一次 sql 优化经历，太有趣了！

场景

我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景

课程表：

	create table Course(
c_id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
) 

数据100条

学生表:

	create table Student( id int PRIMARY KEY, name varchar(10)
) 

数据70000条

学生成绩表SC：

	CREATE table SC(
    sc_id int PRIMARY KEY,
    s_id int,
    c_id int,
    score int ) 

数据70w条

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条件的字段了。

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：

查看优化后的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`                     )
                )
        )
    ) 

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 

再执行连接查询

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，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。

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受的

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：

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 

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，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。

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

这样可以极大的提高表连接的效率

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