一次有趣的SQL优化
2016-11-22 20:34
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我用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景
课程表
MySQL
数据100条
学生表:MySQL
数据70000条
学生成绩表SC
MySQL
数据70w条
查询目的:
查找语文考100分的考生
查询语句:MySQL
执行时间:30248.271s
晕,为什么这么慢,先来查看下查询计划:
MySQL
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrr4ojyj20l301rjrv.jpg)
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MySQL
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:
![](http://ww4.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrptrxgj20mh01ojrt.jpg)
查看优化后的sql:
MySQL
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
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrory0rj20of01l0sj.jpg)
![](http://ww4.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfro7gdfj20bq05vq2s.jpg)
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MySQL
耗时:0.001s
得到如下结果:
![](http://ww2.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrmh1y2j202u02la9t.jpg)
然后再执行
MySQL
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*11=770077次。
那么改用连接查询呢?MySQL
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:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrlnqk1j20kn026746.jpg)
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
MySQL
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrkm9x9j207j027t8q.jpg)
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:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrjy4eij20l402474u.jpg)
优化后的查询语句为:MySQL
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:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrh3stnj20kn026746.jpg)
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:
![](http://ww2.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrgf5qaj209l092t9a.jpg)
正常情况下是先join再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
MySQL
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:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrfpnwdj20m102s0so.jpg)
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MySQL
再执行查询:
MySQL
执行时间为:0.001s,这个时间相当靠谱,快了50倍
执行计划:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrf4rk8j20mf02vt8n.jpg)
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sqlMySQL
执行时间0.001s
执行计划:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrehv27j20ow020t9d.jpg)
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。
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
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
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。
MySQL
索引:MySQL
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:
![](http://images.cnitblog.com/blog/722277/201504/291444296158422.png)
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
MySQL
查询语句:MySQL
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:
![](http://images.cnitblog.com/blog/722277/201504/291444313185635.png)
最左前缀
多列索引还有最左前缀的特性:
执行一下语句:
MySQL
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
执行时间:0.003s
要比取所有字段快的多
时间:0.139s在排序字段上建立索引会提高排序的效率MySQL
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
课程表
MySQL
1234 | create table Course(c_id int PRIMARY KEY,name varchar(10)) |
学生表:MySQL
1 2 3 4 | create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10) ) |
学生成绩表SC
MySQL
123456 | CREATE table SC(sc_id int PRIMARY KEY,s_id int,c_id int,score int) |
查询目的:
查找语文考100分的考生
查询语句:MySQL
1 | 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 ) |
晕,为什么这么慢,先来查看下查询计划:
MySQL
12 | EXPLAINselect s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 ) |
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrr4ojyj20l301rjrv.jpg)
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MySQL
1 2 | CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id); CREATE index sc_score_index on SC(score); |
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:
![](http://ww4.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrptrxgj20mh01ojrt.jpg)
查看优化后的sql:
MySQL
12345678910111213141516171819202122 | 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` ) ) ) ) |
方法如下:
在命令窗口执行
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrory0rj20of01l0sj.jpg)
![](http://ww4.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfro7gdfj20bq05vq2s.jpg)
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MySQL
1 | select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 |
得到如下结果:
![](http://ww2.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrmh1y2j202u02la9t.jpg)
然后再执行
MySQL
1 | select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000) |
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*11=770077次。
那么改用连接查询呢?MySQL
1 2 3 4 5 | 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 |
执行时间是:0.057s
效率有所提高,看看执行计划:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrlnqk1j20kn026746.jpg)
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
MySQL
12 | CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);show index from SC |
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrkm9x9j207j027t8q.jpg)
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:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrjy4eij20l402474u.jpg)
优化后的查询语句为:MySQL
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | 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) ) |
回到前面的执行计划:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrh3stnj20kn026746.jpg)
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:
![](http://ww2.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrgf5qaj209l092t9a.jpg)
正常情况下是先join再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
MySQL
12345678910111213 | SELECT s.*FROM ( SELECT * FROM SC sc WHERE sc.c_id = 0 AND sc.score = 100 ) tINNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id |
和之前没有建s_id索引的时间差不多
查看执行计划:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrfpnwdj20m102s0so.jpg)
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MySQL
1 2 | CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id); CREATE index sc_score_index on SC(score); |
MySQL
12345678910111213 | SELECT s.*FROM ( SELECT * FROM SC sc WHERE sc.c_id = 0 AND sc.score = 100 ) tINNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id |
执行计划:
![](http://ww3.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrf4rk8j20mf02vt8n.jpg)
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sqlMySQL
1 2 3 4 5 | 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 |
执行计划:
![](http://ww1.sinaimg.cn/mw690/aa213e02jw1ermfrehv27j20ow020t9d.jpg)
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。
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
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:MySQL
1 | select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10 |
1 2 3 | 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); |
执行计划:
![](http://images.cnitblog.com/blog/722277/201504/291444296158422.png)
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MySQL
1 | create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age); |
1 | select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10 |
执行计划:
![](http://images.cnitblog.com/blog/722277/201504/291444313185635.png)
最左前缀
多列索引还有最左前缀的特性:
执行一下语句:
MySQL
123 | select * from user_test where sex = 2select * from user_test where sex = 2 and type = 2select * from user_test where sex = 2 and age = 10 |
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:MySQL1 | select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10 |
要比取所有字段快的多
排序
MySQL1 | select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name |
1 | create index user_name_index on user_test(user_name) |
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
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