【MySQL】SQL優化的魅力!從 30248s 到 0.001s

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本文已參與「新人創作禮」活動,一起開啟掘金創作之路。

我用的資料庫是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) ) \ 資料100條

學生表:

create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10) )

\ 資料70000條

\ 學生成績表SC:

CREATE table SC( sc_id int PRIMARY KEY, s_id int, c_id int, score int )

\ 資料70w條

查詢目的:

查詢語文考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,為什麼這麼慢,先來檢視下查詢計劃:

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 )

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\ 發現沒有用到索引,type全是ALL,那麼首先想到的就是建立一個索引,建立索引的欄位當然是在where條件的欄位了。\ 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,資料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:

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\ 檢視優化後的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` ) ) ) )

\ 怎麼檢視優化後的語句?\ 方法如下(在命令視窗執行 ):

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\ 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:

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\ 然後再執行

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竟然不是先執行裡層的查詢,而是將sql優化成了exists子句,並出現了EPENDENT SUBQUERY,mysql是先執行外層查詢,再執行裡層的查詢,這樣就要迴圈700078次。\ 那麼改用連線查詢呢?*

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

\ 這裡為了重新分析連線查詢的情況,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:

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這裡有連表的情況出現,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

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\ 再執行連線查詢\ 時間: 1.076s\ 竟然時間還變長了,什麼原因?檢視執行計劃:

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\ 優化後的查詢語句為:

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) )

\ 貌似是先做的連線查詢,再進行的where條件過濾\ 回到前面的執行計劃:

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\ 這裡是先做的where條件過濾,再做連表,執行計劃還不是固定的,那麼我們先看下標準的sql執行順序:

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\ 正常情況下是先join再進行where過濾,但是我們這裡的情況,如果先join,將會有70w條資料傳送join,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,我自己寫一條優化後的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,再進行表連線\ 執行時間為:0.054s\ 和之前沒有建s_id索引的時間差不多\ 檢視執行計劃:

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\ 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,那麼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:

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\ 我們會看到,先提取sc,再連表,都用到了索引。\ 那麼再來執行下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:

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\ 這裡是mysql進行了查詢語句優化,先執行了where過濾,再執行連線操作,且都用到了索引。\ 調整內容為SC表的資料增長到300W,學生分數更為離散。\ 先回顧下:

show index from SC

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\ 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:

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\ 這裡用到了intersect並集操作,即兩個索引同時檢索的結果再求並集,再看欄位score和c_id的區分度,單從一個欄位看,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,即這兩個欄位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,該表的資料是300w,以後會更多,就索引儲存而言,都是不小的數目,隨著資料量的增加,索引就不能全部載入到記憶體,而是要從磁碟去讀取,這樣索引的個數越多,讀磁碟的開銷就越大,因此根據具體業務情況建立多列的聯合索引是必要的,那麼我們來試試吧。

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受的\ 執行計劃:

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\ 該語句的優化暫時告一段落\ 總結

  • mysql巢狀子查詢效率確實比較低
  • 可以將其優化成連線查詢
  • 連線表時,可以先用where條件對錶進行過濾,然後做表連線

(雖然mysql會對連表語句做優化)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,而且在多個欄位索引時,分別對欄位建立了單個索引\ 後面發現其實建立聯合索引效率會更高,尤其是在資料量較大,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欄位做了索引,資料量為300w\ 查詢時間:0.415s\ 執行計劃:

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發現type=index_merge\ 這是mysql對多個單列索引的優化,對結果集採用intersect並集操作\ 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:

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\ 最左字首\ 多列索引還有最左字首的特性:\ 都會使用到索引,即索引的第一個欄位sex要出現在where條件中\ 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

\ 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資料,直接返回索引資料即可\ 如:

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

\ 執行時間:0.003s\ 要比取所有欄位快的多\ 排序

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name

\ 時間:0.139s\ 在排序欄位上建立索引會提高排序的效率

create index user_name_index on user_test(user_name)

\ 最後附上一些sql調優的總結,以後有時間再深入研究

  • 列型別儘量定義成數值型別,且長度儘可能短,如主鍵和外來鍵,型別欄位等等
  • 建立單列索引
  • 根據需要建立多列聯合索引
  • 當單個列過濾之後還有很多資料,那麼索引的效率將會比較低,即列的區分度較低,那麼如果在多個列上建立索引,那麼多個列的區分度就大多了,將會有顯著的效率提高。
  • 根據業務場景建立覆蓋索引
  • 只查詢業務需要的欄位,如果這些欄位被索引覆蓋,將極大的提高查詢效率
  • 多表連線的欄位上需要建立索引
  • 這樣可以極大的提高表連線的效率
  • where條件欄位上需要建立索引
  • 排序欄位上需要建立索引
  • 分組欄位上需要建立索引
  • Where條件上不要使用運算函式,以免索引失效

以上都是純純的乾貨,對sql有很好的優化。