掌握excel线性回归技巧助力数据分析与决策优化
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2022-05-28
阅读本文大概需要 2 分钟。
背景
本次SQL优化是针对javaweb中的表格查询做的。
部分网络架构图
业务简单说明
N个机台将业务数据发送至服务器,服务器程序将数据入库至Mysql数据库。服务器中的javaweb程序将数据展示到网页上供用户查看。
原数据库设计
1、windows单机主从分离
2、已分表分库,按年分库,按天分表
3、每张表大概20w左右的数据
原查询效率
3天数据查询70-80s
目标
3-5s
业务缺陷
无法使用sql分页,只能用java做分页。
问题排查
1、如果你配置了druid,可在druid页面中直接查看sql执行时间和uri请求时间
2、在后台代码中用System.currentTimeMillis计算时间差。
结论 : 后台慢,且查询sql慢
1、sql拼接过长,达到了3000行,有的甚至到8000行,大多都是union all的操作,且有不必要的嵌套查询和查询了不必要的字段
2、利用explain查看执行计划,where条件中除时间外只有一个字段用到了索引
备注 : 因优化完了,之前的sql实在找不到了,这里只能YY了。
查询优化
效果没那么明显
效果没那么明显
将union all的操作分解,例如(一个union all的sql也很长)
将如上sql分解成若干个sql去执行,最终汇总数据,最后快了20s左右。
利用java异步编程的操作,将分解的sql异步执行并最终汇总数据。这里用到了CountDownLatch和ExecutorService,示例代码如下:
结果又快了20-30s
优化MySQL配置
以下是我的配置示例。加了skip-name-resolve,快了4-5s。其他配置自行断定
快4-5s
效果没那么明显
针对这条,我自身觉得很诧异。原sql,b为索引
应该之前有union all,union all是一个一个的执行,最后汇总的结果。修改为
结果快了3-4s
性能瓶颈
根据以上操作,3天查询效率已经达到了8s左右,再也快不了了。查看mysql的cpu使用率和内存使用率都不高,到底为什么查这么慢了,3天最多才60w数据,关联的也都是一些字典表,不至于如此。继续根据网络提供的资料,一系列骚操作,基本没用,没辙。
因分析过sql优化已经ok了,试想是不是磁盘读写问题。将优化过的程序,分别部署于不同的现场环境。一个有ssd,一个没有ssd。发现查询效率悬殊。用软件检测过发现ssd读写速度在700-800M/s,普通机械硬盘读写在70-80M/s。
优化结果及结论
优化结果:达到预期。
优化结论:sql优化不仅仅是对sql本身的优化,还取决于本身硬件条件,其他应用的影响,外加自身代码的优化。
小结
优化的过程是自身的一个历练和考验,珍惜这种机会,不做只写业务代码的程序员。希望以上可以有助于你的思考,不足之处望指正。
https://my.oschina.net/xiaozhutefannao/blog/2243432
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程序员的成长之路
路虽远,行则必至
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