如何通过CloudDBA实现SQL优化的有效建议？

1、基本原则

数据库统计信息的重要性：数据库统计信息在SQL优化中起着重要作用，用于估算查询条件选择度或代价，常见的统计信息包括表统计信息（如表中总记录数）和字段统计信息（如最大值、最小值及不同值个数）。

直方图的应用：为了更准确地获取条件选择度的估算，需要使用统计直方图（Histogram），因为每个值的出现频度通常是不一样的，这在复杂SQL的优化中尤其重要，比如多条件查询、Range查询以及多表关联查询等。

2、最近数据统计

周期性数据的代表性：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，多数情况下无需对全量数据进行统计，抽取最近一天的数据通常具有代表性。

样例数据统计方法：云上数据库通常要求表设计中有自增主键，在这种情况下，获取表的最近数据的方法较为简单，例如通过以下SQL语句获取最近插入的1000行数据：

     select * from tab order by id desc limit 1000;

类似方式可以获取其他样例数据，如：

     select * from tab order by id desc limit 10000, 1000;

3、数据特征分析

数据频率：基于抽样数据，对每一份样例数据中不同字段的频率进行统计，推导出或预测字段中的某个数值在全表中的频率情况，通过分析不同样例数据间的数据重合度，在实际操作中具有重要意义。

数据密度：获取每个字段的最大值和最小值代价较高，可以通过样例数据的最大最小值以及频率进行数据密度计算，从而估算范围查询返回的行数。

字段关联性：评估多条件查询的选择度时，首先需要获取字段之间的关联性，若多条件查询条件关联性较低，则综合选择度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。

4、

直方图的局限性：直方图是对基本数据的估计，任何直方图都不是精确的。

最小代价原则：在云上环境中，获取统计信息应以最小代价为前提，不能对生产系统造成任何性能上的负面影响，也不能耗费较长时间。

优化器的选择：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。

相关问题与解答

问题一：为什么需要使用统计直方图？

答：统计直方图能够更准确地反映每个值的出现频度，帮助数据库优化器更好地估算查询条件选择度或代价，特别是在复杂SQL的优化中，如多条件查询、Range查询以及多表关联查询等。

问题二：如何获取最近数据的样例？

答：如果云上数据库表设计中有自增主键，可以通过以下SQL语句获取最近插入的1000行数据：

select * from tab order by id desc limit 1000;

类似方式可以获取其他样例数据，如：

select * from tab order by id desc limit 10000, 1000;

问题三：如何分析数据特征以提高SQL查询效率？

答：基于抽样数据，可以进行以下分析：

1、数据频率：统计每份样例数据中不同字段的频率，推导出字段中某个数值在全表中的频率情况。

2、数据密度：通过样例数据的最大最小值及频率进行数据密度计算，估算范围查询返回的行数。

3、字段关联性：评估多条件查询的选择度，获取字段之间的关联性，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。

到此，以上就是小编对于“CloudDBASQL优化建议”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。