前言

今天逛github時，發現了這款對 SQL 進行優化和改寫的自動化工具sora。感覺挺不錯的，就下載學習了一下。這個工具支持的功能比較多，可以作為我們日常開發中的一款輔助工具，現在我就把它推薦給你們～～～

github傳送門：https://github.com/XiaoMi/soar

背景

在我們日常開發中，優化SQL總是我們日常開發任務之一。例行 SQL 優化，不僅可以提升程序性能，還能夠降低線上故障的概率。

目前常用的 SQL 優化方式包括但不限于：業務層優化、SQL邏輯優化、索引優化等。其中索引優化通常通過調整索引或新增索引從而達到 SQL 優化的目的。索引優化往往可以在短時間內產生非常巨大的效果。如果能夠將索引優化轉化成工具化、標準化的流程，減少人工介入的工作量，無疑會大大提高我們的工作效率。

SOAR(SQL Optimizer And Rewriter) 是一個對 SQL 進行優化和改寫的自動化工具。由小米人工智能與云平臺的數據庫團隊開發與維護。

與業內其他優秀產品對比如下：

SOAR sqlcheck pt-query-advisor SQL Advisor Inception sqlautoreview 啟發式建議 ✔️ ✔️ ✔️ ❌ ✔️ ✔️ 索引建議 ✔️ ❌ ❌ ✔️ ❌ ✔️ 查詢重寫 ✔️ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ 執行計劃展示 ✔️ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Profiling ✔️ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ Trace ✔️ ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ SQL在線執行 ❌ ❌ ❌ ❌ ✔️ ❌ 數據備份 ❌ ❌ ❌ ❌ ✔️ ❌

從上圖可以看出，支持的功能豐富，其功能特點如下：

跨平臺支持（支持 Linux, Mac 環境，Windows 環境理論上也支持，不過未全面測試） 目前只支持 MySQL 語法族協議的 SQL 優化 支持基于啟發式算法的語句優化 支持復雜查詢的多列索引優化（UPDATE, INSERT, DELETE, SELECT） 支持 EXPLAIN 信息豐富解讀 支持 SQL 指紋、壓縮和美化 支持同一張表多條 ALTER 請求合并 支持自定義規則的 SQL 改寫

就介紹這么多吧，既然是SQL優化工具，光說是沒有用的，我們還是先用起來看看效果吧。

安裝

這里有兩種安裝方式，如下：

下載二進制安裝包

$ wget https://github.com/XiaoMi/soar/releases/download/0.11.0/soar.linux-amd64 -O soarchmod a+x soar

這里建議直接下載最新版，要不會有bug。

下載好的二進制文件添加到環境變量中即可(不會的谷歌一下吧，這里就不講了)。

測試一下：

$ echo ’select * from user’ | soar.darwin-amd64(根據你自己的二進制文件名來輸入)# Query: AC4262B5AF150CB5 ★ ★ ★ ☆ ☆ 75分 ```sqlSELECT *FROM USER``` ## 最外層 SELECT 未指定 WHERE 條件 * **Item:** CLA.001 * **Severity:** L4 * **Content:** SELECT 語句沒有 WHERE 子句，可能檢查比預期更多的行(全表掃描)。對于 SELECT COUNT(*) 類型的請求如果不要求精度，建議使用 SHOW TABLE STATUS 或 EXPLAIN 替代。 ## 不建議使用 SELECT * 類型查詢 * **Item:** COL.001 * **Severity:** L1 * **Content:** 當表結構變更時，使用 * 通配符選擇所有列將導致查詢的含義和行為會發生更改，可能導致查詢返回更多的數據。

源碼安裝

依賴環境：

1. Go 1.10+2. git

高級依賴（僅面向開發人員）

mysql 客戶端版本需要與容器中MySQL版本相同，避免出現由于認證原因導致無法連接問題 docker MySQL Server測試容器管理 govendor Go包管理 retool 依賴外部代碼質量靜態檢查工具二進制文件管理

生成二進制文件：

go get -d github.com/XiaoMi/soarcd ${GOPATH}/src/github.com/XiaoMi/soar && make生成的二進制文件與上面一樣，直接放入環境變量即可，這里我沒有嘗試，靠你們自己踩坑了呦～～～

簡單使用

0. 前置準備

準備一個table，如下：

CREATE TABLE `users` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ’’, `nickname` varchar(255) DEFAULT ’’, `password` varchar(256) NOT NULL DEFAULT ’’, `salt` varchar(48) NOT NULL DEFAULT ’’, `avatar` varchar(128) DEFAULT NULL, `uptime` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `username` (`username`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

1. 直接輸入sql語句(不運行)

$ echo 'select * from users' | soar.darwin-amd64$ # Query: 30AFCB1E1344BEBD ★ ★ ★ ☆ ☆ 75分 ```sqlSELECT *FROM users```## 最外層 SELECT 未指定 WHERE 條件 * **Item:** CLA.001 * **Severity:** L4 * **Content:** SELECT 語句沒有 WHERE 子句，可能檢查比預期更多的行(全表掃描)。對于 SELECT COUNT(*) 類型的請求如果不要求精度，建議使用 SHOW TABLE STATUS 或 EXPLAIN 替代。 ## 不建議使用 SELECT * 類型查詢 * **Item:** COL.001 * **Severity:** L1 * **Content:** 當表結構變更時，使用 * 通配符選擇所有列將導致查詢的含義和行為會發生更改，可能導致查詢返回更多的數據。

現在是完全根據SQL語句進行分析的，因為沒有連接到mysql。可以看到，給出的報告也很詳細，但是只是空殼子，僅憑SQL語句給出的分析并不是準確的，所以我們開始接下來的應用。

2. 連接mysql生成EXPLAIN分析報告

我們可以在配置文件中配置好mysql相關的配置，操作如下：

vi soar.yaml# yaml format config fileonline-dsn: addr: 127.0.0.1:3306 schema: asong user: root password: root1997 disable: false test-dsn: addr: 127.0.0.1:3306 schema: asong user: root password: root1997 disable: false

配置好了，我們來實踐一下子吧：

$ echo 'SELECT id,username,nickname,password,salt,avatar,uptime FROM users WHERE username = ’asong1111’' | soar.darwin-amd64 -test-dsn='root:root1997@127.0.0.1:3306/asong' -allow-online-as-test -log-output=soar.log$ # Query: D12A420193AD1674 ★ ★ ★ ★ ★ 100分 ```sqlSELECT id, username, nickname, PASSWORD, salt, avatar, uptimeFROM usersWHERE username = ’asong1111’``` ## Explain信息 | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | scalability | Extra ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 1 | SIMPLE | *users* | NULL | const | username | username | 258 | const | 1 | ☠️ **100.00%** | ☠️ **O(n)** | NULL | ### Explain信息解讀 #### SelectType信息解讀 * **SIMPLE**: 簡單SELECT(不使用UNION或子查詢等). #### Type信息解讀 * **const**: const用于使用常數值比較PRIMARY KEY時, 當查詢的表僅有一行時, 使用system. 例:SELECT * FROM tbl WHERE col = 1.

這回結果中多了EXPLAIN信息分析報告。這對于剛開始入門的小伙伴們是友好的，因為我們對Explain解析的字段并不熟悉，有了它我們可以完美的分析SQL中的問題，是不是很棒。

3. 語法檢查

soar工具不僅僅可以進行sql語句分析，還可以進行對sql語法進行檢查，找出其中的問題，來看個例子：

$ echo 'selec * from users' | soar.darwin-amd64 -only-syntax-checkAt SQL 1 : line 1 column 5 near 'selec * from users' (total length 18)

這里select關鍵字少了一個t，運行該指令幫助我們一下就定位了問題，當我們的sql語句很長時，就可以使用該指令來輔助我們檢查SQL語句是否正確。

4. SQL美化

我們日常開發時，經常會看其他人寫的代碼，因為水平不一樣，所以有些SQL語句會寫的很亂，所以這個工具就派上用場了，我們可以把我們的SQL語句變得漂亮一些，更容易我們理解哦。

$ echo 'SELECT id,username,nickname,password,salt,avatar,uptime FROM users WHERE username = ’asong1111’' | soar.darwin-amd64 -report-type=pretty SELECT id, username, nickname, PASSWORD, salt, avatar, uptimeFROM usersWHERE username = ’asong1111’;

這樣看起來是不是更直觀了呢～～。

結尾

因為我也才是剛使用這個工具，更多的玩法我還沒有發現，以后補充。更多玩法可以自己研究一下，github傳送門：https://github.com/XiaoMi/soar。官方文檔其實很粗糙，更多方法解鎖還要靠自己研究，畢竟源碼已經給我們了，對于學習go也有一定幫助，當作一個小項目慢慢優化豈不是更好呢～～。

到此這篇關于Mysql優化神器(推薦)的文章就介紹到這了,更多相關Mysql優化內容請搜索好吧啦網以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網！