博客

在最近的某财政项目中，达梦的性能监控工具定位了一些慢SQL问题。针对这些问题，达梦专家和应用厂商一起采用了


创建索引、优化视图、引进临时表


等方法进行优化。

下面我们将展示一个典型问题——由“in”值过多导致的慢SQL，让我们一起来看看，高手是如何用达梦特有的


事务级临时表


解决的。

问题详情

在前段时间的项目中，出现了一个很典型的查询优化问题。在此跟大家分享问题分析及解决方法。

此例中SQL文本大小达1.8MB，如下：

select
        count(1)
from
        V_XXXXXXXXXXXXXX t
where
                                        C1= '235432'
                                    and C2= '345436'
    and
        (
                C3  = 'SADFDSGADFDSAFDSAFSAD'
             or C3 is null
        )
    and
        (
          id in ('ERTRTEWEB4DF2BE413523615EFDBA', 
              'ERTETRET2A7C44AE83EFEC5DD4169FA2', 'FF053E459ERTRETRETR755D70B6C1712', 
              '057ERWTETETRETRETRRRD8738ED5D886', '0518C9DERWTRETRETREE63B5346B38B3', 
              '3E50D3EF6ERTRERTRTREE6920014CD55', '421FA8BERTERTEWTEWRTREA1181A059A', 
              '31E2F34EWRTREWRTE31F72CA0563E4C9', '356EWRTREWTREWGFD1BE5DB4A4A39BEE', 
                 ................此处省略数万行
              '8BEE2AERTEWTR70885B6421166C3A6C5', '296E705ERTRETWHG456196D973439599')
        )

这是一个多表连接的比较复杂的视图，SQL的过滤条件里id列 “in” 了几万个常量（红框部分）。这条语句


第一次执行需要12秒，第二次执行时间为毫秒级。

原因分析

上述两次执行时间的差别，说明该语句执行时间主要消耗在SQL硬解析上。由于项目中相关功能的并发量较大，这条慢SQL引发了严重的性能问题。

这个问题比较普遍。主要原因是开发人员图简单，对“in”列表里常量的个数没有评估。常量动辄数万，甚至数十万，这种SQL在并发量较大的情况下就是灾难。

优化思路

1. 创建一个事务级的临时表

CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE TMP_INLIST
(
　　　　ID VARCHAR(100)
 
) ON COMMIT DELETE ROWS;

2. 将需要参与过滤的常量值插入临时表

--addBatch()批量绑定参数
INSERT INTO TMP_INLIST VALUES(?);

3. 改写SQL语句

select
        count(1)
from
        V_XXXXXXXXXXXXXX t
where
                                        C1= '235432'
                                    and C2= '345436'
    and
        (
                C3  = 'SADFDSGADFDSAFDSAFSAD'
             or C3 is null
        )
    and
        (
          id in (select id from TMP_INLIST)
        );

解决效果

按上述优化思路处理后，不管“in”列表里面有多少个常量，SQL解析的代价都是一样的，性能问题得到解决。在本例中，


此条SQL首次执行时间由十几秒降至毫秒级

。