你好,游客 登录
背景:
阅读新闻

实战:上亿数据如何秒查?

[日期:2016-07-13] 来源:极客头条  作者: [字体: ]

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:

select distinct b.MaterialID as matl_def_id, c.Descript, case when right(b.MESOrderID, 12) < '001000000000' then right(b.MESOrderID, 9) 

else right(b.MESOrderID, 12) end  as pom_order_id, a.LotName, a.SourceLotName as ComLot,

e.DefID as ComMaterials, e.Descript as ComMatDes, d.VendorID, d.DateCode,d.SNNote, b.OnPlantID,a.SNCUST

from 

(

select m.lotname, m.sourcelotname, m.opetypeid, m.OperationDate,n.SNCUST from View1 m

left join co_sn_link_customer as n on n.SNMes=m.LotName

where

( m.LotName in (select val from fn_String_To_Table(@sn,',',1)) or (@sn) = '') and

( m.sourcelotname in (select val from fn_String_To_Table(@BatchID,',',1)) or (@BatchID) = '')

and (n.SNCust like '%'+ @SN_ext + '%' or (@SN_ext)='')

) a

left join

(

select * from Table1 where SNType = 'IntSN'

and SNRuleName = 'ProductSNRule'

and [email protected]

) b on b.SN = a.LotName

inner join MMdefinitions as c on c.DefID = b.MaterialID

left join  Table1 as d on d.SN = a.SourceLotName

inner join MMDefinitions as e on e.DefID = d.MaterialID

where not exists (

select distinct LotName, SourceLotName from ELCV_ASSEMBLE_OPS

where LotName = a.SourceLotName and SourceLotName = a.LotName

)

and (d.DateCode in (select val from fn_String_To_Table(@DCode,',',1)) or (@DCode) = '')

and (d.SNNote  like [email protected]+'%' or (@SNNote) = '')

and ((case when right(b.MESOrderID, 12) < '001000000000' then right(b.MESOrderID, 9) 

else right(b.MESOrderID, 12) end) in (select val from fn_String_To_Table(@order_id,',',1)) or (@order_id) = '')

and (e.DefID in (select val from fn_String_To_Table(@comdef,',',1)) or (@comdef) = '')

--View1是一个嵌套两层的视图(出于保密性,实际名称可能不同),里面有一张上亿数据的表和几张千万级数据的表做左连接查询

--Table1是一个数据记录超过1500万的表

<ignore_js_op>

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,[email protected] in ... or (@var ='') 的片段

2、where条件有like [email protected]+'%'

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。

<ignore_js_op>数据

这样做目前来看至少两点好处:

1、省去了对变量进行 [email protected] 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:

(PS代码太多,可以去博客查看顶头灰色部分)

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。





收藏 推荐 打印 | 录入:elainebo | 阅读:
本文评论    (0)
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款