今天分享一篇SQL优化的文,带你深入了解如何提升查询效率、降低系统负载。
无论你是数据库管理员还是开发者,都不能错过这份关于SQL性能优化的实用指南。让我们一起穿越数据库迷宫,发现隐藏在代码背后的优化黄金点!
场景
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
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。
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 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` ) ) ) )
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
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。
补充: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受的。
执行计划:
该语句的优化暂时告一段落。
总结
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mysql嵌套子查询效率确实比较低
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可以将其优化成连接查询
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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
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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:
执行以下语句:
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
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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
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建立单列索引
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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
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where条件字段上需要建立索引
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排序字段上需要建立索引
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分组字段上需要建立索引
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Where条件上不要使用运算函数,以免索引失效