1 什麽是 SQL 問題？

對於研發人員來說，在日常工作中，大部份都需要使用資料庫。計畫中的很多業務都需要進行增刪改查等常見資料庫操作，這些資料庫操作對應的 SQL 語句主要都是由開發人員編寫的。對於 DBA 來說，作為資料庫管理和運維人員，DBA 負責資料庫的日常運維工作。當出現問題 SQL 時，DBA 通常首當其沖負責問題診斷。

那麽，什麽是 SQL 問題或者說問題 SQL 呢？從一個更廣泛的定義來看，SQL 問題指影響業務正常執行的各種 SQL 相關問題。比如圖上舉例的案例，它們都可以被歸類為 SQL 問題。愛可生作為一家資料庫公司，我們從客戶那裏獲得了大量的反饋，每年都會因為 SQL 問題導致幾起高級別的生產事故。類似的 SQL 問題導致業務中斷的新聞也時不時會出現。

對研發人員來說，這些 SQL 問題在開發階段很難被發現，因為研發的首要任務是保證需求實作。此外，按我們對研發人群和客戶的調研結果顯示，研發人員在新功能開發階段通常沒有時間對 SQL 進行最佳化，往往只要能完成需求交付就已經很不錯了。一方面是計畫進度壓力大，另一方面研發人員自身水平胡經驗也有高有低。所以研發人員很難對所有的 SQL 全面進行最佳化。下面我們舉一個真實且典型的案例。

2 一個典型的 SQL 問題案例

圖中有三張表，請註意表的字元集的不同，分別是 UTF8 和 UTF8MB4。

我們將三張表兩兩進行聯合查詢時，分為字元集一致和不一致兩種情況。

當字元集不一致時，從執行計劃中可見進行了全表掃描，表關聯欄位未命中索引。

當每張表有 80 萬條測試數據時，執行時間差異明顯，字元集不一致的 SQL 執行時間達到了 0.9 秒。隨著數據量的增加，該 SQL 的問題會愈加明顯，兩表聯查時表的字元集不匹配會導致查詢效率大幅下降。這就是一個典型的 SQL 問題。

可能你會覺得本案例的 SQL 問題看似不該發生，但我們的團隊曾多次在客戶的生產環境中遇到過類似的情況。但根據大家所掌握的慢 SQL 最佳化習慣來看，有些引發問題的因素是反直覺的。就本案例也不一定會立刻將問題定位和排查出來。所以，我們需要一種更高效的方式來幫助研發人員解決這類問題。

3 全方位提高 SQL 品質

SQLE ^[1] 是一款全方位的 SQL 品質管理平台，覆蓋開發至生產環境的 SQL 稽核和管理。支持主流的開源、商業、國產資料庫，為開發和運維提供流程自動化能力，提升 SQL 上線效率，提高數據品質。

SQLE 於 2021 年 10 月 24 日這個屬於開發者的日子正式開源，至今已經兩年多。我們保持每個月釋出新版本的頻率，不斷更新和叠代產品功能。

前面的典型 SQL 問題案例，在 SQLE 中如何解決呢？

根據上圖可見，SQLE 會在相同的情況下觸發稽核規則，快速準確的給出稽核結果。

在 SQLE 中有非常豐富的 SQL 規則，上面的案例觸發了索引失效類規則中的一條。透過制定一套完善的 SQL 規則規範，是做好 SQL 品質管理的第一步。

4 做好 SQL 品質管理的第一步

4.1 如何設計 SQL 規範？

在不同的公司和業務場景下，對 SQL 規範都會有不同的要求。想要設計一款通用的 SQL 品質管理平台，對於 SQL 規範的設計要做到按需配置。支持透過規則樣版給不同的業務配置不同的規則集。不同的規則集應該有分級匹配機制，以避免觸發多條規則產生不同的判斷，人為對更嚴重的問題優先處理整改。在日常工作中也同樣允許對特例的 SQL 不進行處理，透過白名單的機制跳過 SQL 稽核。