看曹政如何減少SQL請求

首先為了防止某些專業挑刺人士無限制發揮，先聲明幾個前提

1：索引最佳化是基礎工作，沒做好這個其他的不用提，但本文不展開此內容。

2：最佳化資料庫查詢有非常多的分支，減少SQL請求只是其中一個領域，其他分支本文不涉及。

3：在部分情境下，甚至需要增加SQL以解決諸如分布式或其他問題，本文不涉及。

4：營運最佳化和其他最佳化手段本文不涉及。

5：產品商務邏輯最佳化本文不涉及。

6：其他本文沒提到的內容歡迎自行聯想，技術水準高超者請忽略本文。

第一 查詢請求的分析和裁剪

線上系統，出現請求較多，資料壓力較大索引最佳化到位的前提下），我會讓程式員輸出一段時間的查詢請求。通常資料庫操作有封裝對象，直接記錄日誌即可，建議寫入/dev/shm 以減少i/o壓力，如果請求頻次實在很高，可以取一定比例寫入日誌），然後基於日誌分析。

1、完全一致的查詢請求有多少，平均每秒會出現多少這樣的查詢。

比如常見的，所有頁面都載入系統資訊 select * from systeminfo;

2、基於同一資料表同一主鍵的查詢有多少，平均每秒會出現多少這樣的查詢

比如 select name from userinfo where uid=10134;  select email from userinfo where uid=10134;

這兩種請求，是可以通過建立緩衝機制來最佳化的，

而且做了這個分析，會有一個很好的資料認知

當前資料庫每秒處理多少查詢請求，其中可最佳化的冗餘請求有多少，如果建立緩衝可以減少多少請求。提升系統支撐性多少？

對於一些不是特別出色的開源系統，分析一下會發現，可裁剪的查詢請求是非常巨大的。

第二 更新要求的分析和裁剪

更新要求也可以最佳化，

我們一般用mysql的情況下，是先解開binlog檔案，還原為文字檔，然後分析

基於同一資料表，同一主鍵的更新要求有多少，平均每個時間段出現多少這樣的請求

舉例1：

update user set lastacttime=.... where uid=10314; 經常更新最後活躍時間

舉例2：

update posts set views=views+1 where pid=10004211; 更新同一個文章顯示數字

如果這樣的請求較多，那麼可以有針對性的建立隊列，定時非同步更新。

在非同步更新過程中

範例1 多條請求只要記住同一主鍵最後一條即可；

範例2 多條請求可以在程式中合并，對資料庫操作只進行一次。

這樣更新要求頻次就極大下降了。

如果線上有即時性要求，線上可以保持一個記憶體資料做同步更新。

方法其實很簡單，但是很有效

簡單總結

第一，要隨時瞭解自己的讀寫請求頻次情況

第二，一定時間範圍內針對同資料表，同主鍵的讀寫請求，均是可最佳化，可裁剪的，但是也要考慮當時的系統負載構成和請求頻次、影響度，抓大放小，解決主要問題即可。

就這樣，其他方面，參見前提說明。

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