从 30248s 到 0.001s ，这SQL优化操作我真没见过！

风过无痕的博客 2022-11-19 10:50:00

一、场景

 

我用的数据库是mysql5.6，下面简单介绍下场景。

 

 

课程表

 

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create table Course(  c_id int PRIMARY KEY,  name varchar(10)  )

  

数据100条

 

 

学生表

 

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create table Student(  id int PRIMARY KEY,  name varchar(10)  )

 

数据70000条

 

 

学生成绩表SC

 

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CREATE table SC(      sc_id int PRIMARY KEY,      s_id int,      c_id int,      score int  )

 

数据70w条

 

 

查询目的

 

查找语文考100分的考生

 

 

查询语句

 

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select s.* from Student s where s.s_id in   

(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

 

执行时间：30248.271s

 

晕，为什么这么慢，先来查看下查询计划：

 

EXPLAIN   

 

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select s.* from Student s where s.s_id in   

(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

 

图片

 

发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段了。

 

 

先给sc表的c_id和score建个索引

 

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CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);  

CREATE index sc_score_index on SC(score);

 

再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s

 

快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，建索引很有必要，很多时候都忘记建索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化的感觉挺爽。

 

但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：

 

图片

 

 

查看优化后的sql

 

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SELECT      `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,      `YSB`.`s`.`name` AS `name`  FROM      `YSB`.`Student` `s`  WHERE      < in_optimizer > (          `YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > (              SELECT              FROM                  `YSB`.`SC` `sc`              WHERE                  (                      (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)                      AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)                      AND (                          < CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`                      )                  )          )      )

 

 

怎么查看优化后的语句？

 

方法如下（在命令窗口执行 ）：

 

图片

 

图片

 

有type=all

 

按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询

 

  •  
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100

 

耗时：0.001s

 

得到如下结果：

 

图片

 

然后再执行

 

  •  
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)

 

耗时：0.001s

 

这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*8次。

 

 

那么改用连接查询呢？

 

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SELECT s.* from   Student s  INNER JOIN SC sc  on sc.s_id = s.s_id  where sc.c_id=0 and sc.score=100

 

这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index

 

执行时间是：0.057s

 

效率有所提高，看看执行计划：

 

图片

 

这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引

 

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CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);  show index from SC

 

图片

 

再执行连接查询

 

时间: 1.076s

 

竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：

 

图片

 

优化后的查询语句为：

 

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SELECT      `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,      `YSB`.`s`.`name` AS `name`  FROM      `YSB`.`Student` `s`  JOIN `YSB`.`SC` `sc`  WHERE      (          (              `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`          )          AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)          AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)      )

 

貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤

 

 

回到前面的执行计划

 

图片

 

这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：

 

图片

 

正常情况下是先join再进行where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join，因此先执行where过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql

 

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SELECT      s.*  FROM      (          SELECT              *          FROM              SC sc          WHERE              sc.c_id = 0          AND sc.score = 100      ) t  INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

 

即先执行sc表的过滤，再进行表连接

 

执行时间为：0.054s

 

和之前没有建s_id索引的时间差不多

 

 

查看执行计划

 

图片

 

先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引

 

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  •  
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);  CREATE index sc_score_index on SC(score);

 

再执行查询：

 

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SELECT      s.*  FROM      (          SELECT              *          FROM              SC sc          WHERE              sc.c_id = 0          AND sc.score = 100      ) t  

INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

 

执行时间为：0.001s

 

这个时间相当靠谱，快了50倍

 

执行计划：

 

图片

 

我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。

 

 

那么再来执行下sql

 

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  •  
SELECT s.* from   Student s  INNER JOIN SC sc  on sc.s_id = s.s_id  

where sc.c_id=0 and sc.score=100

 

执行时间0.001s

 

执行计划：

 

图片

 

这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。

 

调整内容为SC表的数据增长到300W，学生分数更为离散。

 

 

先回顾下

 

  •  
show index from SC

 

图片

 

执行sql

 

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  •  
SELECT s.* from   Student s  INNER JOIN SC sc  on sc.s_id = s.s_id  

where sc.c_id=81 and sc.score=84

 

执行时间：0.061s

 

这个时间稍微慢了点

 

 

执行计划

 

图片

 

这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425。

 

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。

 

  •  
  •  
  •  
alter table SC drop index sc_c_id_index;  alter table SC drop index sc_score_index;  create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score);

 

执行上述查询语句

 

消耗时间为：0.007s

 

这个速度还是可以接受的

 

 

执行计划

 

图片

 

该语句的优化暂时告一段落

 

二、总结

 

  • mysql嵌套子查询效率确实比较低

 

  • 可以将其优化成连接查询

 

  • 连接表时，可以先用where条件对表进行过滤，然后做表连接（虽然mysql会对连表语句做优化）

 

  • 建立合适的索引，必要时建立多列联合索引

 

  • 学会分析sql执行计划，mysql会对sql进行优化，所以分析执行计划很重要

 

 

索引优化

 

上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引。

 

后面发现其实建立联合索引效率会更高，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。

 

 

单列索引

 

查询语句如下：

 

  •  
select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10

 

索引：

 

  •  
  •  
  •  
CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);  CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);  CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);

 

分别对sex,type,age字段做了索引，数据量为300w

 

查询时间：0.415s

 

执行计划：

 

图片

 

发现type=index_merge

 

这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作

 

 

多列索引

 

我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试

 

  •  
create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);

 

查询语句：

 

  •  
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10

 

执行时间：0.032s

 

快了10多倍，且多列索引的区分度越高，提高的速度也越多

 

执行计划：

 

图片

 

 

最左前缀

 

多列索引还有最左前缀的特性：

 

都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中

 

执行一下语句：

 

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  •  
  •  
select * from user_test where sex = 2  select * from user_test where sex = 2 and type = 2  select * from user_test where sex = 2 and age = 10

 

 

索引覆盖

 

就是查询的列都建立了索引，这样在获取结果集的时候不用再去磁盘获取其它列的数据，直接返回索引数据即可

 

如：

 

  •  
select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10

 

执行时间：0.003s

 

要比取所有字段快得多

 

 

排序

 

  •  
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name

 

时间：0.139s

 

在排序字段上建立索引会提高排序的效率

 

  •  
create index user_name_index on user_test(user_name)

 

最后附上一些sql调优的总结，以后有时间再深入研究

 

  • 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等

 

  • 建立单列索引

 

  • 根据需要建立多列联合索引

 

当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低，那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了，将会有显著的效率提高。

 

  • 根据业务场景建立覆盖索引

 

只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极大地提高查询效率

 

  • 多表连接的字段上需要建立索引

 

这样可以极大地提高表连接的效率

 

  • where条件字段上需要建立索引

 

  • 排序字段上需要建立索引

 

  • 分组字段上需要建立索引

 

  • Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效

 

>>>>

参考资料

 

  • http://www.cnblogs.com/linfangshuhellowored/p/4430293.html

  • http://tech.meituan.com/mysql-index.html

  • http://www.cnblogs.com/Toolo/p/3634563.html

  • http://www.cnblogs.com/mliang/p/3637937.html

  • http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/07/19/2599494.html

  • http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/11/2765237.html

 

作者丨风过无痕的博客
来源丨网址：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
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