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前言
在網上刷到一篇資料庫優化的文章,自己也來研究一波。
場景
資料庫版本:5.7.25 ,執行在虛擬機器中。
課程表
#課程表
create table Course(
c_id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)複製程式碼
增加 100 條資料
#增加課程表100條資料
DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_Course;
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_Course()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i<=100 DO
INSERT INTO Course(`c_id`,`name`) VALUES(i, CONCAT('語文',i+''));
SET i = i+1;
END WHILE;
END $
CALL insert_Course();複製程式碼
執行耗時
CALL insert_Course();
> OK
> 時間: 0.152s複製程式碼
課程資料
學生表
#學生表
create table Student(
s_id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)複製程式碼
增加 7W 條資料
#學生表增加70000條資料
DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_Student;
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_Student()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
WHILE i<=70000 DO
INSERT INTO Student(`s_id`,`name`) VALUES(i, CONCAT('張三',i+''));
SET i = i+1;
END WHILE;
END $
CALL insert_Student();複製程式碼
執行結果
CALL insert_Student();
> OK
> 時間: 175.838s複製程式碼
學生資料
成績表
#成績表
CREATE table Result(
r_id int PRIMARY KEY,
s_id int,
c_id int,
score int
)複製程式碼
增加 70W 條資料
#成績表增加70W條資料
DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_Result;
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_Result()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
DECLARE sNum INT DEFAULT 1;
DECLARE cNum INT DEFAULT 1;
WHILE i<=700000 DO
if (sNum%70000 = 0) THEN
set sNum = 1;
elseif (cNum%100 = 0) THEN
set cNum = 1;
end if;
INSERT INTO Result(`r_id`,`s_id`,`c_id`,`score`) VALUES(i,sNum ,cNum , (RAND()*99)+1);
SET i = i+1;
SET sNum = sNum+1;
SET cNum = cNum+1;
END WHILE;
END $
CALL insert_Result();複製程式碼
執行結果
CALL insert_Result();
> OK
> 時間: 2029.5s複製程式碼
成績資料
測試
業務需求
查詢 語文1 成績為 100 分的考生
查詢語句
#查詢語文1考100分的考生
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from Result r where r.c_id = 1 and r.score = 100)複製程式碼
執行時間:0.937s
查詢結果:32 位滿足條件的學生
用了 0.9s ,來檢視下查詢計劃:
EXPLAIN
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from Result r where r.c_id = 1 and r.score = 100)複製程式碼
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。
查詢結果中 type 列:all 是全表掃描,index 是通過索引掃描。
先給 Result 表的 c_id 和 score 建立個索引
CREATE index result_c_id_index on Result(c_id);
CREATE index result_score_index on Result(score);複製程式碼
再次執行上述查詢語句,時間為:0.027s
快了 34.7 倍(四捨五入),大大縮短了查詢的時間,看來索引能極大程度的提高查詢效率,在合適的列上面建立索引很有必要,很多時候都忘記建立索引,資料量小的時候沒什麼感覺,這優化的感覺很 nice 。
相同的 SQL 語句多次執行,你會發現第一次是最久的,後面執行所需的時間會比第一次執行短些許,原因是,相同語句第二次查詢會直接從快取中讀取。
0.027s 很短了,但是還能再進行優化嗎,仔細看下執行計劃:
檢視優化後的 SQL :
SELECT
`example`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`example`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`example`.`Student` `s` semi
JOIN ( `example`.`Result` `r` )
WHERE
(
( `example`.`s`.`s_id` = `<subquery2>`.`s_id` )
AND ( `example`.`r`.`score` = 100 )
AND ( `example`.`r`.`c_id` = 1 )
)複製程式碼
怎麼檢視優化後的語句呢?
方法如下(在命令視窗執行):
#先執行
EXPLAIN
select s.* from Student s where s.s_id in
(select s_id from Result r where r.c_id = 1 and r.score = 100);
#在執行
show warnings;複製程式碼
結果如下
有 type = all
按照之前的想法,該 SQL 執行的順序是執行子查詢
select s_id from Result r where r.c_id = 1 and r.score = 100複製程式碼
耗時:1.402s
得到如下結果(部分)
然後在執行
select s.* from Student s where s.s_id in
(12871,40987,46729,61381,3955,10687,14047,26917,28897,31174,38896,56518,10774,25030,9778,12544,24721,27295,60361,
38479,46990,66988,6790,35995,46192,47578,58171,63220,6685,67372,46279,64693)複製程式碼
耗時:0.222s
比一起執行快多了,檢視優化後的 SQL 語句,發現MySQL 竟然不是先執行裡層的查詢,而是將 SQL 優化成了 exists 字句,執行計劃中的 select_type 為 MATERIALIZED(物化子查詢)。MySQL 先執行外層查詢,在執行裡層的查詢,這樣就要迴圈學生數量*滿足條件的學生 ID 次,也就是 7W * 32 次。
物化子查詢: 優化器使用物化能夠更有效的來處理子查詢。物化通過將子查詢結果作為一個臨時表來加快查詢執行速度,正常來說是在記憶體中的。mysql 第一次需要子查詢結果是,它物化結果到一張臨時表中。在之後的任何地方需要該結果集,mysql 會再次引用臨時表。優化器也許會使用一個雜湊索引來使得查詢更快速代價更小。索引是唯一的,排除重複並使得表資料更少。
那麼改用連線查詢呢?
這裡為了重新分析連線查詢的情況,先暫時刪除索引 result_c_id_index ,result_score_index 。
DROP index result_c_id_index on Result;
DROP index result_score_index on Result;複製程式碼
連線查詢
select s.* from
Student s
INNER JOIN Result r
on r.s_id = s.s_id
where r.c_id = 1 and r.score = 100;複製程式碼
執行耗時:1.293s
查詢結果
用了 1.2s ,來看看執行計劃( EXPLAIN + 查詢 SQL 即可檢視該 SQL 的執行計劃):
這裡有連表的情況出現,我猜想是不是要給 result 表的 s_id 建立個索引
CREATE index result_s_id_index on Result(s_id);
show index from Result;複製程式碼
在執行連線查詢
耗時:1.17s (有點奇怪,按照所看文章的時間應該會變長的)
看下執行計劃:
優化後的查詢語句為:
SELECT
`example`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
`example`.`s`.`name` AS `name`
FROM
`example`.`Student` `s`
JOIN `example`.`Result` `r`
WHERE
(
( `example`.`s`.`s_id` = `example`.`r`.`s_id` )
AND ( `example`.`r`.`score` = 100 )
AND ( `example`.`r`.`c_id` = 1 )
)複製程式碼
貌似是先做的連線查詢,在進行的 where 條件過濾。
回到前面的執行計劃:
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:
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 過濾式明智方案,現在為了排除 mysql 的查詢優化,我自己寫一條優化後的 sql 。
先刪除索引
DROP index result_s_id_index on Result;複製程式碼
執行自己寫的優化 sql
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT * FROM Result r WHERE r.c_id = 1 AND r.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id複製程式碼
耗時為:0.413s
比之前 sql 的時間都要短。
檢視執行計劃
先提取 result 再連表,這樣效率就高多了,現在的問題是提取 result 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 result_c_id_index on Result(c_id);
CREATE index result_score_index on Result(score);複製程式碼
再次執行查詢
SELECT
s.*
FROM
(
SELECT * FROM Result r WHERE r.c_id = 1 AND r.score = 100
) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id複製程式碼
耗時為:0.044s
這個時間相當靠譜,快了 10 倍。
執行計劃:
我們會看到,先提取 result ,再連表,都用到了索引。
那麼再來執行下 sql :
EXPLAIN
select s.* from
Student s
INNER JOIN Result r
on r.s_id = s.s_id
where r.c_id = 1 and r.score = 100;複製程式碼
執行耗時:0.050s
執行計劃:
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。
擴大測試資料,調整內容為 result 表的資料增長到 300W ,學生資料更為分散。
DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_Result_TO300W;
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_Result_TO300W()
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 700001;
DECLARE sNum INT DEFAULT 1;
DECLARE cNum INT DEFAULT 1;
WHILE i<=3000000 DO
INSERT INTO Result(`r_id`,`s_id`,`c_id`,`score`)
VALUES(i,(RAND()*69999)+1 ,(RAND()*99)+1 , (RAND()*99)+1);
SET i = i+1;
END WHILE;
END $
CALL insert_Result_TO300W();複製程式碼
更換了一下資料生成的方式,全部採用隨機數格式。
先回顧下:
show index from Result;複製程式碼
執行 sql
select s.* from
Student s
INNER JOIN Result r
on r.s_id = s.s_id
where r.c_id = 81 and r.score = 84;複製程式碼
執行耗時:1.278s
執行計劃:
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,但從一個欄位看,區分度都不是很大,從 Result 表檢索,c_id = 81 檢索的結果是 81 ,score = 84 的結果是 84 。
而 c_id = 81 and score = 84 的結果是 19881,即這兩個欄位聯合起來的區分度還是比較高的,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,我們來試試。
DROP index result_c_id_index on Result;
DROP index result_score_index on Result;
CREATE index result_c_id_score_index on Result(c_id,score);複製程式碼
指向上述查詢語句
消耗時間:0.025s
這個速度就就很快了,可以接受。
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,所有分析計劃很重要
知識擴充套件
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複製程式碼
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);複製程式碼
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:
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
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);複製程式碼
查詢語句:
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10複製程式碼
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複製程式碼
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碟獲取其它列的資料,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複製程式碼
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複製程式碼
時間:0.139s
在排序欄位上建立索引會提高排序的效率
select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name複製程式碼
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
·END·
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