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Mysql優化經典案例

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:

  1. EXPLAIN

  2. 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 )

image

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,看來建索引很有必要,很多時候都忘記建

索引了,資料量小的的時候壓根沒感覺,這優化感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了,還能進行優化嗎,仔細看執行計劃:

image

檢視優化後的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
     1
 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:這裡有網友問怎麼檢視優化後的語句

方法如下:

在命令視窗執行 image

image

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:

image

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優化成了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*11=770077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:

image

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

image

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:

image

優化後的查詢語句為:

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,再執行的where過濾

回到前面的執行計劃:

image

這裡是先做的where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:

image

正常情況下是先join再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的查詢優化,我自己寫一條優化後的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:

image

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:

image

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:

image

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。

總結:

1.mysql巢狀子查詢效率確實比較低

2.可以將其優化成連線查詢

3.建立合適的索引

4.學會分析sql執行計劃,mysql會對sql進行優化,所以分析執行計劃很重要

由於時間問題,這篇文章先寫到這裡,後續再分享其他的sql優化經歷。