在日常数据库查询优化中,关联查询条件字段存在空值是一个常见但容易被忽视的性能陷阱。本文将分享我如何使用DeepSeek-V3辅助分析和解决这类问题的实践过程。
最近在分析一个电商平台的订单报表系统时,发现一个用户订单统计查询执行时间异常漫长(平均8-12秒)。该查询需要关联用户表和订单表,但某些历史订单的user_id
字段存在空值情况。
SELECT
u.user_id,
u.username,
COUNT(o.order_id) as order_count,
SUM(o.amount) as total_amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.create_time >= '2023-01-01'
GROUP BY u.user_id, u.username
ORDER BY total_amount DESC;
我向DeepSeek-V3提供了查询语句、表结构信息和执行计划,请求帮助分析性能瓶颈。
-- 用户表结构
CREATE TABLE users (
user_id INT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50),
create_time DATETIME,
INDEX idx_create_time (create_time)
);
-- 订单表结构
CREATE TABLE orders (
order_id INT PRIMARY KEY,
user_id INT NULL, -- 注意:这里允许NULL值
amount DECIMAL(10,2),
order_time DATETIME,
INDEX idx_user_id (user_id)
);
通过多次与DeepSeek讨论,它帮助我识别出几个关键问题:
o.user_id
为NULL时,无法有效利用索引DeepSeek建议采用以下优化策略:
SELECT
u.user_id,
u.username,
COUNT(o.order_id) as order_count,
SUM(o.amount) as total_amount
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = COALESCE(o.user_id, -1)
WHERE u.create_time >= '2023-01-01'
AND (o.user_id IS NOT NULL OR o.order_id IS NULL)
GROUP BY u.user_id, u.username
ORDER BY total_amount DESC;
优化效果:查询时间从12秒降至4秒,但仍不理想。
通过与DeepSeek进一步讨论,采用了更彻底的优化方案:
-- 处理有user_id的订单
SELECT
u.user_id,
u.username,
COUNT(o.order_id) as order_count,
SUM(o.amount) as total_amount
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.create_time >= '2023-01-01'
AND o.user_id IS NOT NULL
GROUP BY u.user_id, u.username
UNION ALL
-- 处理没有user_id的订单(统计到虚拟用户)
SELECT
-1 as user_id,
'未知用户' as username,
COUNT(o.order_id) as order_count,
SUM(o.amount) as total_amount
FROM orders o
WHERE o.user_id IS NULL
AND EXISTS (SELECT 1 FROM users u WHERE u.create_time >= '2023-01-01')
ORDER BY total_amount DESC;
-- 为非空user_id订单创建条件索引
CREATE INDEX idx_orders_user_id_not_null ON orders(user_id)
WHERE user_id IS NOT NULL;
-- 为空user_id订单创建条件索引
CREATE INDEX idx_orders_user_id_null ON orders(order_id)
WHERE user_id IS NULL;
方案 | 执行时间 | 索引使用情况 | 可维护性 |
---|---|---|---|
原始查询 | 12秒 | 部分索引扫描 | 差 |
COALESCE方案 | 4秒 | 索引扫描改善 | 中 |
拆分查询方案 | 0.8秒 | 最优索引利用 | 良 |
条件索引方案 | 0.3秒 | 针对性索引 | 优 |
通过这次优化实践,我总结了以下几点经验:
基于此次经验,我还计划实施以下优化措施:
-- 监控查询性能的检查语句
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_time,
mean_time,
rows
FROM pg_stat_statements
WHERE query LIKE '%JOIN%ON%NULL%'
OR query LIKE '%COALESCE%JOIN%'
ORDER BY mean_time DESC
LIMIT 10;
这次优化实践再次证明,结合专业工具(如DeepSeek)的分析能力和深度思考,能够有效解决复杂的SQL性能问题。特别是在处理看似简单但实际复杂的数据关系时,这种辅助分析显得尤为重要。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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