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：

create table Course(

c_id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

学生表，数据70000条：

create table Student(

id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

学生成绩表SC，数据70w条：

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：

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 );

执行时间：30248.271s

晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：

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 );

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

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);

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：

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`
                    )
                )
        )
    )

补充：这里有朋友问怎么查看优化后的语句，方法如下：

在命令窗口执行

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

select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100;

耗时：0.001s

得到如下结果：

然后再执行

select s.* from Student s where s.s_id in(7, 29, 5000);

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*8次。

那么改用连接查询呢？

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;

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：

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;

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：

优化后的查询语句为：

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)
    )

貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤。

回到前面的执行计划：

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：

正常情况下是先join再进行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

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：

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

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询：

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;

执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍

执行计划：

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

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：0.001s

执行计划：

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。

===========================================================

（我是华丽的分割线）

最近又重新导入一些生产数据，经测试发现，前几天优化完的sql执行效率又变低了

调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。

先回顾下：

show index from SC;

执行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;

执行时间：0.061s，这个时间稍微慢了点

执行计划：

这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，

单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425。

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率将会更高。

从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大。

因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。

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)

执行上述查询语句，消耗时间为：0.007s，这个速度还是可以接收的

执行计划：

该语句的优化暂时告一段落

总结：

mysql嵌套子查询效率确实比较低
可以将其优化成连接查询
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）
建立合适的索引，必要时建立多列联合索引
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：

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：

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

create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex, type, age);

查询语句：

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10;

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：

最左前缀

多列索引还有最左前缀的特性，执行一下语句：

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;

都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中

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：

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

执行时间：0.003s ，要比取所有字段快的多

排序

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

时间：0.139s

在排序字段上建立索引会提高排序的效率

create index user_name_index on user_test(user_name);

最后附上一些sql调优的总结，以后有时间再深入研究：

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
建立单列索引
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
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。

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
多表连接的字段上需要建立索引，这样可以极大提高表连接的效率
where条件字段上需要建立索引
排序字段上需要建立索引
分组字段上需要建立索引
Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效

END

作者：风过无痕-唐

来源：http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

本文版权归作者所有

Loading

Allen的小屋

一通骚操作，我把SQL执行效率提高了10000000倍！

场景

索引优化

单列索引

多列索引

索引覆盖

排序

公告

常用链接

最新随笔

我的标签

积分与排名

随笔分类

随笔档案

阅读排行榜

评论排行榜

推荐排行榜

最新评论