字节跳动sql优化工具（字节跳动 优化）

本文目录一览：

• 1、2020-10-11：一条sql语句执行时间过长，应该如何优化？从哪些方面进行优化？
• 2、优化SQL有什么方法？
• 3、有没有自动优化sql的工具
• 4、Sql优化器究竟帮你做了哪些工作
• 5、如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化
• 6、请问sql数据库优化具体是指的哪些方面呢？有没有什么工具软件呢？

2020-10-11：一条sql语句执行时间过长，应该如何优化？从哪些方面进行优化？

改进数据库sql语句进行优化的理由 应用程序之优化通常可分为两个方面：源代码之优化和sql语句之优化。源代码之优化在时间成本和风险上代价很高字节跳动sql优化工具；另一方面字节跳动sql优化工具，源代码之优化对数据库系统性能之提升收效有限。 优化之理由 1)sql语句是对数据库(数据)进行操作之惟一途径； 2)sql语句消耗了70%~90%之数据库资源； 3)sql语句独立于程序设计逻辑字节跳动sql优化工具，相对于对程序源代码之优化字节跳动sql优化工具，对sql语句之优化在时间成本和风险上之代价都很低； 4)sql语句可以有不同之写法； 5)sql语句易学，难精通。 优化技术之发展 第一代之sql优化工具是执行计划分析工具。这类之工具对输入之sql语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字之含义；第二代之sql优化工具只能提供增加索引之建议，它通过对输入之sql语句之执行计划之分析来产生是否要增加索引之建议。该类工具存在着致命之缺点——只分析了一条sql语句就得出增加某个索引之结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加之索引对整体数据库系统性能之影响。其破坏性在于： 1、不理会增加之索引对其字节跳动sql优化工具他增、删、改sql语句之负面影响； 2、没有考虑增加之索引可能导致数据库判断失误； 3、对由于增加索引引起之数据库系统负担忽略不计。 同时，这些工具由于技术水平之限制存在着以下缺点： 1、无法保证建议或改写之正确性； 2、无法进行重写，仅仅提供了建议或有限程度之改写，重写工作还是需要人工完成，优化工作所需之时间和工作量同人工进行优化差不多； 3、改写之规则和hints有限，难以处理复杂之sql语句； 4、必须人手逐条进行测试。 这类工具曾经盛极一时，直到人工智能自动sql优化之出现。

优化SQL有什么方法？

在数据库应用系统中编写可执行的SQL语句可以有多种方式实现，但哪一条是最佳方案却难以确定。为了解决这一问题，有必要对SQL实施优化。简单地说，SQL语句的优化就是将性能低下的SQL语句转换成达到同样目的的性能更好的SQL语句。

优化SQL语句的原因

数据库系统的生命周期可以分成: 设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行优化的成本最高，收益最小。如果将一个数据库系统比喻成一座楼房，在楼房建好后进行矫正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本无法矫正），而在楼房设计、生产阶段控制好每块砖瓦的质量就能达到花费小而见效高的目的。

为了获得最大效益，人们常需要对数据库进行优化。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升全部加起来只占数据库应用系统性能提升的40%左右，其余60%的系统性能提升全部来自对应用程序的优化。许多优化专家甚至认为对应用程序的优化可以得到80%的系统性能提升。因此可以肯定，通过优化应用程序来对数据库系统进行优化能获得更大的收益。

对应用程序的优化通常可分为两个方面: 源代码的优化和SQL语句的优化。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高(尤其是对正在使用中的系统进行优化) 。另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限，因为应用程序对数据库的操作最终要表现为SQL语句对数据库的操作。

对SQL语句进行优化有以下一些直接原因：

1. SQL语句是对数据库(数据) 进行操作的惟一途径，应用程序的执行最终要归结为SQL语句的执行，SQL语句的效率对数据库系统的性能起到了决定性的作用。

2. SQL语句消耗了70%～90%的数据库资源。

3. SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑，相对于对程序源代码的优化，对SQL语句的优化在时间成本和风险上的代价都很低。

4. SQL语句可以有不同的写法，不同的写法在性能上的差异可能很大。

5. SQL语句易学，难精通。SQL语句的性能往往同实际运行系统的数据库结构、记录数量等有关，不存在普遍适用的规律来提升性能。

传统的优化方法

SQL程序人员在传统上采用手工重写来对SQL语句进行优化。这主要依靠DBA或资深程序员对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较以试图找到性能较佳的SQL语句。这种做法存在着以下不足：

1. 无法找出SQL语句的所有可能写法。很可能花费了大量的时间也无法找到性能较佳的SQL语句。即便找到了某个性能较佳的SQL语句也无法知道是否存在性能更好的写法。

2. 非常依赖于人的经验，经验的多寡往往决定了优化后SQL语句的性能。

3. 非常耗时间。重写--校验正确性--比较性能，这一循环过程需要大量的时间。

根据传统的SQL优化工具的功能，人们一般将优化工具分为以下三代产品：

第一代的SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具对输入的SQL语句从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。

第二代的SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析来产生是否要增加索引的建议。这类工具存在着致命的缺点——只分析了一条SQL语句就得出增加某个索引的结论，根本不理会(实际上也无法评估到)增加的索引对整体数据库系统性能的影响。

第三代工具是利用人工智能实现自动SQL优化。

人工智能自动SQL优化

随着人工智能技术的发展和在数据库优化领域应用的深入，在20世纪90年代末优化技术取得了突破性的进展，出现了人工智能自动SQL优化。人工智能自动SQL优化的本质就是借助人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，找到性能最好的等效SQL语句。LECCO SQL Expert就采用了这种人工智能技术，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。其突出特点是自动优化SQL语句。除此以外，还可以以人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写SQL语句，并找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划，通过测试运行为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句，提供微秒级的计时; 能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句; 能通过比较源SQL和待选SQL的不同之处，为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能等等。

该工具针对数据库应用的开发和维护阶段提供了数个特别的模块：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块之一“SQL 语法优化器”的工作原理大致如下：输入一条源SQL语句，“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出，产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满，接下来对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句(不同的执行计划意味着不同的执行效率)，最后，对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句（参见下图）。

图 人工智能自动SQL优化示意图

LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教会开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。LECCO SQL Expert的SQL语句自动优化功能使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮开发人员找到最好性能的写法。

小 结

SQL语句是数据库应用中一个非常关键的部分，它执行性能的高低直接影响着应用程序的运行效率。正因为如此，人们在SQL语句的优化上投入了很大的精力，出现了许多SQL语句优化工具。随着人工智能等相关技术的日益成熟, 肯定还会有更多更好的工具出现，这将会给开发人员提供更多的帮助。

有没有自动优化sql的工具

自动优化有点难。

不过正常情况下，慢SQL你选择后右键

选择“显示估计的执行时间”

然后如果你SQL有索引建议，你再点右键现在缺少索引信息，可以方便建索引。

但注意的是，索引别太多，否则证明你系统的业务逻辑有问题。。。。。

Sql优化器究竟帮你做了哪些工作

定位有问题的语句，检查执行计划，检查执行过程中优化器的统计信息，分析相关表的记录数、索引情况改写SQL语句、使用HINT、调整索引、表分析有些SQL语句不具备优化的可能，需要优化处理方式达到最佳执行计划。但是最佳的执行计划不一定是最佳的执行情况。一切以实际执行的情况为准。

如何用一款小工具大大加速MySQL SQL语句优化

其实MySQL自带查询优化器啊。

explain SELECT id,name from tablename where id = 10;root@localhost [test]explain select id,k from sbtest1 where id =1000\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sbtest1 partitions: NULL type: constpossible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 row in set, 1 warning (0.02 sec)这个就告诉你，这一条语句是如何执行的。possible_keys，只可能会走的索引key:是实际走的索引，这里走的是主键索引哈。sql优化还有很多知识，一般都用这个来查看执行计划。具体细节你需要再去翻看资料。##基础内容可以看看这里。使用MariaDB数据库管理系统。#MariaDB和MySQL使用上大致一样的。

请问sql数据库优化具体是指的哪些方面呢？有没有什么工具软件呢？

1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式：第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。2、合理的冗余完全按照规范化设计的系统几乎是不可能的，除非系统特别的小，在规范化设计后，有计划地加入冗余是必要的。冗余可以是冗余数据库、冗余表或者冗余字段，不同粒度的冗余可以起到不同的作用。冗余可以是为了编程方便而增加，也可以是为了性能的提高而增加。从性能角度来说，冗余数据库可以分散数据库压力，冗余表可以分散数据量大的表的并发压力，也可以加快特殊查询的速度，冗余字段可以有效减少数据库表的连接，提高效率。3、主键的设计主键是必要的，SQL SERVER的主键同时是一个唯一索引，而且在实际应用中，我们往往选择最小的键组合作为主键，所以主键往往适合作为表的聚集索引。聚集索引对查询的影响是比较大的，这个在下面索引的叙述。在有多个键的表，主键的选择也比较重要，一般选择总的长度小的键，小的键的比较速度快，同时小的键可以使主键的B树结构的层次更少。主键的选择还要注意组合主键的字段次序，对于组合主键来说，不同的字段次序的主键的性能差别可能会很大，一般应该选择重复率低、单独或者组合查询可能性大的字段放在前面。4、外键的设计外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是：外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK约束、规则约束、触发器、客户端程序，一般认为，离数据越近的方法效率越高。谨慎使用级联删除和级联更新，级联删除和级联更新作为SQL SERVER 2000当年的新功能，在2005作 了保留，应该有其可用之处。我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点太过强大，使用前必须确定自己已经把握好 其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙的被修改或者丢失。从性能看级联删除和级联更新是比其他方法更高效的方法。5、字段的设计字段是数据库最基本的单位，其设计对性能的影响是很大的。需要注意如下：A、数据类型尽量用数字型，数字型的比较比字符型的快很多。B、数据类型尽量小，这里的尽量小是指在满足可以预见的未来需求的前提下的。C、 尽量不要允许NULL，除非必要，可以用NOT NULL+DEFAULT代替。D、少用TEXT和IMAGE，二进制字段的读写是比较慢的，而且，读取的方法也不多，大部分情况下最好不用。E、自增字段要慎用，不利于数据迁移。6、数据库物理存储和环境的设计在设计阶段，可以对数据库的物理存储、操作系统环境、网络环境进行必要的设计，使得我们的系统在将来能适应比较多的用户并发和比较大的数据量。这里需要注意文件组的作用，适用文件组可以有效把I/O操作分散到不同的物理硬盘，提高并发能力。7、系统设计整个系统的设计特别是系统结构设计对性能是有很大影响的，对于一般的OLTP系统，可以选择C/S结构、三层的C/S结构等，不同的系统结构其性能的关键也有所不同。系统设计阶段应该归纳一些业务逻辑放在数据库编程实现，数据库编程包括数据库存储过程、触发器和函数。用数据库编程实现业务逻辑的好处是减少网络流量并可更充分利用数据库的预编译和缓存功能。8、索引的设计在设计阶段，可以根据功能和性能的需求进行初步的索引设计，这里需要根据预计的数据量和查询来设计索引，可能与将来实际使用的时候会有所区别。关于索引的选择，应改主意：A、根据数据量决定哪些表需要增加索引，数据量小的可以只有主键。B、根据使用频率决定哪些字段需要建立索引，选择经常作为连接条件、筛选条件、聚合查询、排序的字段作为索引的候选字段。C、把经常一起出现的字段组合在一起，组成组合索引，组合索引的字段顺序与主键一样，也需要把最常用的字段放在前面，把重复率低的字段放在前面。D、一个表不要加太多索引，因为索引影响插入和更新的速度。 具体有什么工具，我就不知道了