SQL调优指南—智能索引推荐

简介: 索引优化通常需要依赖运维或开发人员对数据库引擎内部优化和执行原理的深入理解。为优化体验和降低操作门槛,PolarDB-X推出了基于代价优化器的索引推荐功能,可根据查询语句分析并推荐索引,帮助您降低查询耗时,提升数据库性能。

注意事项

索引推荐功能仅针对您当前指定的SQL查询语句进行分析与推荐。在根据推荐的信息创建索引前,您需要评估创建该索引对其它查询的影响。

环境说明

TPC-H是业界常用的基准测试方法,由TPC委员会制定发布,用于评测数据库的分析型查询能力。TPC-H基准测试方法包含8张数据表、22条复杂的SQL查询(即Q1~Q22)。下图为执行TPC-H中的Q17(小订单收入查询)的返回信息,可查看到执行该查询语句消耗的时间为28.76秒。本文将通过智能索引推荐功能,优化该查询语句的执行效率。

  1. 查询智能索引推荐信息如需查询某个查询语句的智能索引推荐信息,您只需在该查询语句前增加EXPLAIN ADVISOR命令,示例如下:
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);
  1. 执行上述命令后,PolarDB-X将返回推荐的索引创建语句、添加索引前后的代价等信息,详细的返回信息及其注释如下所示:说明
    • 本案例中,预计磁盘I/O提升百分比为3024.7%,表明使用推荐的索引将带来较大的收益。
    • 当PolarDB-X无法推荐索引时,返回信息中会建议您在业务低峰期,对目标表执行Analyze Table命令刷新统计信息(该操作会消耗较大的I/O资源)。当统计信息更新后,再次执行索引推荐可获得更准确的索引。SQL复制代码。
IMPROVE_VALUE: 2465.3%        # 预计综合代价提升百分比

IMPROVE_CPU: 59377.4% # 预计CPU提升百分比
IMPROVE_MEM: 0.4% # 预计内存提升百分比
IMPROVE_IO: 3024.7% # 预计磁盘I/O提升百分比
IMPROVE_NET: 2011.1% # 预计网络传输提升百分比
BEFORE_VALUE: 4.711359845E8 # 添加索引前综合代价值
BEFORE_CPU: 1.19405577E7 # 添加索引前CPU估算值
BEFORE_MEM: 426811.2 # 添加索引前内存消耗估算值
BEFORE_IO: 44339 # 添加索引前磁盘I/O估算值
BEFORE_NET: 47.5 # 添加索引前网络传输估算值
AFTER_VALUE: 1.83655008E7 # 添加索引后综合代价值
AFTER_CPU: 20075.8 # 添加索引后CPU估算值
AFTER_MEM: 425016 # 添加索引后内存消耗估算值
AFTER_IO: 1419 # 添加索引后磁盘I/O估算值
AFTER_NET: 2.2 # 添加索引后网络传输估算值
ADVISE_INDEX: ALTER TABLE `lineitem` ADD INDEX `__advise_index_lineiteml_partkey`(`l_partkey`);
/ ADVISE_INDEX中的内容为推荐的索引创建语句 /
NEW_PLAN: # 添加索引后预计执行计划
Project(avg_yearly="$f0 / ?0")
HashAgg($f0="SUM(l_extendedprice)")
Filter(condition="l_quantity < $16 * f17w0$o0")
SortWindow(p_partkey="p_partkey", l_partkey="l_partkey", l_quantity="l_quantity", l_extendedprice="l_extendedprice", $16&#61;&#34;$16", f5w0$o0&#61;&#34;window#0AVG($2)", Reference Windows="window#0=window(partition {1} order by [] range between UNBOUNDED PRECEDING and UNBOUNDED PRECEDING aggs [AVG($2)])")
MemSort(sort="l_partkey ASC")
BKAJoin(condition="l_partkey = p_partkey", type="inner")
Gather(concurrent=true)
LogicalView(tables="[0000,0001].part", shardCount=2, sql="SELECT `p_partkey` FROM `part` AS `part` WHERE ((`p_brand` = ?) AND (`p_container` = ?))")
Gather(concurrent=true)
LogicalView(tables="[0000,0001].lineitem", shardCount=2, sql="SELECT `l_partkey`, `l_quantity`, `l_extendedprice`, ? AS `$16` FROM `lineitem` AS `lineitem` WHERE (`l_partkey` IN (...))")
INFO: LOCAL_INDEX # 其它信息
  1. 根据推荐信息创建索引
    1. 评估创建该索引带来的收益,然后根据返回结果ADVISE_INDEX中的SQL语句创建索引。
ALTER TABLE `lineitem` ADD  INDEX `__advise_index_lineiteml_partkey`(`l_partkey`);
    1. 再次执行TPC-H中的Q17(小订单收入查询),耗时减少至1.41秒,查询效率得到大幅提升。44.png
相关文章
|
10天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL调优方案
7、不带任何条件的count(*)查询,是绝对要杜绝的,不仅会引起全盘扫描而且没有任何业务意义。 文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识 MySQL入门技能树SQL高级技巧CTE和递归查询88019 人正在系统学习中
13 0
|
10天前
|
SQL 存储 关系型数据库
不懂索引,简历上都不敢写自己熟悉SQL优化
大家好,我是考哥。今天给大家带来MySQL索引相关核心知识。对MySQL索引的理解甚至比你掌握还重要,索引是优化SQL的前提和基础,我们一步步来先打好地基。当MySQL表数据量不大时,缺少索引对查询性能的影响都不会太大,可能都是0.0几秒;但当表数据量逐日递增时,建立一个合适且优雅的索引就至关重要了。
798 1
不懂索引,简历上都不敢写自己熟悉SQL优化
|
12天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL数据库进阶第二篇(索引,SQL性能分析,使用规则)
MySQL数据库进阶第二篇(索引,SQL性能分析,使用规则)
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB产品使用问题之如何查看SQL语句使用的是行索引还是列索引
PolarDB产品使用合集涵盖了从创建与管理、数据管理、性能优化与诊断、安全与合规到生态与集成、运维与支持等全方位的功能和服务,旨在帮助企业轻松构建高可用、高性能且易于管理的数据库环境,满足不同业务场景的需求。用户可以通过阿里云控制台、API、SDK等方式便捷地使用这些功能,实现数据库的高效运维与持续优化。
|
4天前
|
SQL 存储 关系型数据库
Mysql-事务-锁-索引-sql优化-隔离级别
Mysql-事务-锁-索引-sql优化-隔离级别
|
10天前
|
SQL 存储 数据库
sql索引详解
sql索引详解
|
10天前
|
SQL 缓存 Oracle
SQL调优之绑定变量用法简介
SQL调优之绑定变量用法简介
|
SQL Go 数据库
SQLSERVER中如何忽略索引提示
原文:SQLSERVER中如何忽略索引提示 SQLSERVER中如何忽略索引提示 当我们想让某条查询语句利用某个索引的时候,我们一般会在查询语句里加索引提示,就像这样 SELECT id,name from TB with (index(IX_xttrace_bal)) where ba...
1010 0
|
12天前
|
SQL IDE Java
Java连接SQL Server数据库的详细操作流程
Java连接SQL Server数据库的详细操作流程
|
20天前
|
SQL DataWorks NoSQL
DataWorks产品使用合集之如何将SQL Server中的数据转存到MongoDB
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
248 1