在PolarDB同一条 sql 不同时刻 就是不同的执行效率 到底咋优化呢 ？

在PolarDB中，同一条SQL在不同时刻执行效率不同的问题，通常与执行计划的动态变化、数据分布的变化以及系统负载等因素相关。以下是针对该问题的优化方法和步骤：

1. 分析执行计划的变化

通过EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令查看SQL在不同时间点的执行计划，判断是否存在执行计划的变化。
- 操作步骤： 1. 使用EXPLAIN查看当前SQL的执行计划： sql EXPLAIN SELECT * FROM lineitem JOIN part ON l_partkey = p_partkey WHERE p_name LIKE '%green%'; 2. 使用EXPLAIN ANALYZE获取实际执行情况，包括耗时、I/O、CPU等信息： sql EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM lineitem JOIN part ON l_partkey = p_partkey WHERE p_name LIKE '%green%'; 3. 对比不同时间点的执行计划，检查是否发生了变化（如从Hash Join变为Nested Loop Join）。

• 重要提醒：如果执行计划频繁变化且性能下降，可能需要固定执行计划（见后续章节）。

2. 使用智能索引推荐功能

PolarDB提供了智能索引推荐功能，可以帮助优化查询性能。
- 操作步骤： 1. 在SQL前添加EXPLAIN ADVISOR命令，获取索引推荐信息： sql EXPLAIN ADVISOR SELECT sum(l_extendedprice) / 7.0 AS avg_yearly FROM lineitem, part WHERE p_partkey = l_partkey AND p_brand = 'Brand#23' AND p_container = 'MED BOX' AND l_quantity < (SELECT 0.2 * avg(`l_quantity`) FROM lineitem WHERE l_partkey = p_partkey); 2. 根据推荐结果创建索引： sql ALTER TABLE `lineitem` ADD INDEX `__advise_index_lineiteml_partkey`(`l_partkey`); 3. 再次执行原SQL，验证性能提升效果。

3. 启用Auto Plan Cache功能

对于优化时间占比过高的SQL，可以通过启用Auto Plan Cache功能来缓存执行计划，减少优化时间。
- 操作步骤： 1. 确保PolarDB集群版本满足以下条件之一： - PolarDB MySQL版8.0.1版本且修订版本为8.0.1.1.33及以上。 - PolarDB MySQL版8.0.2版本且修订版本为8.0.2.2.12及以上。 2. 设置loose_plan_cache_type参数为AUTO、DEMAND或ENFORCE模式： sql SET loose_plan_cache_type = AUTO; 3. 验证执行计划是否被缓存并复用。

• 注意事项：当表的统计信息发生变化或对表执行DDL操作时，缓存的执行计划会自动失效。

4. 固定执行计划（Baseline管理）

如果执行计划的变化导致性能不稳定，可以通过Baseline管理功能固定执行计划。
- 操作步骤： 1. 使用BASELINE ADD命令将优化后的执行计划固定下来： sql BASELINE ADD SQL /*+TDDL:BKA_JOIN(orders, customer)*/ SELECT o_orderkey, c_custkey, c_name FROM orders, customer WHERE o_custkey = c_custkey AND o_orderdate = '2019-11-15' AND o_totalprice < 10; 2. 刷新基线信息到内存并使其生效： sql BASELINE LOAD; 3. 查看当前所有的基线信息： sql BASELINE LIST;

• 重要提醒：固定执行计划后，需定期评估其适用性，避免因数据分布变化导致性能回退。

5. 优化数据分布与统计信息

执行计划的变化可能与统计信息的缺失或误差有关。
- 操作步骤： 1. 更新表的统计信息： sql ANALYZE TABLE lineitem; ANALYZE TABLE part; 2. 检查统计信息是否准确，确保优化器能够生成最优的执行计划。

• 注意事项：定期更新统计信息，尤其是在数据量发生显著变化时。

6. 使用Hint干预优化器行为

在某些场景下，可以通过Hint手动干预优化器的行为，生成更优的执行计划。
- 示例： 1. 强制使用BKA Join（适用于小表JOIN大表的场景）： sql EXPLAIN /*+TDDL:BKA_JOIN(orders, customer)*/ SELECT o_orderkey, c_custkey, c_name FROM orders, customer WHERE o_custkey = c_custkey AND o_orderdate = '2019-11-15' AND o_totalprice < 10; 2. 指定并行度以加速复杂查询： sql EXPLAIN /*+TDDL:PARALLELISM=4*/ SELECT * FROM lineitem JOIN part ON l_partkey = p_partkey WHERE p_name LIKE '%green%';

7. 监控与诊断慢SQL

通过DAS（数据库自治服务）对慢SQL进行诊断，获取优化建议。
- 操作步骤： 1. 登录DAS控制台，查看慢日志明细。 2. 单击目标SQL模板的操作列中的优化，获取诊断结果和优化建议。 3. 根据诊断结果调整SQL或数据库配置。

• 注意事项：当慢日志的最大执行时间超过20秒且最大扫描行数超过20万行时，建议使用列存索引（IMCI）提升查询性能。

总结

通过以上方法，您可以有效解决PolarDB中同一条SQL在不同时刻执行效率不同的问题。重点在于分析执行计划的变化、优化索引、启用Plan Cache、固定执行计划以及定期更新统计信息。根据具体场景选择合适的优化策略，确保SQL性能的稳定性和高效性。