一次非常有意思的 SQL 优化经历

文章为转载，原文地址：

https://mp.weixin.qq.com/s/WFKYhdl2t5PLxeRUHf97wg

我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景

课程表

create table Course(

c_id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据100条

学生表:

create table Student(

id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据70000条

学生成绩表SC

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：

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

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 )

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。

先给sc表的c_id和score建个索引

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：

查看优化后的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 > (

SELECT

1

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`

)

)

)

)

补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句

方法如下：

在命令窗口执行

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：

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*11=770077次。

那么改用连接查询呢？

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

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：

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

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

在执行连接查询

时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：

优化后的查询语句为：

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：

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：

正常情况下是先join再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做操，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

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：

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

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);

CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询：

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：

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

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：

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。

总结：

1.mysql嵌套子查询效率确实比较低

2.可以将其优化成连接查询

3.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）

4.建立合适的索引

5.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：

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：

最左前缀

多列索引还有最左前缀的特性：

执行一下语句：

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

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

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

要比取所有字段快的多

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

1. 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

2. 建立单列索引

3. 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。

4. 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，将极大的提高查询效率

5. 多表连接的字段上需要建立索引

这样可以极大的提高表连接的效率

6. where条件字段上需要建立索引

7. 排序字段上需要建立索引

8. 分组字段上需要建立索引

9. Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效

参考文章

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

慢sql查询

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

笛卡尔乘积

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

sql优化

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

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

执行计划参考：

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