实战:上亿数据如何秒查

最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后,报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现,花了我3天多的时间,在此总结一下,希望对朋友们有帮助。

 

数据背景

首先项目是西门子中国在我司实施部署的MES项目,由于项目是在产线上运作(3 years+),数据累积很大。在项目的数据库中,大概上亿条数据的表有5个以上,千万级数据的表10个以上,百万级数据的表,很多…

(历史问题,当初实施无人监管,无人监控数据库这块的性能问题。ps:我刚入职不久…)

不多说,直接贴西门子中国的开发人员在我司开发的SSRS报表中的SQL语句:

这个查询语句,实际上通过我的检测和调查,在B/S系统前端已无法查出结果,半小时,一小时 … 。因为我直接在SQL查询分析器查,半小时都没有结果。

(原因是里面对一张上亿级数据表和3张千万级数据表做全表扫描查询)

不由感慨,西门子中国的素质(或者说责任感)就这样?

下面说说我的分析和走的弯路(思维误区),希望对你也有警醒。

 

探索和误区

首先相关表的索引,没有建全的,把索引给建上。

索引这步完成后,发现情况还是一样,查询速度几乎没有改善。后来想起相关千万级数据以上的表,都还没有建立表分区。于是考虑建立表分区以及数据复制的方案。

这里有必要说明下:我司报表用的是一个专门的数据库服务器,数据从产线订阅而来。就是常说的“读写分离”。

如果直接在原表上建立表分区,你会发现执行表分区的事物会直接死锁。原因是:表分区操作本身会锁表,产线还在推数据过来,这样很容易“阻塞”,“死锁”。

我想好的方案是:建立一个新表(空表),在新表上建好表分区,然后复制数据过来。

正打算这么干。等等!我好像进入了一个严重的误区!

分析: 原SQL语句和业务需求,是对产线的数据做产品以及序列号的追溯,关键是查询条件里没有有规律的”条件”(如日期、编号),

贸然做了表分区,在这里几乎没有意义!反而会降低查询性能!

好险!还是一步一步来,先做SQL语句分析。

 

一. 对原SQL语句的分析

1. 查询语句的where条件,有大量@var in … or (@var =”) 的片段

2. where条件有like ‘%’+@var+’%’

3. where条件有 case … end 函数

4. 多次连接同一表查询,另外使用本身已嵌套的视图表,是不是必须,是否可替代?

5. SQL语句有*号,视图中也有*号出现

 

二. 优化设计

首先是用存储过程改写,好处是设计灵活。

核心思想是:用一个或多个查询条件(查询条件要求至少输入一个)得到临时表,每个查询条件如果查到集合,就更新这张临时表,最后汇总的时候,只需判断这个临时表是否有值。以此类推,可以建立多个临时表,将查询条件汇总。

 

这样做目前来看至少两点好处:

1.省去了对变量进行 =@var or (@var=”)的判断;

2.抛弃sql拼接,提高代码可读性。

再有就是在书写存储过程,这个过程中要注意:

1. 尽量想办法使用临时表扫描替代全表扫描;

2. 抛弃in和not in语句,使用exists和not exists替代;

3. 和客户确认,模糊查询是否有必要,如没有必要,去掉like语句;

4. 注意建立适当的,符合场景的索引;

5. 踩死 “*” 号;

6. 避免在where条件中对字段进行函数操作;

7. 对实时性要求不高的报表,允许脏读(with(nolock))。

 

三. 存储过程

如果想参考优化设计片段的详细内容,请参阅SQL代码:

虽然牺牲了代码的可读性,但创造了性能价值。本人水平有限,还请各位不吝赐教!

最后,将SSRS报表替换成此存储过程后,SQL查询分析器是秒查的。B/S前端用时1~2秒!

 

四. 总结

平常的你是否偶尔会因急于完成任务而书写一堆性能极低的SQL语句呢?写出可靠性能的SQL语句不难,难的是习惯。

本文的优化思想很简单,关键点是避免全表扫描 & 注重SQL语句写法 & 索引,另外,如果你查询的表有可能会在查询时段更新,而实际业务需求允许脏读,可加with(nolock)预防查询被更新事物阻塞。

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最新评论
  • splin   2015/04/09

    您可以考慮使用datawarehouse等級的database,例如Netezza或現在非常火紅的AWS Redshift,只要不是太誇張的joining或inline運算,它們處理億級跟吃飯喝水一樣簡單的。

  • lly   2015/04/10

    line: 32 => 324

  • NB啊。。
    虽然没做过数据库,不过能看出来博主很屌。。

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