引入一些冗余。
• 分区：将大表分区，可以提高查询性能。

3. 优化数据库配置

• 调整缓存大小：根据工作负载调整数据库的缓存大小。
• 调整I/O性能：确保数据库服务器有足够的I/O性能。
• 监控和调整并发连接数：根据实际需要调整最大并发连接数。

4. 使用分析工具

• 慢查询日志：启用数据库的慢查询日志功能，找出执行时间长的查询。
• EXPLAIN计划：使用EXPLAIN语句查看查询的执行计划，找出性能瓶颈。

5. 硬件和存储优化

• 使用更快的存储：例如，使用SSD替代HDD。
• 增加内存：为数据库服务器增加更多的内存。
• 优化I/O配置：确保I/O子系统（如RAID配置）是最优的。

6. 避免常见错误

• 避免在循环中执行查询：这会导致大量的数据库连接和查询。
• 避免使用LIKE操作符进行前缀模糊匹配：这会导致全表扫描。

7. 定期维护

• 更新统计信息：定期更新数据库的统计信息，以便优化器做出更好的决策。
• 重建索引：定期重建或优化索引，保持其性能。

8. 考虑使用缓存

• 查询缓存：某些数据库支持查询缓存，可以考虑启用。
• 外部缓存：如Redis或Memcached，用于缓存热点数据。

9. 考虑分布式解决方案

• 读写分离：将读操作和写操作分离到不同的服务器上。
• 分片：将数据分布到多个数据库服务器上。

10. 持续监控和学习

• 监控数据库性能：使用监控工具持续监控数据库性能。
• 持续学习：数据库技术和最佳实践在不断变化，保持学习是关键。

 四、常见SQL优化方法

常见的SQL优化方法包括以下几个方面：

1. 选择特定字段：尽量避免使用SELECT *，而是选择你真正需要的具体字段。这样可以减少不必要的数据传输和处理，从而提高查询效率。

2. 使用索引：确保查询中使用的字段都已经建立了索引。索引可以大大提高查询速度，因为数据库可以快速定位到数据而不需要全表扫描。

3. 优化WHERE子句：

   • 避免在WHERE子句中使用函数或计算，因为这会导致索引失效。
   • 尽量避免使用OR来连接条件，因为当OR两边的字段不是索引字段时，查询可能不走索引。
   • 尽量避免在索引列上使用MySQL的内置函数。

4. 优化JOIN操作：优先使用INNER JOIN，如果是LEFT JOIN，确保左边表的结果集尽量小。

5. 使用LIMIT：当只需要一条或少数几条记录时，使用LIMIT来限制返回的结果集大小。

6. 优化LIKE查询：尽量避免使用前缀模糊查询（如LIKE '%li%'），因为它会导致全表扫描。如果可能，尽量使用后缀模糊查询（如LIKE 'li%'）。

7. 避免使用子查询：当可能时，使用JOIN操作代替子查询。

8. 优化排序操作：如果排序字段没有用到索引，尽量减少排序操作。

9. 考虑表的设计：正规化和反正规化可以影响查询性能。确保你的表设计是合理的，并且考虑了查询性能。

10. 使用分析工具：利用数据库的慢查询日志功能和EXPLAIN计划来找出性能瓶颈。

11. 硬件和存储优化：确保数据库服务器有足够的硬件资源，如内存和I/O性能。使用更快的存储，如SSD，也可以提高性能。

12. 避免常见错误：例如，避免在循环中执行查询，这会导致大量的数据库连接和查询。

13. 定期维护：更新统计信息，重建或优化索引，以保持数据库性能。

14. 考虑使用缓存：例如，使用查询缓存或外部缓存（如Redis或Memcached）来缓存热点数据。

15. 持续监控和学习：使用监控工具持续监控数据库性能，并随着技术和最佳实践的发展保持学习。

结合这些策略和方法，你可以有效地优化SQL查询，提高数据库性能。