如何有效提升CloudDBA的SQL性能？

CloudDBA SQL优化建议

CloudDBA是一款强大的数据库智能诊断和优化平台，旨在帮助用户更好地使用云上数据库，本文将详细介绍CloudDBA的SQL优化建议功能，包括基本原则、最近数据统计、样例数据统计、数据特征分析等方面内容，并提供相关的单元表格和问题解答栏目。

一、基本原则

1、数据库统计信息的重要性：在SQL优化中，数据库统计信息起到关键作用，这些信息用于估算查询条件选择度，包括表统计信息和字段统计信息。

2、获取统计信息的基本原则：为了最小化对生产系统的性能影响，获取统计数据应遵循以下原则：

从备库获取统计数据；

只统计最近的数据；

采取抽样的方式获取数据；

不抽取原始数据，只对数据的hash值进行统计。

二、最近数据统计

长期变化的数据通常具有周期性，并且以天为基本周期符合一般业务逻辑，因此多数情况下无需对全量数据进行统计，只需抽取最近一天的数据即可。

三、样例数据统计

云上数据库通常要求表设计中有自增主键，在这一条件下获取表的最近数据的方法较为简单，

select * from tab order by id desc limit 1000;

该语句通过在自增主键上做排序并获取最近插入的1000行数据，类似方式可以获取其他样例数据。

四、数据特征分析

基于抽样数据，对影响选择度或查询返回行数的特性进行分析：

1、数据频率：对每一份样例数据中不同字段的频率统计之后，需要推导出或预测字段中的某个数值在全表中的频率情况。

2、数据密度：获取每个字段的最大值和最小值代价较高，变通方法就是通过样例数据的最大最小值以及频率进行数据密度计算。

3、字段关联性：评估多条件查询的选择度需要首先获取字段之间的关联性。

直方图是对基本数据的估计，任何直方图都不是精确的，云上环境以最小代价获取统计数据是基本前提，数据库优化器需要选择的是最佳路径，得出字段之间选择度的相对值更为重要。

六、相关问题与解答

问题1：为什么CloudDBA需要从备库获取统计数据？

答案：从备库获取统计数据是为了最小化对生产系统的性能影响，避免在主库上执行统计操作可能带来的性能下降和资源消耗。

问题2：如何评估多条件查询的选择度？

答案：评估多条件查询的选择度需要首先获取字段之间的关联性，若多条件查询条件关联性很低，则综合选择度就是单个条件选择度的乘积；若多条件查询条件关联性较高，则采用最小选择度（或乘以系数）作为综合选择度。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“CloudDBA SQL优化建议”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！