Question

SQL 语句执行感觉很慢，怎么回事？

我的一个数据库,共 1107566 条记录，不管是更新，还是执行存储过程，都是很慢,有办法解决吗？
更新全部记录的相关字段值！

Answer 1

到这个数量级的全部更新，肯定会很慢。
第一。你的记录不一定在同一个partition，
第二。不明白为什么那么多人建议你建索引，你建的索引越多，你的更新速度越慢，因为你更新记录的同时，还有更新索引。
第三。你必须知道更新速度慢的瓶颈在哪里。是读写太多，还是内存不够，还是CUP不够快，然后对症下药。

下面介绍两个简单的办法，也许有效：
第一：
把这个100W行的表纵向劈成两个，用外键关系连接，一个装小的，经常改变的数据比如ID,外键，状态值，时间等，另一个装大的，不经常改变的数据，比如很长的字符串，xml，text 等。
这样更新时操作小的这个表，可以大大节约内存和CPU 开销，降低磁盘操作。
坏处就是查询时会慢些。
第二：
把这100W行横向切成很多个表，比如每个月的记录装在一个表里，这样每个表的记录数可能只有几万，查询，更新都会快很多。
坏处是查询，更新都不如原来好写。

Answer 2

1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？

2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。

Answer 3

100万条数据啊，数据量不少了，你可要建立一个合理的索引，这样可以大大提高速度，而你说的执行慢，存储过程不好说，不知道你写的是否合理，不合理的代码和合理的代码查询速度是相差很远的，从几分钟甚至更久与十几妙钟的差别。

如果你确定你的语法没法再优化，数据库索引已经是最佳的话，你可以考虑将此数据表老数据，已经很少用到的数据备份到其他表去，如果要查询历史数据，要么在允许查询要么你就通过程序处理去查询这个备份的数据表。

Answer 4

需要建立索引。更新也是先查询再更新，所以要先提高查询效率！！！

全表扫描？ 看来你得升级硬件了，或者优化调整oracle系统的参数设置了。

还有一个办法，就是把大表分解成多个小表。

Answer 5

2个办法
1）建立合适的索引可以适当提高效率，这个是最主要的。

2) 把你的sql写漂亮点，少用点in exists之类的，