作者：風(fēng)過無(wú)痕

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場(chǎng)景

我用的數(shù)據(jù)庫(kù)是mysql5.6，下面簡(jiǎn)單的介紹下場(chǎng)景

課程表：

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

數(shù)據(jù)100條

學(xué)生表:

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

數(shù)據(jù)70000條

學(xué)生成績(jī)表SC：

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

數(shù)據(jù)70w條

查詢目的：

查找語(yǔ)文考100分的考生

查詢語(yǔ)句：

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?)

執(zhí)行時(shí)間：30248.271s

暈，為什么這么慢，先來查看下查詢計(jì)劃：

EXPLAIN?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?)

發(fā)現(xiàn)沒有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一個(gè)索引，建立索引的字段當(dāng)然是在where條件的字段了。

先給sc表的c_id和score建個(gè)索引

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

再次執(zhí)行上述查詢語(yǔ)句，時(shí)間為: 1.054s

快了3w多倍，大大縮短了查詢時(shí)間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，建索引很有必要，很多時(shí)候都忘記建索引了，數(shù)據(jù)量小的的時(shí)候壓根沒感覺，這優(yōu)化的感覺挺爽。

但是1s的時(shí)間還是太長(zhǎng)了，還能進(jìn)行優(yōu)化嗎，仔細(xì)看執(zhí)行計(jì)劃：

查看優(yōu)化后的sql:

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?>?(SELECTFROM`YSB`.`SC`?`sc`WHERE((`YSB`.`sc`.`c_id`?=?0)AND?(`YSB`.`sc`.`score`?=?100)AND?(<?CACHE?>?(`YSB`.`s`.`s_id`)?=?`YSB`.`sc`.`s_id`))))

怎么查看優(yōu)化后的語(yǔ)句？

方法如下（在命令窗口執(zhí)行 ）：

有type=all

按照我之前的想法，該sql的執(zhí)行的順序應(yīng)該是先執(zhí)行子查詢

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

耗時(shí)：0.001s

得到如下結(jié)果：

然后再執(zhí)行

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

耗時(shí)：0.001s

這樣就是相當(dāng)快了啊，Mysql竟然不是先執(zhí)行里層的查詢，而是將sql優(yōu)化成了exists子句，并出現(xiàn)了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先執(zhí)行外層查詢，再執(zhí)行里層的查詢，這樣就要循環(huán)70007*8次。

那么改用連接查詢呢？

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

這里為了重新分析連接查詢的情況，先暫時(shí)刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index

執(zhí)行時(shí)間是：0.057s

效率有所提高，看看執(zhí)行計(jì)劃：

這里有連表的情況出現(xiàn)，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個(gè)索引

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

再執(zhí)行連接查詢

時(shí)間: 1.076s

竟然時(shí)間還變長(zhǎng)了，什么原因？查看執(zhí)行計(jì)劃：

優(yōu)化后的查詢語(yǔ)句為：

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))

貌似是先做的連接查詢，再進(jìn)行的where條件過濾

回到前面的執(zhí)行計(jì)劃：

這里是先做的where條件過濾，再做連表，執(zhí)行計(jì)劃還不是固定的，那么我們先看下標(biāo)準(zhǔn)的sql執(zhí)行順序：

正常情況下是先join再進(jìn)行where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會(huì)有70w條數(shù)據(jù)發(fā)送join，因此先執(zhí)行where過濾是明智方案，現(xiàn)在為了排除mysql的查詢優(yōu)化，我自己寫一條優(yōu)化后的sql

SELECTs.* FROM(SELECT*FROMSC?scWHEREsc.c_id?=?0AND?sc.score?=?100)?t INNER?JOIN?Student?s?ON?t.s_id?=?s.s_id

即先執(zhí)行sc表的過濾，再進(jìn)行表連接

執(zhí)行時(shí)間為：0.054s

和之前沒有建s_id索引的時(shí)間差不多

查看執(zhí)行計(jì)劃：

先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現(xiàn)在的問題是提取sc的時(shí)候出現(xiàn)了掃描表，那么現(xiàn)在可以明確需要建立相關(guān)索引

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

再執(zhí)行查詢：

SELECTs.* FROM(SELECT*FROMSC?scWHEREsc.c_id?=?0AND?sc.score?=?100)?t INNER?JOIN?Student?s?ON?t.s_id?=?s.s_id

執(zhí)行時(shí)間為：0.001s

這個(gè)時(shí)間相當(dāng)靠譜，快了50倍

執(zhí)行計(jì)劃：

我們會(huì)看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。

那么再來執(zhí)行下sql:

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

執(zhí)行時(shí)間0.001s

執(zhí)行計(jì)劃：

這里是mysql進(jìn)行了查詢語(yǔ)句優(yōu)化，先執(zhí)行了where過濾，再執(zhí)行連接操作，且都用到了索引。

調(diào)整內(nèi)容為SC表的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)到300W,學(xué)生分?jǐn)?shù)更為離散。

先回顧下：

show?index?from?SC

執(zhí)行sql

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

執(zhí)行時(shí)間：0.061s

這個(gè)時(shí)間稍微慢了點(diǎn)

執(zhí)行計(jì)劃：

這里用到了intersect并集操作，即兩個(gè)索引同時(shí)檢索的結(jié)果再求并集，再看字段score和c_id的區(qū)分度，單從一個(gè)字段看，區(qū)分度都不是很大，從SC表檢索，c_id=81檢索的結(jié)果是70001,score=84的結(jié)果是39425。

而c_id=81 and score=84 的結(jié)果是897，即這兩個(gè)字段聯(lián)合起來的區(qū)分度是比較高的，因此建立聯(lián)合索引查詢效率將會(huì)更高，從另外一個(gè)角度看，該表的數(shù)據(jù)是300w，以后會(huì)更多，就索引存儲(chǔ)而言，都是不小的數(shù)目，隨著數(shù)據(jù)量的增加，索引就不能全部加載到內(nèi)存，而是要從磁盤去讀取，這樣索引的個(gè)數(shù)越多，讀磁盤的開銷就越大，因此根據(jù)具體業(yè)務(wù)情況建立多列的聯(lián)合索引是必要的，那么我們來試試吧。

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);

執(zhí)行上述查詢語(yǔ)句

消耗時(shí)間為：0.007s

這個(gè)速度還是可以接受的

執(zhí)行計(jì)劃：

該語(yǔ)句的優(yōu)化暫時(shí)告一段落

總結(jié)：

• mysql嵌套子查詢效率確實(shí)比較低

• 可以將其優(yōu)化成連接查詢

• 連接表時(shí)，可以先用where條件對(duì)表進(jìn)行過濾，然后做表連接
  （雖然mysql會(huì)對(duì)連表語(yǔ)句做優(yōu)化）

• 建立合適的索引，必要時(shí)建立多列聯(lián)合索引

• 學(xué)會(huì)分析sql執(zhí)行計(jì)劃，mysql會(huì)對(duì)sql進(jìn)行優(yōu)化，所以分析執(zhí)行計(jì)劃很重要

索引優(yōu)化

上面講到子查詢的優(yōu)化，以及如何建立索引，而且在多個(gè)字段索引時(shí)，分別對(duì)字段建立了單個(gè)索引

后面發(fā)現(xiàn)其實(shí)建立聯(lián)合索引效率會(huì)更高，尤其是在數(shù)據(jù)量較大，單個(gè)列區(qū)分度不高的情況下。

單列索引

查詢語(yǔ)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);

分別對(duì)sex,type,age字段做了索引，數(shù)據(jù)量為300w

查詢時(shí)間：0.415s

執(zhí)行計(jì)劃：

發(fā)現(xiàn)type=index_merge

這是mysql對(duì)多個(gè)單列索引的優(yōu)化，對(duì)結(jié)果集采用intersect并集操作

多列索引

我們可以在這3個(gè)列上建立多列索引，將表copy一份以便做測(cè)試

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

查詢語(yǔ)句：

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

執(zhí)行時(shí)間：0.032s

快了10多倍，且多列索引的區(qū)分度越高，提高的速度也越多

執(zhí)行計(jì)劃：

最左前綴

多列索引還有最左前綴的特性：

都會(huì)使用到索引，即索引的第一個(gè)字段sex要出現(xiàn)在where條件中

執(zhí)行一下語(yǔ)句：

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

索引覆蓋

就是查詢的列都建立了索引，這樣在獲取結(jié)果集的時(shí)候不用再去磁盤獲取其它列的數(shù)據(jù)，直接返回索引數(shù)據(jù)即可

如：

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

執(zhí)行時(shí)間：0.003s

要比取所有字段快的多

排序

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

時(shí)間：0.139s

在排序字段上建立索引會(huì)提高排序的效率

create?index?user_name_index?on?user_test(user_name)

最后附上一些sql調(diào)優(yōu)的總結(jié)，以后有時(shí)間再深入研究

• 列類型盡量定義成數(shù)值類型，且長(zhǎng)度盡可能短，如主鍵和外鍵，類型字段等等

• 建立單列索引

• 根據(jù)需要建立多列聯(lián)合索引

當(dāng)單個(gè)列過濾之后還有很多數(shù)據(jù)，那么索引的效率將會(huì)比較低，即列的區(qū)分度較低，那么如果在多個(gè)列上建立索引，那么多個(gè)列的區(qū)分度就大多了，將會(huì)有顯著的效率提高。

• 根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景建立覆蓋索引

只查詢業(yè)務(wù)需要的字段，如果這些字段被索引覆蓋，將極大的提高查詢效率

• 多表連接的字段上需要建立索引

這樣可以極大的提高表連接的效率

• where條件字段上需要建立索引

• 排序字段上需要建立索引

• 分組字段上需要建立索引

• Where條件上不要使用運(yùn)算函數(shù)，以免索引失效

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的一次 sql 优化经历，太有趣了！的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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