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程序員的成長之路

互聯網/程序員/技術/資料共享

閱讀本文大概需要 7.5 分鐘。

來自：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

場景

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

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(zhí)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(fā)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(zhí)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(yōu)化的感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了，還能進行優(yōu)化嗎，仔細看執(zhí)行計劃：

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 > (
            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`
                  )
              )
      )
  )

補充：這里有網友問怎么查看優(yōu)化后的語句。

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：0.001s

得到如下結果：

然后再執(zhí)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(zhí)行里層的查詢，而是將sql優(yōu)化成了exists子句，并出現了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，先暫時刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index 。

執(zhí)行時間是：0.057s

效率有所提高，看看執(zhí)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(zhí)行連接查詢

時間: 1.076s， 竟然時間還變長了，什么原因？查看執(zhí)行計劃：

優(yōu)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(zhí)行計劃：

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

正常情況下是先join再進行where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會有70w條數據發(fā)送join做操，因此先執(zhí)行where 。

過濾是明智方案，現在為了排除mysql的查詢優(yōu)化，我自己寫一條優(yōu)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

即先執(zhí)行sc表的過濾，再進行表連接，執(zhí)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(zhí)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(zhí)行查詢：

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

執(zhí)行時間為：0.001s，這個時間相當靠譜，快了50倍。

執(zhí)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(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)行時間0.001s

執(zhí)行計劃：

這里是mysql進行了查詢語句優(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。

2015-04-30日補充：最近又重新導入一些生產數據，經測試發(fā)現，前幾天優(yōu)化完的sql執(zhí)行效率又變低了。

調整內容為SC表的數據增長到300W,學生分數更為離散。

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)行時間：0.061s，這個時間稍微慢了點。執(zhí)行計劃：

這里用到了intersect并集操作，即兩個索引同時檢索的結果再求并集，再看字段score和c_id的區(qū)分度。

單從一個字段看，區(qū)分度都不是很大，從SC表檢索，c_id=81檢索的結果是70001，score=84的結果是39425。

而c_id=81 and score=84 的結果是897，即這兩個字段聯合起來的區(qū)分度是比較高的，因此建立聯合索引查詢效率。

將會更高，從另外一個角度看，該表的數據是300w，以后會更多，就索引存儲而言，都是不小的數目，隨著數據量的。

增加，索引就不能全部加載到內存，而是要從磁盤去讀取，這樣索引的個數越多，讀磁盤的開銷就越大，因此根據具體。

業(yè)務情況建立多列的聯合索引是必要的，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)行上述查詢語句，消耗時間為：0.007s，這個速度還是可以接收的。

執(zhí)行計劃：

該語句的優(yōu)化暫時告一段落。

總結

mysql嵌套子查詢效率確實比較低
可以將其優(yōu)化成連接查詢
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(yōu)化）
建立合適的索引，必要時建立多列聯合索引
學會分析sql執(zhí)行計劃，mysql會對sql進行優(yōu)化，所以分析執(zhí)行計劃很重要

索引優(yōu)化

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

后面發(fā)現其實建立聯合索引效率會更高，尤其是在數據量較大，單個列區(qū)分度不高的情況下。

單列索引

查詢語句如下：

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sex,type,age字段做了索引，數據量為300w，查詢時間：0.415s執(zhí)行計劃：

發(fā)現 type=index_merge

這是mysql對多個單列索引的優(yōu)化，對結果集采用intersect并集操作

多列索引

我們可以在這3個列上建立多列索引，將表copy一份以便做測試

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

查詢語句：

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

執(zhí)行時間：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)行計劃：

最左前綴

多列索引還有最左前綴的特性：

執(zhí)行一下語句：

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

都會使用到索引，即索引的第一個字段sex要出現在where條件中

索引覆蓋

就是查詢的列都建立了索引，這樣在獲取結果集的時候不用再去磁盤獲取其它列的數據，直接返回索引數據即可

如：

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

執(zhí)行時間：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

時間：0.139s

在排序字段上建立索引會提高排序的效率

create index user_name_index on user_test(user_name)

最后附上一些sql調優(yōu)的總結，以后有時間再深入研究

列類型盡量定義成數值類型，且長度盡可能短，如主鍵和外鍵，類型字段等等
建立單列索引
根據需要建立多列聯合索引
當單個列過濾之后還有很多數據，那么索引的效率將會比較低，即列的區(qū)分度較低，
那么如果在多個列上建立索引，那么多個列的區(qū)分度就大多了，將會有顯著的效率提高。
根據業(yè)務場景建立覆蓋索引
只查詢業(yè)務需要的字段，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條件上不要使用運算函數，以免索引失效