記：SQL執行效率提升的操作詳解

場景

我用的數據庫是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SC

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 )

image

發現沒有用到索引，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，這優化的感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了，還能進行優化嗎，仔細看執行計劃：

查看優化后的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

            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：這里有朋友問怎么查看優化后的語句，方法如下：

在命令窗口執行 

有type=all

按照我之前的想法，該sql的執行的順序應該是先執行子查詢

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竟然不是先執行里層的查詢，而是將sql優化成了exists子句，并出現了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先執行外層查詢，再執行里層的查詢，這樣就要循環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

執行時間是：0.057s

效率有所提高，看看執行計劃：

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

在執行連接查詢

時間: 1.076s，竟然時間還變長了，什么原因？查看執行計劃：

優化后的查詢語句為：

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

回到前面的執行計劃：

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

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條數據發送join做操，因此先執行where過濾是明智方案

現在為了排除mysql的查詢優化，我自己寫一條優化后的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

即先執行sc表的過濾，再進行表連接，執行時間為：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

執行時間為：0.001s，這個時間相當靠譜，快了50倍

執行計劃：

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

執行時間0.001s

執行計劃：

這里是mysql進行了查詢語句優化，先執行了where過濾，再執行連接操作，且都用到了索引。

==========

（我是華麗的分割線）

最近又重新導入一些生產數據，經測試發現，前幾天優化完的sql執行效率又變低了

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

執行時間：0.061s，這個時間稍微慢了點

執行計劃：

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的區分度，

單從一個字段看，區分度都不是很大，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

執行計劃：

該語句的優化暫時告一段落

總結：

1、mysql嵌套子查詢效率確實比較低

2、可以將其優化成連接查詢

3、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會對連表語句做優化）

4、建立合適的索引，必要時建立多列聯合索引

5、學會分析sql執行計劃，mysql會對sql進行優化，所以分析執行計劃很重要

索引優化

上面講到子查詢的優化，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

執行計劃：

發現type=index_merge

這是mysql對多個單列索引的優化，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

執行時間：0.032s，快了10多倍，且多列索引的區分度越高，提高的速度也越多

執行計劃：

最左前綴

多列索引還有最左前綴的特性，執行一下語句：

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調優的總結，以后有時間再深入研究：

1、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

2、建立單列索引

3、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，即列的區分度較低

如果在多個列上建立索引，那么多個列的區分度就大多了，將會有顯著的效率提高。

1、根據業務場景建立覆蓋索引只查詢業務需要的字段，如果這些字段被索引覆蓋，將極大的提高查詢效率

2、多表連接的字段上需要建立索引，這樣可以極大提高表連接的效率

3、where條件字段上需要建立索引

4、排序字段上需要建立索引

5、分組字段上需要建立索引

6、Where條件上不要使用運算函數，以免索引失效

7、排序字段上需要建立索引

8、分組字段上需要建立索引

9Where條件上不要使用運算函數，以免索引失效

參考文章

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

慢sql查詢

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

笛卡爾乘積

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

sql優化

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

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

執行計劃參考：

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

原文：https://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html