一次非常有意思的 SQL 優(yōu)化經(jīng)歷：從 30248.271s 到 0.001s
場景
用的數(shù)據(jù)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(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)生成績表
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(xiàn)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(dāng)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(shù)據(jù)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(jìn)行優(yōu)化嗎，仔細(xì)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(bǔ)充：這里有網(wǎng)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(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：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：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(xiàn)，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(jìn)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(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，將會有70w條數(shù)據(jù)發(fā)送join做操，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 。
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(jìn)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(xiàn)在的問題是提取sc的時候出現(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：
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(dāng)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(jìn)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(bǔ)充：最近又重新導(dǎo)入一些生產(chǎn)數(shù)據(jù)，經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)，前幾天優(yōu)化完的sql執(zhí)行效率又變低了。
調(diào)整內(nèi)容為SC表的數(shù)據(jù)增長到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(jié)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(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。
將會更高，從另外一個角度看，該表的數(shù)據(jù)是300w，以后會更多，就索引存儲而言，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(jié)
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(jìn)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(lián)合索引 學(xué)會分析sql執(zhí)行計劃，mysql會對sql進(jìn)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(xiàn)其實建立聯(lián)合索引效率會更高，尤其是在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量為300w，查詢時間：0.415s執(zhí)行計劃：
發(fā)現(xiàn) type=index_merge
這是mysql對多個單列索引的優(yōu)化，對結(jié)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(xiàn)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(jié)果集的時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(diào)優(yōu)的總結(jié)，以后有時間再深入研究
列類型盡量定義成數(shù)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(jù)需要建立多列聯(lián)合索引
當(dāng)單個列過濾之后還有很多數(shù)據(jù)，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(jù)業(yè)務(wù)場景建立覆蓋索引
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條件上不要使用運算函數(shù)，以免索引失效
作者： 風(fēng)過無痕的博客
cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html
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