阿里云关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS）是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。
使用阿里云关系数据库RDS时，经常听到很抱怨，为什么我的RDS 突然变慢了？相信不少客户在使用RDS 中经常遇到的头疼问题。像这样情况的发生，可能是由于用户操作不当而产生，为了重拾用户对我们RDS的使用信心。 接下来我们通过真实案例来分析一下用户在使用RDS 中变慢的原因：
案例一：
用户从PGSQL迁移到RDS后，发现RDS变慢了。
问题描述：用户的数据库（pgsql）迁移到RDS（mysql）后，发现相同的一条sql 语句，数据量百万级左右，在原来postgreSQL 中执行大概是0.015s，而在RDS 下直接运行是6分20秒左右，执行非常的慢，已经严重的影响用户使用RDS的信心。而实际上，这个问题来自于异构数据库的迁移，由于不同数据库引擎使用的优化算法不同因此同一个SQL的性能表现会存在差异，能过以下操作我们可以进行分析并解决。
可能原因：为什么在用户的数据库上执行只需要0.015s，而到RDS 后变为了6分20s？根据经验，很有可能是SQL 的执行计划改变了，而导致执行时间剧增。
问题排查：通过explain 查看sql 的执行计划，一步一步进行优化。
![2bc30b0474f80090372ae74ecc22317e591a2c22]()
通过分析，可以从执行计划上分析b 表做了一个全表扫描(执行计划的最后一行)，查看b 表中tid 并无索引，所以我们这里可以进行优化，来减少查询过程中关联的行数，从而达到优化：
![ab7c1dcf1eea9ef427e7cd16e9fc0d23c59d8044]()
我们可以看到执行计划中的rows 已经从452变为了2(执行计划的最后一行)，由于mysql 表关联只有nest loop join 这种算法，所以我们可以估算一下这里的优化：
原始执行一：1055789*1*1*1*1*452 扫描的行数
新执行计划二：1055789*1*1*1*1*2 扫描的行数
执行时间：
![6fd1b3dadf654027483533ff2db377070cd22f3f]()
我们看到执行时间已经由原来的6分20秒下降到了10秒，我们继续优化；
可以看到该sql 的结果集只有8行，但扫描的行数却是非常之大的（1055789*1*1*1*1*2），在优化sql 的非常关键的一点就是优化sql 的执行路程，t=s/v；如果我们能够优化S，那么速度肯定会一下子提上来；那么我们在看看sql 中最后的一句：
-> WHERE EXISTS
-> (SELECT 1 FROM xxxx_test5 b WHERE a.tid = b.tid);
sql 查询中是要查询出每笔订单的详细信息而不得不关联其他一些表，但是最后的一个exist 限定了我们最后结果的范围，在看看xxxx_test5 这张表有多大：
mysql> SELECT COUNT(*) FROM xxxx_test5;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 403 |
+----------+
1 ROW IN SET (0.00 sec)
mysql> SELECT COUNT(*) FROM xxxx_test5 b ,xxxx_test a WHERE
a.tid = b.tid ;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 8 |
+----------+
1 ROW IN SET (0.42 sec)
两张表关联后只有8行记录，如果我们将订单表xxxx_test 和限定表先做关联，在和其他的一些订单信息表做连接，将会极大减小关联的行数；在进一步改写sql：
![aeac1c7d29fb3990ba7198afc8a71f8cb0500ca1]()
分析执行计划，我们发现限定表xxxx_test5做了驱动表，驱动表的变化才是导致问题的最根本原因，扫描的行数：452*1*1*1*1； 这个时候sql 的执行速度将非常快：
Mysql-->;
SELECT a.oi.............
........省去结果
8 ROWS IN SET (0.13 sec)
总结：由于环境迁移，导致sql 执行计划改变，这就是RDS 变慢的最终原因。
案例二：
用户使用RDS(mssql)，经常出现连接超时报错。
问题描述： 使用mssql rds 时不时报错如下，询问是否是连接超过限制导致的？
A network-related orinstance-specific error occurred while establishing a connection toSQL Server. The server was not found or was not accessible. Verifythat the instance name is correct and that SQL Server is configured toallow remote connections. (provider: SQL Network Interfaces, error:26 – Error Locating Server/Instance Specified)
可能原因：可能用户的应用程序设计的不是很好，导致数据库锁征用较多；或由于没有建立适当的索引，导致全表扫描，造成数据库等待；
问题排查：通过查看数据库的监控指标，发现在某个时间段有大量的全表扫描，同时数据库的锁争超时，会话数明显增加。
![fb889a08018288cb51a618128845b58a2f95c20b]()
![7c1b0a7d206ffb153f1bc2521e9c257b877bf320]()
可以看到在15：00的时候有大量的全表扫描，出现了较多的锁超时的情况，同时这个时候也有大量的会话在数据库中，而这个时间恰好也是用户报出错误的时间，在进一步排查，用户的SQL，通过查看mssql 内部的一些视图，来找到对应消耗资源top 5的sql，发现用户频繁的查询一个视图，在视图中有多表连接，但在这些表连接中的字段上没有添加索引，导致了全表扫描，用户视图如下：
CREATE VIEW [dbo].[Vi_xxx]
AS
SELECT ..........
..........
FROM dbo.xxxx_test6 INNER JOIN
dbo.xxxx_test1 ON dbo.xxxx_test5.docID = dbo.xxxx_test1.docID
INNER JOIN
dbo.xxxx_test2 ON dbo.xxxx_test5.typeID = dbo.xxxx_test2.typeID
INNER JOIN
dbo.xxxx_test3 ON dbo.xxxx_test5.docID = dbo.xxxx_test3.docID
INNER JOIN
dbo.xxxx_test4 ON dbo.xxxx_test5.categoryID =
dbo.xxxx_test4.categoryID
WHERE (dbo.xxxx_test5.isDelete = 0)
通过查看执行计划，发现表上面很多的关联字段没有建立索引，导致全表扫描执行计划如下(有很多的table scan)：
![12cc76c3e1c2f0d51ab803ff24c5fce4131f6bed]()
总结：用户频繁的查询一个视图，而该视图中表的关联字段上没有索引，导致了大量的全表扫描，累积了大量的会话数，造成数据库性能的下降，应用与数据库之间出现连接错误。
案例三：
隐式转换导致全表扫描
问题描述：用户网站打开缓慢，质疑RDS 性能不好。
可能原因：用户的数据存放在RDS 中，网站访问数据库的时间较长，大多web应用程序设计，SQL没有优化或索引建立的不好导致；
问题排查：通过查看数据库的慢日志，发现大量的慢sql，执行时间超过了2S。
UPDATE USER SET xx=xx+N.N WHERE
account=130000870343 LIMIT 10
SELECT * FROM USER WHERE
account=13056870 LIMIT 10
怀疑在user 表上是否建立索引：
CREATE TABLE `user` (
`id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`account` char(11) NOT NULL COMMENT ‘???’,
…………………….
…………………….
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `username` (`account`),
…………………….
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8 ;
查看执行计划，居然查询使用了全表扫描：
db@3027 16:55:06>explain
select * from user where account=13056870343;
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref |
rows | Extra |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
| 1 | SIMPLE | t_user | ALL | username | NULL | NULL | NULL | 799 |
Using where |
+—-+————-+——–+——+—————+——+———+——+——+————-+
1 row in set (0.00 sec)
为什么这里会是全表扫描？account 上不是已经建立索引来吗？仔细一看，account 定义为了字符串，而传入的条件为数字，我们知道数字的精度是比字符串高的，所以这里做了隐士转换：
to_number(account)=13056870343
（to_number 为将字符串转换为数字），这样即使account 上有索引，也没法使用了，因此我们将传入的数字改为字符串：
db@3027 16:55:13>EXPLAIN SELECT * FROM USER WHERE
account='13056870343';
+----+-------------+--------+-------+---------------+----------+------
| id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY |
key_len | REF | ROWS | Extra |
+----+-------------+--------+-------+---------------+----------+------
| 1 | SIMPLE | t_user | const | username | username | 33
| const | 1 | |
+----+-------------+--------+-------+---------------+----------+------
1 ROW IN SET (0.00 sec)
可以看到数据已经能够索引到索引username 了。
总结：由于用户在设计表结构的时候字段定义使用了字符串，而传入的条件却传入了数字造成了隐士转换，这是数据库应用中经常出现的典型问题； RDS 足够稳定，但不论在怎么强的数据库，也经不起劣质SQL 的挑战，优化sql 是长期的一项优化措施。
从上面的三个案例，我们可以总结一下，用户在使用RDS 的时候，发现数据库执行sql 超时，性能较差，连接超时等等这些问题，大多数情况下，是由于应用程序的设计，sql 没有优化，或者索引建立的不好而导致；除非实例不可用（主机down 掉，实例服务停掉，实例由于空间太大而被锁定）而导致用户应用不可用（实例的故障RDS 会有监控报警）。
参考
