SQL优化的魅力！从 30248s 到 0.001s（一）-阿里云开发者社区

SQL优化的魅力！从 30248s 到 0.001s（一）

2022-09-08 297

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简介： SQL优化的魅力！从 30248s 到 0.001s（一）

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 )

微信图片_20220908115524.png

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：

微信图片_20220908115559.png

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

微信图片_20220908115616.png

微信图片_20220908115618.png

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：

微信图片_20220908115646.png

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：

微信图片_20220908115815.png

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

微信图片_20220908115821.png

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：

微信图片_20220908115844.png

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：

微信图片_20220908115904.png

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：

微信图片_20220908115923.png

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：

微信图片_20220908115942.png

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：

微信图片_20220908120001.png

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：

微信图片_20220908120021.png

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。

2015-04-30日补充：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

微信图片_20220908120122.png

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：

微信图片_20220908120140.png

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：

微信图片_20220908120200.png

该语句的优化暂时告一段落

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.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）

4.建立合适的索引，必要时建立多列联合索引

5.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

基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

项目地址：https://gitee.com/zhijiantianya/ruoyi-vue-pro

视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

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