优化案例 | CASE WHEN进行SQL改写优化

导读

今天给大家分享一个通过SQL改写而独辟蹊径的SQL优化案例

待优化场景

发现SLOW QUERY LOG中有下面这样一条记录：

...# Query_time: 59.503827  Lock_time: 0.000198  Rows_sent: 641227  Rows_examined: 13442472  Rows_affected: 0...select uid,sum(power) powerup from t1 where date>='2017-03-31' and UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(concat(date,' ',hour),'%Y-%m-%d %H'))>=1490965200 and UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(concat(date,' ',hour),'%Y-%m-%d %H'))<1492174801  and aType in (1,6,9) group by uid;

实话说，看到这个SQL我也忍不住想骂人啊，究竟是哪个脑残的XX狗设计的？

竟然把日期时间中的 date 和 hour 给独立出来成两列，查询时再合并成一个新的条件，简直无力吐槽。

吐槽归吐槽，该干活还得干活，谁让咱是DBA呢，SQL优化是咱的拿手好戏不是嘛~

SQL优化之路

SQL优化思路

不厌其烦地再说一遍SQL优化思路。

想要优化一个SQL，一般来说就是先看执行计划，观察是否尽可能用到索引，

同时要关注预计扫描的行数，

以及是否产生了临时表（Using temporary） 或者 

是否需要进行排序（Using filesort），

想办法消除这些情况。

SQL性能瓶颈定位

毫无疑问，想要优化，先看表DDL以及执行计划：

CREATE TABLE `t1` (  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `date` date NOT NULL DEFAULT '0000-00-00',  `hour` char(2) NOT NULL DEFAULT '00',  `kid` int(4) NOT NULL DEFAULT '0',  `uid` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',  `aType` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0',  `src` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '1',  `aid` int(11) NOT NULL DEFAULT '1',  `acount` int(11) NOT NULL DEFAULT '1',  `power` decimal(20,2) DEFAULT '0.00',  PRIMARY KEY (`id`,`date`),  UNIQUE KEY `did` (`date`,`hour`,`kid`,`uid`,`aType`,`src`,`aid`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=50486620 DEFAULT CHARSET=utf8mb4/*!50500 PARTITION BY RANGE  COLUMNS(`date`)(PARTITION p20170316 VALUES LESS THAN ('2017-03-17') ENGINE = InnoDB, PARTITION p20170317 VALUES LESS THAN ('2017-03-18') ENGINE = [e-mail][myDB]> EXPLAIN select uid,sum(power) powerup from t1 where date>='2017-03-31' and UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(concat(date,' ',hour),'%Y-%m-%d %H'))>=1490965200 and UNIX_TIMESTAMP(STR_TO_DATE(concat(date,' ',hour),'%Y-%m-%d %H'))<1492174801  and aType in (1,6,9) group by uid\G*************************** 1. row ***************************           id: 1  select_type: SIMPLE        table: t1   partitions: p20170324,p20170325,....all partition         type: ALLpossible_keys: did          key: NULL      key_len: NULL          ref: NULL         rows: 25005577     filtered: 15.00        Extra: Using where; Using temporary; Using filesort

明显的，这个SQL效率非常低，全表扫描、没有索引、有临时表、需要额外排序，什么倒霉催的全赶上了。

优化思考

这个SQL是想统计符合条件的power列总和，虽然 date 列已有索引，但WHERE子句中却对 date 列加了函数，而且还是 date 和 hour 两列的组合条件，那就无法用到这个索引了。

还好，有个聪明伶俐的妹子，突发起想（事实上这位妹子本来就擅长做SQL优化的~），可以用 CASE WHEN 方法来改造下SQL，改成像下面这样的：

select uid,sum(powerup+powerup1) from(   select uid,          case when concat(date,' ',hour) >='2017-03-24 13:00' then power else '0' end as powerup,          case when concat(date,' ',hour) < '2017-03-25 13:00' then power else '0' end as powerup1   from t1   where date>='2017-03-24'    and   date <'2017-03-25'   and  aType in (1,6,9)) a  group by uid;

是不是很有才，直接把这个没办法用到索引的条件给用CASE WHEN来改造了。看看新的SQL执行计划：

*************************** 1. row ***************************           id: 1  select_type: SIMPLE        table: t1   partitions: p20170324         type: rangepossible_keys: did          key: idx2_date_addRedType      key_len: 4          ref: NULL         rows: 876375     filtered: 30.00        Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

看看这个SQL的执行代价：

+----------------------------+---------+| Variable_name              | Value   |+----------------------------+---------+| Handler_read_first         | 1       || Handler_read_key           | 1834590 || Handler_read_last          | 0       || Handler_read_next          | 1834589 || Handler_read_prev          | 0       || Handler_read_rnd           | 232276  || Handler_read_rnd_next      | 232277  |+----------------------------+---------+

及其SLOW QUERY LOG记录的信息：

# Query_time: 6.381254  Lock_time: 0.000166  Rows_sent: 232276  Rows_examined: 2299141  Rows_affected: 0# Bytes_sent: 4237347  Tmp_tables: 1  Tmp_disk_tables: 0  Tmp_table_sizes: 4187168# InnoDB_trx_id: 0# QC_Hit: No  Full_scan: No  Full_join: No  Tmp_table: Yes  Tmp_table_on_disk: No# Filesort: Yes  Filesort_on_disk: No  Merge_passes: 0#   InnoDB_IO_r_ops: 0  InnoDB_IO_r_bytes: 0  InnoDB_IO_r_wait: 0.000000#   InnoDB_rec_lock_wait: 0.000000  InnoDB_queue_wait: 0.000000#   InnoDB_pages_distinct: 9311

看起来还不是太理想啊，虽然不再扫描全表了，但毕竟还是 有临时表 和 额外排序，想办法消除后再对比看下。

有个变化不知道大家注意到没，新的SLOW QUERY LOG记录多了不少信息，这是因为用了Percona分支版本的插件才支持，这个功能确实不错，甚至还能记录Profiling的详细信息，强烈推荐。

我们新建个 uid 列上的索引，看看能除临时表及排序后的代价如何，看看这个的开销会不会更低。

[e-mail][myDB]> ALTER TABLE t1 ADD INDEX idx_uid(uid);[e-mail][myDB]> EXPLAIN select uid,sum(powerup+powerup1) from(   select uid,          case when concat(date,' ',hour) >='2017-03-24 13:00' then power else '0' end as powerup,          case when concat(date,' ',hour) < '2017-03-25 13:00' then power else '0' end as powerup1   from t1   where date>='2017-03-24'    and   date <'2017-03-25'   and  aType in (1,6,9)) a  group by uid\G*************************** 1. row ***************************           id: 1  select_type: SIMPLE        table: if_date_hour_army_count   partitions: p20170331,p20170401...         type: indexpossible_keys: did,idx_uid          key: idx_uid      key_len: 4          ref: NULL         rows: 12701520     filtered: 15.00        Extra: Using where

看看添加索引后SQL的执行代价：

+----------------------------+---------+| Variable_name              | Value   |+----------------------------+---------+| Handler_read_first         | 1       || Handler_read_key           | 1       || Handler_read_last          | 0       || Handler_read_next          | 1834589 || Handler_read_prev          | 0       || Handler_read_rnd           | 0       || Handler_read_rnd_next      | 0       |+----------------------------+---------+

及其SLOW QUERY LOG记录的信息：

# Query_time: 5.772286  Lock_time: 0.000330  Rows_sent: 232276  Rows_examined: 1834589  Rows_affected: 0# Bytes_sent: 4215071  Tmp_tables: 0  Tmp_disk_tables: 0  Tmp_table_sizes: 0# InnoDB_trx_id: 0# QC_Hit: No  Full_scan: Yes  Full_join: No  Tmp_table: No  Tmp_table_on_disk: No# Filesort: No  Filesort_on_disk: No  Merge_passes: 0#   InnoDB_IO_r_ops: 0  InnoDB_IO_r_bytes: 0  InnoDB_IO_r_wait: 0.000000#   InnoDB_rec_lock_wait: 0.000000  InnoDB_queue_wait: 0.000000#   InnoDB_pages_distinct: 11470

我们注意到，虽然加了 uid 列索引后的SQL扫描的data page更多了，但执行效率其实是更高的，因为消除了 临时表 和 额外排序，这从 Handlerread% 的结果中也能看出来，很显然它的顺序I/O更多，随机I/O更少，所以虽然需要扫描的 data page 更多，实际上效率却是更快的。

后记

再想想这个SQL还有优化空间吗，显然是有的，那就是把数据表重新设计，将 date 和 hour 列整合到一起，这样就不用费劲的拼凑条件并且也能用到索引了。

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