組件分享之后端組件——基于Golang的SQL解析器sqlparser

近期正在探索前端、后端、系統(tǒng)端各類常用組件與工具，對其一些常見的組件進行再次整理一下，形成標(biāo)準(zhǔn)化組件專題，后續(xù)該專題將包含各類語言中的一些常用組件。歡迎大家進行持續(xù)關(guān)注。

10年積累的網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站設(shè)計經(jīng)驗，可以快速應(yīng)對客戶對網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問題對應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識你，你也不認(rèn)識我。但先網(wǎng)站設(shè)計后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有福田免費網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

本節(jié)我們分享一個基于Golang的SQL解析器 sqlparser

使用方式如下：

當(dāng)不同的SQL錯誤，將返回特定的錯誤信息，具體可以查看其官方提供的 README

國內(nèi)重要的 Go 語言項目：TiDB 3.0 GA，穩(wěn)定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具備商業(yè)級數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可靠性，可用性，安全性等特性，支持在線彈性水平擴展，兼容 MySQL 協(xié)議及生態(tài)，創(chuàng)新性實現(xiàn) OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，集群支持 150+ 存儲節(jié)點，300+TB 存儲容量長期穩(wěn)定運行。易用性方面引入大量降低用戶運維成本的優(yōu)化，包括引入 Information_Schema 中的多個實用系統(tǒng)視圖、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特別是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升約 4.5 倍，Sysbench 性能提升約 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因?qū)崿F(xiàn) View 可以執(zhí)行，至此 TPC-H 22 個 Query 均可正常運行。新功能方面增加了窗口函數(shù)、視圖（實驗特性）、分區(qū)表、插件系統(tǒng)、悲觀鎖（實驗特性）。

截止本文發(fā)稿時 TiDB 已在 500+ 用戶的生產(chǎn)環(huán)境中長期穩(wěn)定運行，涵蓋金融、保險、制造，互聯(lián)網(wǎng)， 游戲 等領(lǐng)域，涉及交易、數(shù)據(jù)中臺、 歷史 庫等多個業(yè)務(wù)場景。不同業(yè)務(wù)場景對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訴求可用 “百花齊放”來形容，但對關(guān)系數(shù)據(jù)庫最根本的訴求未發(fā)生任何變化，如數(shù)據(jù)可靠性，系統(tǒng)穩(wěn)定性，可擴展性，安全性，易用性等。請跟隨我們的腳步梳理 TiDB 3.0 有什么樣的驚喜。

3.0 與 2.1 版本相比，顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，支持單集群 150+ 存儲節(jié)點，300+TB 存儲容量長期穩(wěn)定運行，主要的優(yōu)化點如下：

1. 優(yōu)化 Raft 副本之間的心跳機制，按照 Region 的活躍程度調(diào)整心跳頻率，減小冷數(shù)據(jù)對集群的負(fù)擔(dān)。

2. 熱點調(diào)度策略支持更多參數(shù)配置，采用更高優(yōu)先級，并提升熱點調(diào)度的準(zhǔn)確性。

3. 優(yōu)化 PD 調(diào)度流程，提供調(diào)度限流機制，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 時間，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。

眾所周知，數(shù)據(jù)庫查詢計劃的穩(wěn)定性對業(yè)務(wù)至關(guān)重要，TiDB 3.0 版本采用多種優(yōu)化手段提升查詢計劃的穩(wěn)定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集統(tǒng)計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業(yè)務(wù)的影響。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集單調(diào)遞增的索引統(tǒng)計信息的速度，降低集群資源的消耗及對業(yè)務(wù)的影響。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的統(tǒng)計信息，緩解 CM-Sketch 哈希沖突導(dǎo)致估算偏大，提升代價估算的準(zhǔn)確性，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用規(guī)則防止查詢計劃過度依賴統(tǒng)計信息，緩解因統(tǒng)計信息滯后導(dǎo)致選擇的查詢計劃不是最優(yōu)的情況，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查詢計劃不準(zhǔn)確時手動綁定查詢計劃，提升查詢計劃的穩(wěn)定性。

1. OLTP

3.0 與 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升約 1.5 倍，TPC-C 性能提升約 4.5 倍。主要的優(yōu)化點如下：

1. TiDB 持續(xù)優(yōu)化 SQL 執(zhí)行器，包括：優(yōu)化 NOT EXISTS 子查詢轉(zhuǎn)化為 Anti Semi Join，優(yōu)化多表 Join 時 Join 順序選擇等。

2. 優(yōu)化 Index Join 邏輯，擴大 Index Join 算子的適用場景并提升代價估算的準(zhǔn)確性。

3. TiKV 批量接收和發(fā)送消息功能，提升寫入密集的場景的 TPS 約 7%，讀密集的場景提升約 30%。

4. TiKV 優(yōu)化內(nèi)存管理，減少 Iterator Key Bound Option 的內(nèi)存分配和拷貝，多個 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存儲引擎插件，提升 Value 值超過 1KB 時性能，緩解 RocksDB 寫放大問題，減少磁盤 IO 的占用。

6. TiKV 新增多線程 Raftstore 和 Apply 功能，提升單節(jié)點內(nèi)可擴展性，進而提升單節(jié)點內(nèi)并發(fā)處理能力和資源利用率，降低延時，大幅提升集群寫入能力。

TiDB Lightning 性能與 2019 年年初相比提升 3 倍，從 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，優(yōu)化點，如下：

1. 提升 SQL 轉(zhuǎn)化成 KV Pairs 的性能，減少不必要的開銷。

2. 提升單表導(dǎo)入性能，單表支持批量導(dǎo)入。

3. 提升 TiKV-Importer 導(dǎo)入數(shù)據(jù)性能，支持將數(shù)據(jù)和索引分別導(dǎo)入。

4. TiKV-Importer 支持上傳 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的權(quán)限訪問控制） 是商業(yè)系統(tǒng)中最常見的權(quán)限管理技術(shù)之一，通過 RBAC 思想可以構(gòu)建最簡單“用戶-角色-權(quán)限”的訪問權(quán)限控制模型。RBAC 中用戶與角色關(guān)聯(lián)，權(quán)限與角色關(guān)聯(lián)，角色與權(quán)限之間一般是多對多的關(guān)系，用戶通過成為什么樣的角色獲取該角色所擁有的權(quán)限，達到簡化權(quán)限管理的目的，通過此版本的迭代 RBAC 功能開發(fā)完成。

IP 白名單功能（企業(yè)版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名單實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全訪問控制，用戶可根據(jù)實際情況配置相關(guān)的訪問策略。

Audit log 功能（企業(yè)版特性） ：Audit log 記錄用戶對數(shù)據(jù)庫所執(zhí)行的操作，通過記錄 Audit log 用戶可以對數(shù)據(jù)庫進行故障分析，行為分析，安全審計等，幫助用戶獲取數(shù)據(jù)執(zhí)行情況。

加密存儲（企業(yè)版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，實現(xiàn)加密存儲的功能，保證所有寫入到磁盤的數(shù)據(jù)都經(jīng)過加密，降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。

完善權(quán)限語句的權(quán)限檢查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 語句權(quán)限檢查。

1. 新增 SQL 方式查詢慢查詢，豐富 TiDB 慢查詢?nèi)罩緝?nèi)容，如：Coprocessor 任務(wù)數(shù)，平均/最長/90% 執(zhí)行/等待時間，執(zhí)行/等待時間最長的 TiKV 地址，簡化慢查詢定位工作，提高排查慢查詢問題效率，提升產(chǎn)品易用性。

2. 新增系統(tǒng)配置項合法性檢查，優(yōu)化系統(tǒng)監(jiān)控項等，提升產(chǎn)品易用性。

3. 新增對 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子內(nèi)存使用情況統(tǒng)計信息，提高 Query 內(nèi)存使用統(tǒng)計的準(zhǔn)確性，提升處理內(nèi)存消耗較大語句的效率。

4. 制定日志規(guī)范，重構(gòu)日志系統(tǒng)，統(tǒng)一日志格式，方便用戶理解日志內(nèi)容，有助于通過工具對日志進行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 調(diào)優(yōu)的易用性。

6. 新增 SQL 語句 Trace 功能，方便排查問題。

7. 新增通過 unix_socket 方式連接數(shù)據(jù)庫。

8. 新增快速恢復(fù)被刪除表功能，當(dāng)誤刪除數(shù)據(jù)時可通過此功能快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 組件，解決復(fù)雜分析及 HTAP 場景。TiFlash 是列式存儲系統(tǒng)，與行存儲系統(tǒng)實時同步，具備低延時，高性能，事務(wù)一致性讀等特性。 通過 Raft 協(xié)議從 TiKV 中實時同步行存數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化成列存儲格式持久化到一組獨立的節(jié)點，解決行列混合存儲以及資源隔離性問題。TiFlash 可用作行存儲系統(tǒng)（TiKV）實時鏡像，實時鏡像可獨立于行存儲系統(tǒng)，將行存儲及列存儲從物理隔離開，提供完善的資源隔離方案，HTAP 場景最優(yōu)推薦方案；亦可用作行存儲表的索引，配合行存儲對外提供智能的 OLAP 服務(wù)，提升約 10 倍復(fù)雜的混合查詢的性能。

TiFlash 目前處于 Beta 階段，計劃 2019 年 12 月 31 日之前 GA，歡迎大家申請試用。

未來我們會繼續(xù)投入到系統(tǒng)穩(wěn)定性，易用性，性能，彈性擴展方面，向用戶提供極致的彈性伸縮能力，極致的性能體驗，極致的用戶體驗。

穩(wěn)定性方面 V4.0 版本將繼續(xù)完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲觀事務(wù)模型，View，Table Partition，Titan 行存儲引擎，TiFlash 列存儲引擎；引入近似物理備份恢復(fù)解決分布數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)難題；優(yōu)化 PD 調(diào)度功能等。

性能方面 V4.0 版本將繼續(xù)優(yōu)化事務(wù)處理流程，減少事務(wù)資源消耗，提升性能，例如：1PC，省去獲取 commit ts 操作等。

彈性擴展方面，PD 將提供彈性擴展所需的元信息供外部系統(tǒng)調(diào)用，外部系統(tǒng)可根據(jù)元信息及負(fù)載情況動態(tài)伸縮集群規(guī)模，達成節(jié)省成本的目標(biāo)。

我們相信戰(zhàn)勝“未知”最好的武器就是社區(qū)的力量，基礎(chǔ)軟件需要堅定地走開源路線。截止發(fā)稿我們已經(jīng)完成 41 篇源碼閱讀文章。TiDB 開源社區(qū)總計 265 位 Contributor，6 位 Committer，在這里我們對社區(qū)貢獻者表示由衷的感謝，希望更多志同道合的人能加入進來，也希望大家在 TiDB 這個開源社區(qū)能夠有所收獲。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

golang配制高性能sql.DB

有很多教程是關(guān)于Go的sql.DB類型和如何使用它來執(zhí)行SQL數(shù)據(jù)庫查詢的。但大多數(shù)內(nèi)容都沒有講述 SetMaxOpenConns() , SetMaxIdleConns() 和 SetConnMaxLifetime()方法， 您可以使用它們來配置sql.DB的行為并改變其性能。

轉(zhuǎn)自：

整理：go語言中文文檔：

在本文我將詳細解釋這些設(shè)置的作用，并說明它們所能產(chǎn)生的(積極和消極)影響。

一個sql.DB對象就是一個數(shù)據(jù)庫連接池，它包含“正在用”和“空閑的”連接。一個正在用的連接指的是，你正用它來執(zhí)行數(shù)據(jù)庫任務(wù)，例如執(zhí)行SQL語句或行查詢。當(dāng)任務(wù)完成連接就是空閑的。

當(dāng)您創(chuàng)建sql.DB執(zhí)行數(shù)據(jù)庫任務(wù)時，它將首先檢查連接池中是否有可用的空閑連接。如果有可用的連接，那么Go將重用現(xiàn)有連接，并在執(zhí)行任務(wù)期間將其標(biāo)記為正在使用。如果池中沒有空閑連接，而您需要一個空閑連接，那么Go將創(chuàng)建一個新的連接。

默認(rèn)情況下，在同一時間打開連接的數(shù)量是沒有限制(包含使用中+空閑)。但你可以通過SetMaxOpenConns()方法實現(xiàn)自定義限制，如下所示:

在這個示例代碼中，連接池現(xiàn)在有5個并發(fā)打開的連接數(shù)。如果所有5個連接都已經(jīng)被標(biāo)記為正在使用，并且需要另一個新的連接，那么應(yīng)用程序?qū)⒈黄鹊却钡?個連接中的一個被釋放并變?yōu)榭臻e。

為了說明更改MaxOpenConns的影響，我運行了一個基準(zhǔn)測試，將最大打開連接數(shù)設(shè)置為1、2、5、10和無限。基準(zhǔn)測試在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行并行的INSERT語句，您可以在這里找到代碼。測試結(jié)果:

對于這個基準(zhǔn)測試，我們可以看到，允許打開的連接越多，在數(shù)據(jù)庫上執(zhí)行INSERT操作所花費的時間就越少(打開的連接數(shù)為1時，執(zhí)行速度3129633ns/op，而無限連接：531030ns/op——大約快了6倍)。這是因為允許打開的連接越多，可以并發(fā)執(zhí)行的數(shù)據(jù)庫查詢就越多。

默認(rèn)情況下，sql.DB允許連接池中最多保留2個空閑連接。你可以通過SetMaxIdleConns()方法改變它，如下所示:

從理論上講，允許池中有更多的空閑連接將提高性能，因為這樣就不太可能從頭開始建立新連接——因此有助于提升數(shù)據(jù)庫性能。

讓我們來看看相同的基準(zhǔn)測試，最大空閑連接設(shè)置為none, 1,2,5和10:

當(dāng)MaxIdleConns設(shè)置為none時，必須為每個INSERT從頭創(chuàng)建一個新的連接，我們可以從基準(zhǔn)測試中看到，平均運行時和內(nèi)存使用量相對較高。

只允許保留和重用一個空閑連接對基準(zhǔn)測試影響特別明顯——它將平均運行時間減少了大約8倍，內(nèi)存使用量減少了大約20倍。繼續(xù)增加空閑連接池的大小會使性能變得更好，盡管改進并不明顯。

那么，您應(yīng)該維護一個大的空閑連接池嗎?答案取決于應(yīng)用程序。重要的是要意識到保持空閑連接是有代價的—它占用了可以用于應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫的內(nèi)存。

還有一種可能是，如果一個連接空閑時間太長，那么它可能會變得不可用。例如，MySQL的wait_timeout設(shè)置將自動關(guān)閉任何8小時(默認(rèn))內(nèi)未使用的連接。

當(dāng)發(fā)生這種情況時，sql.DB會優(yōu)雅地處理它。壞連接將自動重試兩次，然后放棄，此時Go將該連接從連接池中刪除，并創(chuàng)建一個新的連接。因此，將MaxIdleConns設(shè)置得太大可能會導(dǎo)致連接變得不可用，與空閑連接池更小(使用更頻繁的連接更少)相比，會占有更多的資源。所以，如果你很可能很快就會再次使用，你只需保持一個空閑的連接。

最后要指出的是，MaxIdleConns應(yīng)該總是小于或等于MaxOpenConns。Go強制執(zhí)行此操作，并在必要時自動減少MaxIdleConns。

現(xiàn)在讓我們看看SetConnMaxLifetime()方法，它設(shè)置連接可重用的最大時間長度。如果您的SQL數(shù)據(jù)庫也實現(xiàn)了最大連接生命周期，或者—例如—您希望方便地在負(fù)載均衡器后交換數(shù)據(jù)庫，那么這將非常有用。

你可以這樣使用它:

在這個例子中，所有的連接都將在創(chuàng)建后1小時“過期”，并且在過期后無法重用。但注意:

從理論上講，ConnMaxLifetime越短，連接過期的頻率就越高——因此，需要從頭創(chuàng)建連接的頻率就越高。為了說明這一點，我運行了將ConnMaxLifetime設(shè)置為100ms、200ms、500ms、1000ms和無限(永遠重用)的基準(zhǔn)測試，默認(rèn)設(shè)置為無限打開連接和2個空閑連接。這些時間段顯然比您在大多數(shù)應(yīng)用程序中使用的時間要短得多，但它們有助于很好地說明行為。

在這些特定的基準(zhǔn)測試中，我們可以看到，與無限生存期相比，在100ms生存期時內(nèi)存使用量增加了3倍以上，而且每個INSERT的平均運行時也稍微長一些。

如果您在代碼中設(shè)置了ConnMaxLifetime，那么一定要記住連接將過期(隨后重新創(chuàng)建)的頻率。例如，如果您總共有100個連接，而ConnMaxLifetime為1分鐘，那么您的應(yīng)用程序可能每秒鐘殺死和重新創(chuàng)建1.67個連接(平均值)。您不希望這個頻率太大，最終會阻礙性能，而不是提高性能。

最后，如果不說明超過數(shù)據(jù)庫連接數(shù)量的硬限制將會發(fā)生什么，那么本文就不完整了。 為了說明這一點，我將修改postgresql.conf文件，這樣總共只允許5個連接(默認(rèn)是100個)…

然后在無限連接的情況下重新運行基準(zhǔn)測試……

一旦達到5個連接的硬限制，數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序(pq)立即返回一個太多客戶端連接的錯誤消息，而無法完成INSERT。為了防止這個錯誤，我們需要將sql.DB中打開連接的最大總數(shù)(正在使用的+空閑的)設(shè)置為低于5。像這樣:

現(xiàn)在，sql.DB在任何時候最多只能創(chuàng)建3個連接，基準(zhǔn)測試運行時應(yīng)該不會出現(xiàn)任何錯誤。但是這樣做需要注意：當(dāng)達到開放連接數(shù)限制，并且所有連接都在使用時，應(yīng)用程序需要執(zhí)行的任何新的數(shù)據(jù)庫任務(wù)都將被迫等待，直到連接標(biāo)記為空閑。例如，在web應(yīng)用程序的上下文中，用戶的HTTP請求看起來會“掛起”，甚至在等待數(shù)據(jù)庫任務(wù)運行時可能會超時。

為了減輕這種情況，你應(yīng)該始終在一個上下文中傳遞。在調(diào)用數(shù)據(jù)庫時，啟用上下文的方法(如ExecContext())，使用固定的、快速的超時上下文對象。

總結(jié)

1、根據(jù)經(jīng)驗，應(yīng)該顯式設(shè)置MaxOpenConns值。這應(yīng)該小于數(shù)據(jù)庫和基礎(chǔ)設(shè)施對連接數(shù)量的硬性限制。

2、一般來說，更高的MaxOpenConns和MaxIdleConns值將帶來更好的性能。但你應(yīng)該注意到效果是遞減的，連接池空閑連接太多(連接沒有被重用，最終會變壞)實際上會導(dǎo)致性能下降。

3、為了降低上面第2點帶來的風(fēng)險，您可能需要設(shè)置一個相對較短的ConnMaxLifetime。但你也不希望它太短，導(dǎo)致連接被殺死或不必要地頻繁重建。

4、MaxIdleConns應(yīng)該總是小于或等于MaxOpenConns。

對于中小型web應(yīng)用程序，我通常使用以下設(shè)置作為起點，然后根據(jù)實際吞吐量水平的負(fù)載測試結(jié)果進行優(yōu)化。

優(yōu)化SQL有什么方法

在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)中編寫可執(zhí)行的SQL語句可以有多種方式實現(xiàn)，但哪一條是最佳方案卻難以確定。為了解決這一問題，有必要對SQL實施優(yōu)化。簡單地說，SQL語句的優(yōu)化就是將性能低下的SQL語句轉(zhuǎn)換成達到同樣目的的性能更好的SQL語句。

優(yōu)化SQL語句的原因

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的生命周期可以分成: 設(shè)計、開發(fā)和成品三個階段。在設(shè)計階段進行優(yōu)化的成本最低，收益最大。在成品階段進行優(yōu)化的成本最高，收益最小。如果將一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)比喻成一座樓房，在樓房建好后進行矯正往往成本很高而收效很小（甚至可能根本無法矯正），而在樓房設(shè)計、生產(chǎn)階段控制好每塊磚瓦的質(zhì)量就能達到花費小而見效高的目的。

為了獲得最大效益，人們常需要對數(shù)據(jù)庫進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化通常可以通過對網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫參數(shù)和應(yīng)用程序的優(yōu)化來進行。根據(jù)統(tǒng)計，對網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫參數(shù)進行優(yōu)化所獲得的性能提升全部加起來只占數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)性能提升的40%左右，其余60%的系統(tǒng)性能提升全部來自對應(yīng)用程序的優(yōu)化。許多優(yōu)化專家甚至認(rèn)為對應(yīng)用程序的優(yōu)化可以得到80%的系統(tǒng)性能提升。因此可以肯定，通過優(yōu)化應(yīng)用程序來對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行優(yōu)化能獲得更大的收益。

對應(yīng)用程序的優(yōu)化通常可分為兩個方面: 源代碼的優(yōu)化和SQL語句的優(yōu)化。由于涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優(yōu)化在時間成本和風(fēng)險上代價很高(尤其是對正在使用中的系統(tǒng)進行優(yōu)化) 。另一方面，源代碼的優(yōu)化對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的提升收效有限，因為應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)庫的操作最終要表現(xiàn)為SQL語句對數(shù)據(jù)庫的操作。

對SQL語句進行優(yōu)化有以下一些直接原因：

1. SQL語句是對數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)) 進行操作的惟一途徑，應(yīng)用程序的執(zhí)行最終要歸結(jié)為SQL語句的執(zhí)行，SQL語句的效率對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能起到了決定性的作用。

2. SQL語句消耗了70%～90%的數(shù)據(jù)庫資源。

3. SQL語句獨立于程序設(shè)計邏輯，對SQL語句進行優(yōu)化不會影響程序邏輯，相對于對程序源代碼的優(yōu)化，對SQL語句的優(yōu)化在時間成本和風(fēng)險上的代價都很低。

4. SQL語句可以有不同的寫法，不同的寫法在性能上的差異可能很大。

5. SQL語句易學(xué)，難精通。SQL語句的性能往往同實際運行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、記錄數(shù)量等有關(guān)，不存在普遍適用的規(guī)律來提升性能。

傳統(tǒng)的優(yōu)化方法

SQL程序人員在傳統(tǒng)上采用手工重寫來對SQL語句進行優(yōu)化。這主要依靠DBA或資深程序員對SQL語句執(zhí)行計劃的分析，依靠經(jīng)驗，嘗試重寫SQL語句，然后對結(jié)果和性能進行比較以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種做法存在著以下不足：

1. 無法找出SQL語句的所有可能寫法。很可能花費了大量的時間也無法找到性能較佳的SQL語句。即便找到了某個性能較佳的SQL語句也無法知道是否存在性能更好的寫法。

2. 非常依賴于人的經(jīng)驗，經(jīng)驗的多寡往往決定了優(yōu)化后SQL語句的性能。

3. 非常耗時間。重寫--校驗正確性--比較性能，這一循環(huán)過程需要大量的時間。

根據(jù)傳統(tǒng)的SQL優(yōu)化工具的功能，人們一般將優(yōu)化工具分為以下三代產(chǎn)品：

第一代的SQL優(yōu)化工具是執(zhí)行計劃分析工具。這類工具對輸入的SQL語句從數(shù)據(jù)庫提取執(zhí)行計劃，并解釋執(zhí)行計劃中關(guān)鍵字的含義。

第二代的SQL優(yōu)化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執(zhí)行計劃的分析來產(chǎn)生是否要增加索引的建議。這類工具存在著致命的缺點——只分析了一條SQL語句就得出增加某個索引的結(jié)論，根本不理會(實際上也無法評估到)增加的索引對整體數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的影響。

第三代工具是利用人工智能實現(xiàn)自動SQL優(yōu)化。

人工智能自動SQL優(yōu)化

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和在數(shù)據(jù)庫優(yōu)化領(lǐng)域應(yīng)用的深入，在20世紀(jì)90年代末優(yōu)化技術(shù)取得了突破性的進展，出現(xiàn)了人工智能自動SQL優(yōu)化。人工智能自動SQL優(yōu)化的本質(zhì)就是借助人工智能技術(shù)，自動對SQL語句進行重寫，找到性能最好的等效SQL語句。LECCO SQL Expert就采用了這種人工智能技術(shù)，其SQL Expert支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2數(shù)據(jù)庫平臺。其突出特點是自動優(yōu)化SQL語句。除此以外，還可以以人工智能知識庫“反饋式搜索引擎”來重寫SQL語句，并找出所有等效的SQL語句及可能的執(zhí)行計劃，通過測試運行為應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫自動找到性能最好的SQL語句，提供微秒級的計時; 能夠優(yōu)化Web應(yīng)用程序和有大量用戶的在線事務(wù)處理中運行時間很短的SQL語句; 能通過比較源SQL和待選SQL的不同之處，為開發(fā)人員提供“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”，迅速提高開發(fā)人員的SQL編程技能等等。

該工具針對數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的開發(fā)和維護階段提供了數(shù)個特別的模塊：SQL語法優(yōu)化器、PL/SQL集成化開發(fā)調(diào)試環(huán)境(IDE)、掃描器、數(shù)據(jù)庫監(jiān)視器等。其核心模塊之一“SQL 語法優(yōu)化器”的工作原理大致如下：輸入一條源SQL語句，“人工智能反饋式搜索引擎”對輸入的SQL語句結(jié)合檢測到的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和索引進行重寫，產(chǎn)生N條等效的SQL語句輸出，產(chǎn)生的N條等效SQL語句再送入“人工智能反饋式搜索引擎”進行重寫，直至無法產(chǎn)生新的輸出或搜索限額滿，接下來對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執(zhí)行計劃的SQL語句(不同的執(zhí)行計劃意味著不同的執(zhí)行效率)，最后，對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句（參見下圖）。

圖 人工智能自動SQL優(yōu)化示意圖

LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”還能夠教會開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的SQL語句自動優(yōu)化功能使SQL的優(yōu)化變得極其簡單，只要能夠?qū)懗鯯QL語句，它就能幫開發(fā)人員找到最好性能的寫法。

小 結(jié)

SQL語句是數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中一個非常關(guān)鍵的部分，它執(zhí)行性能的高低直接影響著應(yīng)用程序的運行效率。正因為如此，人們在SQL語句的優(yōu)化上投入了很大的精力，出現(xiàn)了許多SQL語句優(yōu)化工具。隨著人工智能等相關(guān)技術(shù)的日益成熟, 肯定還會有更多更好的工具出現(xiàn)，這將會給開發(fā)人員提供更多的幫助。

文章題目：go語言sql優(yōu)化器,golang優(yōu)化
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