背景：最近有較多的客戶系統由原來由oracle改造到mysql後出現了效能問題cpu 100%，或是後台的crm系統複雜sql在業務高峰的時候出現堆積導致業務故障。在我的記憶裡面**最初從oracle遷移到mysql期間也遇到了很多sql的效能問題，記憶最為深刻的子查詢，當初的版本是mysql5.1，這個版本對子查詢的優化較差，導致了很多從oracle遷移到mysql的系統出現過效能問題，所以後面的開發規範中規定前台交易系統不要有複雜的表join。接下來我將列舉一些常見從oracle遷移到mysql過程中可能出現問題的點：
1). 當客戶進行去o資料遷移時，存在必須改、不用改和可改可不改的三大類sql。對於可改可不改的，我們應提供一些指導性的建議，幫助使用者規避將來碰到可能存在的問題。
2). 指導資料庫研發人員、資料庫管理員合理使用mysql，發揮mysql最優性能。
1 並行處理
由於mysql不支援並行處理，所以當應用從oracle遷移到mysql後，需要特別注意使用了並行處理的sql語句。處理建議：
(1)、在阿里雲平台上可以使用ads這樣的分析型資料庫產品來處理oracle中的並行分析查詢。
(2)、將複雜sql語句進行業務分解，拆解為單條的sql語句，將計算結果放到應用中進行處理。
2 sql執行邏輯讀，物理讀，消耗時間2.2 改造建議
mysql對於簡單的sql語句執行是非常快的，對於oracle應用中邏輯讀，物理讀或者執行時間非常高的sql遷移到mysql後則不在適合了，需要進行改造：
(1)、單錶查詢邏輯讀，物理讀和執行時間比較長的情況，sql可能發生了全表掃瞄（dump需求）或者索引不優，可以使用唯讀節點來承受dump或者對索引進行優化。
(2)、多表查詢邏輯讀，物理讀和執行時間比較長的情況，可以使用ads分析型資料庫產品來處理；
(3)、多表查詢邏輯讀，物理讀和執行時間比較長的情況，可以進行業務分解，拆解為單條的sql語句，將計算結果放到應用中進行處理。
備註： 邏輯讀和物理讀如果超過100w，執行時間超過5s，則屬於較大的sql查詢。
3.in (…..)
3.1 背景介紹
oracle中對in(….)的引數限制是1000個，在mysql中雖然沒有個數限制但有sql長度的限制，同時優化器在對in(…)的查詢進行優化的時候採用二分查詢，所以in(...)的個數越多效能會越差，所以建議控制in的數目，不要超過100個。
3.2 改造建議
oracle：select * from t where id in(id1,id2…..id1000);
mysql：select * from t where id in(id1,id2…..id100);
4 子查詢
4.1 背景介紹
mysql在5.6版本以前處理子查詢的時候由於優化器只支援nested loop演算法，所以當關聯表較大的時候會帶來效能瓶頸。筆者曾經參加過一次大型專案從oracle遷移的mysql的遷移，當時資料庫的版本是5.5，原oracle應用中存在大量的子查詢，當遷移到mysql後sql執行出現堆積，連線數打滿，資料庫的cpu很快耗完，最後將子查詢修改後系統才恢復。
典型子查詢
select first_name
from employees
where emp_no in
(select emp_no from salaries_2000 where salary = 5000);
mysql的處理邏輯是遍歷employees表中的每一條記錄，代入到子查詢中中去
4.2 改造建議
改寫子查詢
select first_name
from employees emp,
(select emp_no from salaries_2000 where salary = 5000) sal
where emp.emp_no = sal.emp_no;
備註：子查詢在5.1，5.5版本中都存在較大風險，將子查詢改為關聯。
使用mysql 5.6的版本，可以避免麻煩的子查詢改寫的問題。
5 檢視優化
5.1 背景介紹
普通的檢視並沒有儲存實際的資訊，它所操作的資料來自於基本表，所以在普通檢視上不可以建立索引。那當需要對檢視進行大量查詢，而查詢效率較低時，如何處理呢？oracle 中有物化檢視，物化檢視是物理真實存在的，可以建立索引。而mysql並不支援物化檢視，所以當oracle中的檢視遷移到mysql後由於沒有物化檢視，可能導致效能下降。
5.2 改造建議
將檢視進行業務拆分，由應用進行實現。
6 函式索引
6.1 背景介紹
基於函式的索引，類似於普通的索引，只是普通的索引是建立在列上，而它是建立在函式上。當然這回對插入資料有一定影響，因為需要通過函式計算一下，然後生成索引。但是插入資料一般都是少量插入，而查詢資料一般資料量比較大。為了優化查詢速度，稍微降低點插入速度是可以承擔的。
mysql並不支援函式索引，所以當oracle中有使用函式索引的sql語句遷移到mysql後，由於無法使用索引導致全表掃瞄會出現效能下降。
比如執行如下一條sql語句：
select * from emp where date(gmt_create) = '2017-02-20'
即使在gmt_create上建立了索引，還是會全表掃瞄emp表，將裡面的gmt_create欄位去除掉時分秒後進行比較。如果我們建立乙個基於函式的索引，比如：create index emp_upper_idx on emp(date(gmt_create)); 這個時候，我們只需要按區間掃瞄小部分資料，然後獲取rowid取訪問表中的資料，這個速度是比較快的。
6.2 改造建議
通過sql改寫去除欄位上的函式，從而可以使用欄位上的索引：
select * from emp where gmt_create>='2017-01-20 00:00:00』 and gmt_created<』2017-01-21 00:00:00』
7 總結
(1).mysql不支援並行查詢，需要進行改造（關鍵字：parallel）。
(2).mysql優化器較弱，對於邏輯讀，物理讀和執行時間較長的sql需要注意。
(3).mysql對於in(…)引數數目建議不要超過100個。
(4).mysql對於子查詢優化不是很好，建議改造子查詢或者使用5.6資料庫版本。
(5).mysql不支援物化檢視，建議應用改造檢視。
(6).mysql不支函式索引，建議應用改寫sql避免索引無法使用。
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