线上事故风险解读之数据库篇

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一 前言

本文继续基于《线上事故案例集》，进一步深入梳理线上事故数据存储方面的问题点，重点关注数据库存储在使用和优化过程中可能出现的问题，旨在为读者提供具有实践指导意义的专业见解与思考。

我们的微服务架构通过无状态设计和拆分，已经成功实现了服务的横向扩容，特别是在潮汐服务的引入后，这一扩容操作变得更加高效和便捷。然而，在数据库层面（特别是 MySQL），实现扩容却面临诸多挑战。

一条不当的 SQL 语句，就有可能对整个表乃至整个数据库造成灾难性的影响，这种风险不容忽视。尽管我们可以通过分库分表等策略来缓解数据库的扩容压力，但这些方法不仅技术难度大，而且成本也相当高。

因此，我们必须正视数据库有限承载能力（如连接数、CPU、内存等）的现实问题，投入更多的精力进行重点保护。这意味着我们需要不断优化数据库性能，提升 SQL 语句的执行效率，同时积极探索更加高效、低成本的数据库扩容方案，以确保微服务架构的稳定性和可扩展性。

二 性能极致

在数据库优化的道路上，我们不能仅仅满足于“能用就行”的初级标准，而应秉持追求极致的精神，不断挖掘潜力，提升效率。一个看似微不足道的查询优化，可能仅仅减少了 10 毫秒的响应时间，但在高并发场景下，若该查询被频繁执行，其累积的效益将是惊人的。例如，若有 1 千万次的请求，这一微小的优化便能节约高达 27 个小时的时间成本，这对于提升业务处理速度和用户体验而言，无疑是巨大的提升。

接下来，我们以一个实际案例来具体说明如何在 SQL 查询中追求极致的优化。

业务场景：在业务处理过程中，我们经常需要根据一个或多个条件来查询是否存在记录，而并不关心记录的具体数量。

很多开发者可能会采用如下的 SQL 查询语句：

SELECT count(*) FROM table WHERE a = 1 AND b = 2;

这种写法虽然能够完成任务，但存在效率问题。因为 count(*)会计算满足条件的记录总数，这通常需要遍历整个表或索引，即使我们并不关心这个总数。

为了提升查询效率，我们可以改用如下的优化写法：

SELECT 1 FROM table WHERE a = 1 AND b = 2 LIMIT 1;

在这个优化后的查询中，我们不再使用 count 函数，而是直接查询满足条件的任意一条记录（通过 SELECT 1 表示我们只关心记录的存在性，而不关心记录的具体内容）。同时，LIMIT 1 限制了查询结果的数量，确保数据库在找到一条满足条件的记录后立即返回，无需继续查找其他记录。

这种优化方法不仅减少了数据库的查询负担，还显著提升了查询速度，特别是在处理大量数据时，其效果尤为明显。

综上所述，数据库优化需要我们从细微处着手，不断追求极致。每一个小小的优化，都可能带来意想不到的收益。因此，在开发过程中，我们应始终保持对性能优化的敏感性和积极性，不断挖掘潜力，提升系统的整体性能。

三 动态调优

SQL 执行计划是数据库管理系统（DBMS）用于执行特定查询的一组步骤和策略。然而，这个执行计划并非一成不变，它会受到多种动态因素的影响，如表结构的调整、请求量的增减、记录数的变化等。因此，之前经过优化的 SQL 语句，在条件发生变化后，可能就不再适用，需要重新进行评估和优化。在业务场景中，我们经常需要根据特定条件进行数据筛选。例如，执行如下查询语句：

SELECT * FROM t WHERE insert_time > '2024-10-11';

为了提高查询效率，我们可能会在 insert_time 字段上添加索引，并且该索引在初始阶段是有效的。然而，当业务需求发生变化，需要将部分其他历史数据同步到这个表中时，问题就可能出现了。因为此时，如果查询的数据量接近或超过全表的 25%，数据库可能会认为使用索引的性价比不高，从而选择全表扫描。

值得注意的是，我们不能仅凭查询语句中包含了主键（primary key）或索引字段就断定查询一定会走索引。实际上，是否使用索引还取决于数据库对查询成本的评估，这包括需要扫描的行数等因素。在上面的例子中，如果 row 中扫描的行数等于表的总行数，那么查询速度并不会因为索引的存在而加快，反而可能会因为全表扫描而变慢。

优化策略

• 定期审查执行计划：随着数据量和查询条件的变化，定期使用数据库提供的工具（如 EXPLAIN）审查 SQL 语句的执行计划，以确保其仍然高效。

• 动态调整索引：根据查询需求和数据量的变化，动态添加、删除或重建索引。例如，当历史数据同步导致查询数据量大幅增加时，可能需要重新评估索引策略。

• 优化查询语句：避免使用 SELECT *等可能导致全表扫描的查询语句，而是明确指定需要查询的字段。同时，合理利用数据库的优化器提示（hints）来引导查询执行计划的选择。

• 分区与分片：对于数据量特别大的表，可以考虑使用分区或分片技术来减小单个查询的扫描范围，从而提高查询效率。

综上所述，SQL 执行计划的动态性要求我们在数据库优化过程中保持持续的关注和调整。通过定期审查执行计划、动态调整索引、优化查询语句以及采用分区与分片等技术手段，我们可以确保 SQL 查询在不同条件下都能保持高效运行。

四 实践经验

在数据库稳定性维护的进程中，个人的数据安全保护意识扮演着至关重要的角色。这种意识的形成，离不开对数据库专业知识的深入理解和掌握。为此，我们精心编制了一套 SQL 规范指南，旨在通过揭示常见的潜在问题点，帮助大家规避风险，确保数据库的稳定运行。

以下是关键的优化建议：

• 严格管理数据库连接数：建议将数据库的连接数控制在 2500 个以内，以避免因连接数过多而导致的性能瓶颈和资源耗尽问题。

• 合理控制数据库表的数据量：建议将单个数据库表的数据量控制在 1000 万条以内（取决于硬件资源，数据文档大小等因素），以确保查询和更新操作的效率。当数据量接近或超过这一阈值时，应考虑进行分表或归档处理。

• 以长远视角设计表结构：在设计表结构时，应充分考虑未来的数据增长趋势。例如，对于订单号等字段，应预估其未来的位数增长情况，并选择合适的数据类型（如 long 类型而非 int 类型）以容纳更大的数值范围。

• 谨慎使用多表关联查询：在重要系统中，原则上应避免使用多表关联查询，以减少查询的复杂性和执行时间。如果必须使用关联查询，应确保关联条件明确且高效。

• 合理规划归档操作：归档操作应在业务低峰期进行，以减少对正常业务的影响。同时，归档后的数据应妥善保存，以便后续查询和分析。

• 读写分离与索引优化：通过读写分离来分散数据库的读写压力，提高系统的并发处理能力。同时，应充分利用索引来提高查询效率，但需注意避免过度索引导致的性能问题。此外，运营端的 like 等操作应尽量避免，因为它们可能导致全表扫描，从而降低查询性能。

• 审慎评估 SQL 修改的影响：在进行 SQL 修改之前，应充分评估其对线上环境的影响。如果不确定修改的影响，可以请求同事的帮助或提前进行压力测试，以确保修改的安全性和有效性。

通过遵循上述优化建议，我们可以有效提升数据库的稳定性和安全性，为业务的持续发展提供坚实的支撑。