SQL 优化经历：从 30248.271s 到 0.001s

你好，我是悟空。

今天分享一篇SQL优化的文章~，出处：cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

场景

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

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*8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再进行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。

补充：最近又重新导入一些生产数据，经测试发现，前几天优化完的sql执行效率又变低了。

调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。

先回顾下：

show index from SC

执行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

执行时间：0.061s，这个时间稍微慢了点。执行计划：

这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度。

单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001，score=84的结果是39425。

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率。

将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体。

业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。

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);

执行上述查询语句，消耗时间为：0.007s，这个速度还是可以接受的。

执行计划：

该语句的优化暂时告一段落。

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，必要时建立多列联合索引
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：

执行以下语句：

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

本文由微信公众号悟空聊架构原创，哈喽比特收录。
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/sAxUb9ho6eYxjrwNkRENJA