【云小課】【第38課】GaussDB(for openGauss)如何進行SQL調優

數據庫使用過程中，SQL調優是提升數據庫性能的重點。SQL調優的唯一目的是“資源利用最大化”，即CPU、內存、磁盤IO、網絡IO四種資源利用最大化。所有調優手段都是圍繞資源使用開展的。所謂資源利用最大化是指SQL語句盡量高效，節省資源開銷，以最小的代價實現最大的效益。本章介紹典型的SQL調優的方法和案例。

調優流程

對慢SQL語句進行分析，通常包括以下步驟：

1. 收集SQL中涉及到的所有表的統計信息。在數據庫中，統計信息是規劃器生成計劃的源數據。沒有收集統計信息或者統計信息陳舊往往會造成執行計劃嚴重劣化，從而導致性能問題。從經驗數據來看，10%左右性能問題是因為沒有收集統計信息。具體請參見更新統計信息。

通過查看執行計劃來查找原因。如果SQL長時間運行未結束，通過EXPLAIN命令查看執行計劃，進行初步定位。如果SQL可以運行出來，則推薦使用EXPLAIN ANALYZE或EXPLAIN PERFORMANCE查看執行計劃及實際運行情況，以便更精準地定位問題原因。有關執行計劃的詳細介紹請參見SQL執行計劃介紹。

3.?審視和修改表定義。

4. 針對EXPLAIN或EXPLAIN PERFORMANCE信息，定位SQL慢的具體原因以及改進措施，具體參見典型SQL調優點。

5. 通常情況下，有些SQL語句可以通過查詢重寫轉換成等價的，或特定場景下等價的語句。重寫后的語句比原語句更簡單，且可以簡化某些執行步驟達到提升性能的目的。查詢重寫方法在各個數據庫中基本是通用的。經驗總結：SQL語句改寫規則介紹了幾種常用的通過改寫SQL進行調優的方法。

典型調優案例

選擇合適的分布列

現象描述：

表定義如下：

CREATE TABLE t1 (a int, b int); CREATE TABLE t2 (a int, b int);

執行如下查詢：

SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.a = t2.b;

優化分析：

如果將a作為t1和t2的分布列：

CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a);

則執行計劃將存在“Streaming”，導致DN之間存在較大通信數據量。

如果將a作為t1的分布列，將b作為t2的分布列：

CREATE TABLE t1 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (a); CREATE TABLE t2 (a int, b int) DISTRIBUTE BY HASH (b);

則執行計劃將不包含“Streaming”，減少DN之間存在的通信數據量，從而提升查詢性能。

建立合適的索引。

現象描述：

查詢與銷售部所有員工的信息：

SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city FROM staffs,sections,states,places WHERE sections.section_name='Sales' AND staffs.section_id = sections.section_id AND sections.place_id = places.place_id AND places.state_id = states.state_id ORDER BY staff_id;

優化分析：

建議在places.place_id和states.state_id列上建立2個索引。

更多其他調優案例請參考調優案例。

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