一通騷操作，我把SQL執行效率提高了10000000倍！

場景

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 )

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。

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，這最佳化的感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了，還能進行最佳化嗎，仔細看執行計劃：

檢視最佳化後的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`
                    )
                )
        )
    )

補充：這裡有朋友問怎麼檢視最佳化後的語句，方法如下：

在命令視窗執行 

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最佳化成了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70007*8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：

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

在執行連線查詢

時間: 1.076s，竟然時間還變長了，什麼原因？檢視執行計劃：

最佳化後的查詢語句為：

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：

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的查詢最佳化，我自己寫一條最佳化後的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：

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：

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：

這裡是mysql進行了查詢語句最佳化，先執行了where過濾，再執行連線操作，且都用到了索引。

==========

（我是華麗的分割線）

最近又重新匯入一些生產資料，經測試發現，前幾天最佳化完的sql執行效率又變低了

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

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收的

執行計劃：

該語句的最佳化暫時告一段落

總結：

1、mysql巢狀子查詢效率確實比較低

2、可以將其最佳化成連線查詢

3、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會對連表語句做最佳化）

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進行最佳化，所以分析執行計劃很重要

上面講到子查詢的最佳化，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。

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：

發現type=index_merge

這是mysql對多個單列索引的最佳化，對結果集採用intersect並集操作

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：

多列索引還有最左字首的特性，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，即索引的第一個欄位sex要出現在where條件中

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

執行時間：0.003s ，要比取所有欄位快的多

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：

1、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

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

• 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。

1、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

2、多表連線的欄位上需要建立索引，這樣可以極大提高表連線的效率

3、where條件欄位上需要建立索引

4、排序欄位上需要建立索引

5、分組欄位上需要建立索引

6、Where條件上不要使用運算函式，以免索引失效

7、排序欄位上需要建立索引

8、分組欄位上需要建立索引

9Where條件上不要使用運算函式，以免索引失效

作者：風過無痕-唐

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