首席DBA用SQL洪荒之力,造一把通向数据库的钥匙

本文根据DBAplus社群第70期线上分享整理而成

讲师介绍

韩锋

韩锋宜信技术研发中心数据库架构师

  • 精通多种关系型数据库,曾任职于当当网、TOM在线等公司,曾任多家公司首席DBA、数据库架构师等职,多年一线数据库架构、设计、开发经验。著有《SQL优化最佳实践》一书。
大家好,很高心今天有机会跟大家做这个分享。其次,感谢社群工作人员,组织保证这个活动得以开展。本次分享的题目是《SQL-通向数据库的一把钥匙》。希望通过此次的分享,让大家对SQL(这一古老的语言),有一种全新的认识。本人技术能力有限,只是把一些心得跟大家分享,希望能够与大家共同学习、共同提高。本次分享主要包括以下部分:

1、SQL语言的历史发展及重要性2、在新环境下SQL面临的各种疑问3、SQL优化法则、执行过程4、SQL优化器5、解读执行计划6、优化案例

一、SQL :一种熟悉又陌生的编程语言

这里有几个关键词;“熟悉”、“陌生”、“编程语言”。

说它“熟悉”,是因为它是DBA和广大开发人员,操作数据库的主要手段,几乎每天都在使用。说它“陌生”,是很多人只是简单的使用它,至于它是怎么工作的?如何才能让它更高效的工作?却从来没有考虑过。

这里把SQL归结为一种“编程语言”,可能跟很多人对它的认知不同。让我们看看它的简单定义(以下内容摘自百度百科)

结构化查询语言(Structured Query Language),简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法,也不需要用户了解具体的数据存放方式,所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套,这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

总结一句话,SQL是一种非过程化的的编程语言,可通过它去访问关系型数据库系统。

SQL

编程语言排行

从上面两张图可以发现,在近二十年来,SQL语言一直稳定出现在10~20名左右。它不同于一般的通用编程语言,作为一种功能较为“单一”的语言,能长期保持这样的排名,实属不易。这也印证了SQL语言的广泛流行性。

二、你真的了解“SQL”吗?

下面我会通过一个小例子,看看大家是否真正了解SQL。

SQL 这是一个很简单的示例,是关于SQL语句执行顺序的。这里将一个普通的SELECT语句,拆分为三个子句。那么在实际的执行过程中,是按照什么顺序处理的呢?这里有A-F六个选项,大家可以思考选择一下…

最终的答案是D,即按照先执行FROM子句,然后WHERE子句,最后是SELECT部分。

SQL执行顺序

针对上面的示例,让我们真实构造一个场景,通过查看执行计划看看是否按照我们选择的顺序执行的。关于执行计划的判读,我后面会专门谈到。这里我先解释一下整个执行过程。

  • 第一步,是按照全表扫描的方式访问了对象表(EMP)。对应于语句中的FROM部分。
  • 第二步,是对提取出的结果集进行了过滤(filter部分),即将满足条件的记录筛选出来。对应于语句中的WHERE部分。
  • 第三步,是对满足条件的记录进行字段投射,即将需要显示的字段提取出来。对应于语句中的SELECT部分。

SQL执行顺序

这是一个详细的SQL各部分执行顺序的说明。

通过对执行顺序的理解,可以为我们未来的优化工作带来很大帮助。一个很浅显的认识就是,优化动作越靠前越好。

三、SQL现在是否仍然重要?

这里引入了一个新的问题,在现有阶段SQL语言是否还重要?

之所以引入这一话题,是因为随着NOSQL、NEWSQL、BIGDATA等技术逐步成熟推广,“SQL语言在现阶段已经变得不那么重要”成为一些人的观点。那实际情况又是如何呢?

SQL

让我们先来看一张经典的图。图中描述了传统SMP架构的关系型数据库、MPP架构的NEWSQL、MPP架构的NoSQL不同方案的适用场景对比。

从上面的“数据价值密度、实时性”来看,传统关系型数据库适合于价值密度更高、实时性要求更高的场景(这也就不难理解类似账户、金额类信息都是保存在传统关系型数据库中);MPP架构的NewSQL次之,MPP架构的NoSQL更适合于低价值、实时性要求不高的场景。

从下面的“数据规模”来看,传统关系型数据库适合保存的大小限制在TB级别,而后两者可在更大尺度上(PB、EB)级保存数据。

从下面的“典型场景”来看,传统关系型数据库适合于OLTP在线交易系统;MPP架构的NewSQL适合于OLAP在线分析系统;而NoSQL的使用场景较多(利于KV型需求、数据挖掘等均可以考虑)。

最后从“数据特征”来看,前两者适合于保存结构化数据,后者更适合于半结构化、乃至非结构化数据的保存。

归纳一下,不同技术有其各自特点,不存在谁代替谁的问题。传统关系型数据库有其自身鲜明特点,在某些场合依然是不二选择。而作为其主要交互语言,SQL必然长期存在发展下去。

SQL

我们再来对比一下传统数据库与大数据技术。从数据量、增长型、多样化、价值等维度对比两种技术,各自有其适用场景。

对于大数据领域而言,各种技术层出不穷。但对于广大使用者来说,往往会存在一定的使用门槛,因此现在的一种趋势就是在大数据领域也引入“类SQL”,以类似SQL的方式访问数据。这对于广大使用者来说,无疑大大降低了使用门槛。

解答一些疑问:

运维DBA

  1. NoSQL、NewSQL已经超越了传统数据库,SQL没有了用武之地!各种技术有着各自适合的不同场景,不能一概而论。SQL语言作为关系型数据库的主要访问方式,依然有其用武之地。
  2. 以后都是云时代了,谁还用关系型数据库!对于价值密度高,严格一致性的场景,仍然适合采用关系型数据库作为解决方案。
  3. 我编程都是用OR Mapping工具,从不需要写SQL!的确,引入OR Mapping工具大大提高了生产效率,但是它的副作用也很明显,那就是对语句的运行效率失去了控制。很多低效的语句,往往是通过工具直接生成的。这也是为什么有的Mapping工具还提供了原始的SQL接口,用来保证关键语句的执行效率。
  4. 大数据时代,我们都用Hadoop、Spark了,不用写SQL啦!无论是使用Hadoop、Spark都是可以通过编写程序完成数据分析的,但其生产效率往往很低。这也是为什么产生了Hive 、Spark SQL等“类SQL”的解决方案来提高生产效率。
  5. 数据库处理能力很强,不用太在意SQL性能!的确,随着多核CPU、大内存、闪存等硬件技术的发展,数据库的处理能力较以前有了很大的增强。但是SQL的性能依然很重要。后面我们可以看到,一个简单SQL语句就可以轻易地搞垮一个数据库。
  6. SQL优化,找DBA就行了,我就不用学了!SQL优化是DBA的职责范畴,但对于开发人员来讲,更应该对自己的代码负责。如果能在开发阶段就注重SQL质量,会避免很多低级问题。
  7. 我只是个运维DBA,SQL优化我不行!DBA的发展可分为“运维DBA->开发DBA->数据架构师…”。如果只能完成数据库的运维类工作,无疑是技能的欠缺,也是对各人未来发展不利。况且,随着Paas云的逐步推广,对于数据库的运维需求越来越少,对于优化、设计、架构的要求越来越多。因此,SQL优化是每个DBA必须掌握的技能。
  8. 现在优化有工具了,很简单的!的确现在有些工具可以为我们减少些优化分析工作,会自动给出一些优化建议。但是,作为DBA来讲,不仅要知其然,还要知其所以然。况且,数据库优化器本身就是一个非常复杂的组件,很难做到完全无误的优化,这就需要人工的介入,分析。
  9. 优化不就是加索引嘛,这有啥!的确,加索引是一个非常常用的优化手段,但其不是唯一的。且很多情况下,加了索引可能导致性能更差。后面,会有一个案例说明。

四、SQL仍然很重要!

SQL

我们通过一个示例,说明一下理解SQL运行原理仍然很重要。

这是我在生产环境碰到的一个真实案例。Oracle数据库环境,两个表做关联。执行计划触目惊心,优化器评估返回的数据量为3505T条记录,计划返回量127P字节,总成本9890G,返回时间999:59:59。

从执行计划中可见,两表关联使用了笛卡尔积的关联方式。我们知道笛卡尔连接是指在两表连接没有任何连接条件的情况。一般情况下应尽量避免笛卡尔积,除非某些特殊场合。否则再强大的数据库,也无法处理。这是一个典型的多表关联缺乏连接条件,导致笛卡尔积,引发性能问题的案例。

从案例本身来讲,并没有什么特别之处,不过是开发人员疏忽,导致了一条质量很差的SQL。但从更深层次来讲,这个案例可以给我们带来如下启示:

  1. 开发人员的一个疏忽,造成了严重的后果,原来数据库竟是如此的脆弱。需要对数据库保持一种”敬畏”之心。
  2. 电脑不是人脑,它不知道你的需求是什么,只能用写好的逻辑进行处理。
  3. 不要去责怪开发人员,谁都会犯错误,关键是如何从制度上保证不再发生类似的问题。

五、SQL优化法则

下面我们来看看常见的优化法则。这里所说的优化法则,其实是指可以从那些角度去考虑SQL优化的问题。可以有很多种方式去看待它。下面列举一二。

SQL优化

这里来自阿里-叶正盛的一篇博客里的一张图,相信很多人都看过。这里提出了经典的漏斗优化法则,高度是指我们投入的资源,宽度是指可能实现的收益。从图中可见,“减少数据访问”是投入资源最少,而收益较多的方式;“增加硬件资源”是相对投入资源最多,而收益较少的一种方式。受时间所限,这里不展开说明了。

SQL优化

这是我总结的一个优化法则,简称为“DoDo”法则。

  • 第一条,“Do Less or not do!”翻译过来,就是尽量让数据库少做工作、甚至不做工作。

怎么样来理解少做工作呢?比如创建索引往往可以提高访问效率,其原理就是将原来的表扫描转换为索引扫描,通过一个有序的结构,只需要少量的IO访问就可以得到相应的数据,因此效率才比较高。这就可以归纳为少做工作。

怎么样来理解不做工作呢?比如在系统设计中常见的缓存设计,很多是将原来需要访问数据库的情况,改为访问缓存即可。这样既提高了访问效率,又减少了数据库的压力。从数据库角度来说,这就是典型的不做工作。

  • 第二条,“If must do,do it fast!”翻译过来,如果数据库必须做这件事件,那么请尽快做完它。

怎么样来理解这句话呢?比如数据库里常见的并行操作,就是通过引入多进程来加速原来的执行过程。加速处理过程,可以少占用相关资源,提高系统整体吞吐量。

六、SQL 执行过程

SQL的执行过程比较复杂,不同数据库有一定差异。下面介绍以两种主流的数据库(Oracle、MySQL)介绍一下。

SLQ执行过程

  1. 用户提交了一条SQL语句
  2. 数据库按照SQL语句的字面值计算出一个HASH值
  3. 根据HASH值,判断一下在数据库缓冲区中是否存在此SQL的执行计划。
  4. 如果不存在,则需要生成一个执行计划(硬解析过程),然后将结果存入缓冲区。
  5. 如果存在的话,判断是否为相同SQL(同样HASH值的语句,可能字符不相同;即使完全相同,也可能代表不同的语句。这块不展开说了)
  6. 确认是同一条SQL语句,则从缓冲区中取出执行计划。
  7. 将执行计划,交给执行器执行。
  8. 结果返回给客户端。

MySQL执行过程

  1. 客户提交一条语句
  2. 现在查询缓存查看是否存在对应的缓存数据,如有则直接返回(一般有的可能性极小,因此一般建议关闭查询缓存)。
  3. 交给解析器处理,解析器会将提交的语句生成一个解析树。
  4. 预处理器会处理解析树,形成新的解析树。这一阶段存在一些SQL改写的过程。
  5. 改写后的解析树提交给查询优化器。查询优化器生成执行计划。
  6. 执行计划交由执行引擎调用存储引擎接口,完成执行过程。这里要注意,MySQL的Server层和Engine层是分离的。
  7. 最终的结果有执行引擎返回给客户端,如果开启查询缓存的话,则会缓存。

七、SQL优化器

在上面的执行过程描述中,多次提高了优化器。它也是数据库中最核心的组件。下面我们来介绍一下优化器。

SQL优化器

上面是我对优化器的一些认识。优化器是数据库的精华所在,值得DBA去认真研究。但是遗憾的是,数据库对这方面的开放程度并不够。(相对来说,Oracle还是做的不错的)

MySQL查询优化器

这里我们看到的MySQL的优化器的工作过程,大致经历了如下处理:

  1. 词法分析、语法分析、语义检查
  2. 预处理阶段(查询改写等)
  3. 查询优化阶段(可详细划分为逻辑优化、物理优化两部分)
  4. 查询优化器优化依据,来自于代价估算器估算结果(它会调用统计信息作为计算依据)
  5. 交由执行器执行

对比优化器技术

此图是DBAplus社群MySQL原创专家李海翔对比不同数据库优化器技术所总结的。从这里可以看出:

  1. 不同数据库的实现层次不同,有些支持、有些不支持
  2. 即使支持,其实现原理也差异很大
  3. 这只是列出了一小部分优化技术
  4. 以上对比,也可以解释不同数据库对同样语句的行为不同。下面会有一个示例说明

八、SQL 执行计划

SQL执行计划

看懂执行计划是DBA优化的前提之一,它为我们开启一扇通往数据库内部的窗口。但是很遗憾,从没有一本书叫做“如何看懂执行计划”,这里的情况非常复杂,很多是需要DBA常年积累而成。

解读执行计划 这是Oracle执行计划简单的示例,说明了执行计划的大致内容。

Oracle

九、几个案例分享

前面讲了很多理论内容,下面通过几个案例说明一下。方便大家对前面内容的理解。

  • 案例1:数据库对比

数据库对比

第一个例子,是一个优化器行为的对比案例。示例对比了三种数据库(四种版本)对于同样语句的行为。通过这个例子,大家可以了解,不同数据库(乃至不同版本)优化器的行为不同。对于数据库选型、数据库升级等工作,要做到充分的评估测试,也正是出于此目的。

简单构造了两张测试表,主要注意的是前一个字段是包含空值的。

数据库对比

第一种情况,是对于IN子查询的处理。对于Oracle来说,10g、11g行为相同,这里就列了一个。

对于这样的一个例子,不同数据库已经表现出不同的差异。Oracle和PG的行为类似,MySQL由于不支持哈希连接,因此采用了其他处理方式。具体的技术细节,这里不展开说明了。

数据库对比

第二种情况,是对于NOT IN子查询的处理。这种情况下,Oracle的不同版本、PG和MySQL表现出不同的行为。从上面例子可以看出,11g的优化器在处理此种情况是更加智能一些。

  • 案例2:解决“ERP汇单慢”问题

ERP汇单慢

ERP汇单慢

这里我构造了类似的结构,模拟了上线的情况。

示例是一个关联子查询,其核心部分是转化为一个表关联,并使用了嵌套循环的一个变体-Filter实现关联方式。显然,如果外层表过大或内层探查效率过低,其执行效率可想而知。通常来说,两表关联,嵌套循环是最后的一种选择,如果能使用其他方式(例如HASH JOIN、SORT MERGE)可能会带来更好的效果。

这里优化器没有选择更优的计划,是优化器的Bug?还是功能所限?可通过人工手段干预,看看是否能达到意向不到的效果。

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引入了一个Hint-unnest,主动实现子查询的解嵌套。将子查询部分提前,让优化器有了更多的选择。从执行计划来看,优化器生成了一个内联视图,然后跟外部表实现了一个哈希连接,整体效率大大提高。

这个示例说明,优化器的功能还是有所局限。在某些场合,可以人工干预语句的执行,提升整体执行效率。

  • 案例3:处理“ERP清理数据”问题

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下面这个示例,是因为结构设计不良导致的问题。

在日常的优化中,我们往往遵循着“语句级、对象级、架构级、业务级”的顺序考虑优化策略。但在项目需求、设计阶段,是按照反向的顺序进行。后者的影响力要远远大于前者。一个糟糕的对象结构设计,可能会带来一系列SQL的问题。示例中,就是这样的一个问题。

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这是某公司后台的ERP系统,系统已经上线运行了10多年。随着时间的推移,累积的数据量越来越大。公司计划针对部分大表进行数据清理。在DBA对某个大表进行清理中,出现了问题。这个表本身有数百G,按照指定的清理规则只需要根据主键字段范围(>=)选择出一定比例(不超过10%)的数据进行清理即可。但在实际使用中发现,该SQL的是全表扫描,执行时间大大超出预期时间。DBA尝试使用强制指定索引方式清理数据,依然无效。

这套ERP系统历史很久远,相关信息已经找不到了。只能从纯数据库的角度进行分析,这是一个普通表(非分区表)按照主键字段的范围查询一批记录进行清理。按照正常理解,执行索引范围扫描应该是效率较高的一种处理方式,但实际情况确实全表扫描。进一步分析发现,该表的主键是没有业务含义的,仅仅是自增长的数据,其来源是一个序列。但奇怪的是,这个主键字段的类型是变长文本类型,而不是通常的数字类型。现在已经无从考证,当初定义该字段类型的依据,但实验表明正是这个字段的类型“异常”,导致了错误的执行路径。

下面构造了一个测试环境。

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可以很好的复现案例的问题。选择少范围数据,文本方式依然走的全表扫描,数字方式走的索引扫描。效率高低,显而易见。

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大家头脑中可以构想出一棵索引树结构,对于字符串来说,这个有序的结构该如何存放?是与你预期一样的吗?

ERP清理数据

知道了问题所在,该如何处理呢?修改结构无疑成本太高,不具备可操作性。这里所采取的策略是“局部有序”。利用修改语句中条件的范围,由开放区间变为封闭区间,影响基数的选择。(关于这部分,大家有兴趣可多看看《基于成本的Oracle优化》一书)

如仍然不起作用,可考虑进一步细化分段或干脆采用“逐条提取+批绑定”的方式解决。

一个小小的数据类型设置不当,会为我们后面的工作带来的多大的麻烦。

  • 案例4: “抽丝剥茧”找出问题所在

DBA

这里会描述一次完整的优化过程,看看DBA是如何“抽丝剥茧”,发现问题本质的。

这个案例本身不是为了说明某种技术,而是展现了DBA在分析处理问题时的一种处理方式。其采用的方法往往是根据自己掌握的知识,分析判断某种可能性,然后再验证确认是否是这个原因。在不断的抛出疑问,不断的验证纠错中,逐步接近问题的本质。

也想通过这个示例,告知广大开发人员,DBA优化语句的不容易。

DBA

这是某数据仓库系统,有一个作业在某天出现较大延迟。为了不影响明天的业务系统,必须在今天解决这个问题。经和开发人员的沟通,该业务的SQL语句没有修改,相关的数据结构也没有变更相类似的其他业务(SQL语句相似的)也都正常运行,数据库系统本身也没有异常。

SQL计划

修改后执行计划,跟其他类似SQL相同了。整个计划可概述为”HASH JOIN” + “FULL TABLE SCAN”。经测试,速度略有提升,但是整个运行时间仍然超过2个小时。

开始了第一次尝试,开始想到的方法很简单,既然类似的SQL执行效率没问题,而这个SQL由于其他SQL执行计划偏差较大,我可以手工采取固化执行计划的方法。这里使用了抽取OUTLINE的方式。经测试,对速度提升不大,不知问题主因。

SQL

第二次尝试,从等待事件角度入手。首先考虑的是和缓存有关的问题。

SQL

不要盲目相信别人的话,优化之前先按照故有流程检验一遍,做到心中有数。对于此例来说,可以大大加快问题的解决。

Q&A

Q1:ANSI 的SQL标准,会一直推出新版本吗? 后续版本是否会加入新的语法和特性呢?

A1:这个问题没有仔细考虑过,ANSI-SQL的标准一直在变化,不同的数据库根据自身情况实现了它的子集。从我个人角度来看,未来ANSI-SQL可能会对大数据、数据挖掘方向有所考虑,加入部分新语法或特性。毕竟SQL接口作为人们最为熟悉的数据访问接口,未来在大数据等方向大有可为。

 

Q2:优化SQL最终的目的是不是改变SQL执行计划?

A2:第一目的,是理解现有优化器选择的行为,并考虑是否是最佳选择。第二目的,是在优化器功能有所局限的情况下,通过人工介入的方式,让数据库以更优的方式执行SQL。毕竟人要比电脑更理解数据。

 

Q3:能不能介绍一下开发中,数据类型的选择对数据库的影响?

A3:数据类型在优化层面,主要可从以下角度考虑:

  1. 选择“合适”的类型存储数据。注意,这里使用的词是“合适”,要确保精度、够用、不浪费的原则。
  2. 数据类型在数据库自身存储、计算上的特性,不同类型的效率是不同的。
  3. 类型间要做到兼容,保证关联字段的类型一致性。

 

Q4:能不能介绍下oracle数据迁移的常用方式和利弊?

A4:这个有很多,取决于迁移的需求,比如常用的:

1.备份、恢复;2.逻辑导入、导出(含传输表空间等);3.DATAGUARD;4.LOG SYNC(例如OGG等);5.程序同步……利弊,主要取决于成本、代价了,每种方案都有自身的适用场景。

 

Q5:请问必须全表扫描的语句有什么优化思路?

A5:必须用全表扫描的情况,就适用于分享中的“DoDo”原则第二条,尽量让其更快的完成。可考虑的策略有:

  1. DIRECT PATH READ
  2. 加大MULTI BLOCK READ COUNT
  3. 启用PARALLEL
  4. 更好的IO

Q6:对于group by语句如何优化?

A6:对于分组来说,Oracle 11g以后的版本提供了HASH GROUP BY的实现。HASH是个重内存消耗操作,可从内存使用角度基于优化考虑。

 

Q7:访问路径是会缓存起来的,怎么判断回收没用的缓存中的访问路径呢?

A7:一般不需要考虑回收问题,如果非要做可从内存信息中了解此执行计划是否最近被使用,使用DBMS包清除即可。

 

Q8:oracle发现在云机上安装之后,在并发性方面不行,这是为什么?

A8:不同云的实现策略不同。并发性方面,可考虑从vCPU使用、IO等方面着手。这方面经验不多,抱歉!

 

Q9:全表扫描想办法修改为索引全表扫描是否合适?使用with子句来优化sql,这个手段如何?

A9:将全表扫描修改为索引全扫描,根本原则是能够缩小访问量,即让数据库干更少的活。

WITH子句,定义查询块,一个目的是减少多次引用,但也有可能出现不允许执行查询语句变形的情况,要具体分情况分析。

文章出处:DBAplus社群

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