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一次非常有意思的SQL优化经历:从30248.271s到0.001s - skill transfer - SegmentFault 思否

2019-05-10

本文来源 | toutiao com i6668275333034148356 作者 | Java技术架构 背景介绍 我用的数据库是mysql5 6,下面简单的介绍下场景: 课程表: 数据100条 学生表: 数据70000条 学生成绩表SC: 数据70w条 查

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本文来源 | toutiao.com/i6668275333034148356

作者 | Java技术架构

背景介绍

我用的数据库mysql5.6,下面简单的介绍下场景:

课程表:

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数据100条

学生表:

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数据70000条

学生成绩表SC:

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数据70w条

查询目的:

查找语文考100分的考生

查询语句:

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执行时间:30248.271s

为什么这么慢?先来查看下查询计划:

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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

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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,看来建索引很有必要,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:

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查看优化后的sql:

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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

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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

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耗时:0.001s

得到如下结果:

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然后再执行

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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?

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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:

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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

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

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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:

![clipboard.png](/img/bVb
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询语句为:

![图片上传中...]

貌似是先做的连接查询,再执行的w
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执行计划:

![图片上传中...]

这里是先做的where过
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是固定的,那么我们先看下标准的sql执行顺序:

![图片上传中...]

苦逼的码农注:知道执行顺序是非常重要的,建议通过这张表熟悉一下,最后不要死记硬背,而是理解他们。

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

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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:

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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

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再执行查询:

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执行时间为:0.001s,这个时间相当靠谱,快了50倍

执行计划:

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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sql

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执行时间0.001s

执行计划:

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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、建立合适的索引

4、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。

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