一次非常有意思的sql優化經歷 原文:一次非常有意思的sql優化經歷

場景

我用的數據庫是mysql5.6，下面簡單的介紹下場景

課程表

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

數據100條

學生表:

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

數據70000條

學生成績表SC

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

數據70w條

查詢目的：

查找語文考100分的考生

查詢語句：

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 )

執行時間：30248.271s

暈,為什么這么慢，先來查看下查詢計劃：

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 )

發現沒有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一個索引，建立索引的字段當然是在where條件的字段。

先給sc表的c_id和score建個索引

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

再次執行上述查詢語句，時間為: 1.054s

快了3w多倍，大大縮短了查詢時間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，建索引很有必要，很多時候都忘記建

索引了，數據量小的的時候壓根沒感覺，這優化的感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了，還能進行優化嗎，仔細看執行計劃：

查看優化后的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 > (SELECT1FROM`YSB`.`SC` `sc`WHERE((`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)AND (< CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`))))

補充：這里有網友問怎么查看優化后的語句

方法如下：

在命令窗口執行

有type=all

按照我之前的想法，該sql的執行的順序應該是先執行子查詢

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

耗時：0.001s

得到如下結果：

然后再執行

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

耗時：0.001s

這樣就是相當快了啊，Mysql竟然不是先執行里層的查詢，而是將sql優化成了exists子句，并出現了EPENDENT SUBQUERY，

mysql是先執行外層查詢，再執行里層的查詢，這樣就要循環70007*11=770077次。

那么改用連接查詢呢？

SELECT s.* from Student sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere sc.c_id=0 and sc.score=100

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

執行時間是：0.057s

效率有所提高，看看執行計劃：

這里有連表的情況出現，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個索引

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

在執行連接查詢

時間: 1.076s，竟然時間還變長了，什么原因？查看執行計劃：

優化后的查詢語句為：

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，再進行的where條件過濾

回到前面的執行計劃：

這里是先做的where條件過濾，再做連表，執行計劃還不是固定的，那么我們先看下標準的sql執行順序：

正常情況下是先join再where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會有70w條數據發送join做操，因此先執行where

過濾是明智方案，現在為了排除mysql的查詢優化，我自己寫一條優化后的sql

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

即先執行sc表的過濾，再進行表連接，執行時間為：0.054s

和之前沒有建s_id索引的時間差不多

查看執行計劃：

先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現在的問題是提取sc的時候出現了掃描表，那么現在可以明確需要建立相關索引

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

再執行查詢：

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

執行時間為：0.001s，這個時間相當靠譜，快了50倍

執行計劃：

我們會看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。

那么再來執行下sql

SELECT s.* from Student sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere sc.c_id=0 and sc.score=100

執行時間0.001s

執行計劃：

這里是mysql進行了查詢語句優化，先執行了where過濾，再執行連接操作，且都用到了索引。

總結：

1.mysql嵌套子查詢效率確實比較低

2.可以將其優化成連接查詢

3.連接表時，可以先用where條件對表進行過濾，然后做表連接

（雖然mysql會對連表語句做優化）

4.建立合適的索引

5.學會分析sql執行計劃，mysql會對sql進行優化，所以分析執行計劃很重要

由于時間問題，這篇文章先寫到這里，后續再分享其他的sql優化經歷。

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執行計劃參考：

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

posted on 2015-04-29 10:28 NET未來之路 閱讀(...) 評論(...) 編輯 收藏

轉載于:https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/4465230.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一次非常有意思的sql优化经历的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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