MySQL慢查询优化（线上案例调优）（下）

二.联合索引问题优化

联合索引其实有两个作用：

1.充分利用where条件，缩小范围

例如我们需要查询以下语句：

SELECT * FROM test WHERE a = 1 AND b = 2点击复制代码复制出错复制成功

如果对字段a建立单列索引，对b建立单列索引，那么在查询时，只能选择走索引a，查询所有a=1的主键id，然后进行回表，在回表的过程中，在聚集索引中读取每一行数据，然后过滤出b = 2结果集，或者走索引b，也是这样的过程。 如果对a，b建立了联合索引(a,b),那么在查询时，直接在联合索引中先查到a=1的节点，然后根据b=2继续往下查，查出符合条件的结果集，进行回表。

2.避免回表(此时也叫覆盖索引)

这种情况就是假如我们只查询某几个常用字段，例如查询a和b如下：

SELECT a,b FROM test WHERE a = 1 AND b = 2点击复制代码复制出错复制成功

对字段a建立单列索引，对b建立单列索引就需要像上面所说的，查到符合条件的主键id集合后需要去聚集索引下回表查询，但是如果我们要查询的字段本身在联合索引中就都包含了，那么就不用回表了。

3.减少需要回表的数据的行数

这种情况就是假如我们需要查询a>1并且b=2的数据

SELECT * FROM test WHERE a > 1 AND b = 2点击复制代码复制出错复制成功

如果建立的是单列索引a，那么在查询时会在单列索引a中把a>1的主键id全部查找出来然后进行回表。 如果建立的是联合索引(a,b),基于最左前缀匹配原则，因为a的查询条件是一个范围查找(=或者in之外的查询条件都是范围查找)，这样虽然在联合索引中查询时只能命中索引a的部分，b的部分命中不了，只能根据a>1进行查询，但是由于联合索引中每个叶子节点包含b的信息，在查询出所有a>1的主键id时，也会对b=2进行筛选，这样需要回表的主键id就只有a>1并且b=2这部分了，所以回表的数据量会变小。

我们业务中碰到的就是第3种情况，我们的业务SQL本来更加复杂，还会join其他表，但是由于优化的瓶颈在于建立联合索引，所以进行了一些简化，下面是简化后的SQL：

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a
where
  a.create_time between '2020-03-29 03:00:00.003'
and '2020-04-29 03:00:00.003'
and a.status = 1点击复制代码复制出错复制成功

我们的需求其实就是从article表中查询出最近一个月，status为1的文章，我们本来就是针对create_time建了单列索引，结果在慢查询日志中发现了这条语句，查询时间需要0.91s左右，所以开始尝试着进行优化。

为了便于测试，我们在表中分别对create_time建立了单列索引create_time，对(create_time,status)建立联合索引idx_createTime_status。

强制使用idx_createTime进行查询

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_createTime)
where
  a.create_time between '2020-03-22 03:00:00.003'
and '2020-04-22 03:00:00.003'
and a.status = 1点击复制代码复制出错复制成功

强制使用idx_createTime_status进行查询（即使不强制也是会选择这个索引）

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_createTime_status)
where
  a.create_time between '2020-03-22 03:00:00.003'
and '2020-04-22 03:00:00.003'
and a.status = 1点击复制代码复制出错复制成功

优化结果：

优化前使用idx_createTime单列索引，查询时间为0.91s

优化前使用idx_createTime_status联合索引，查询时间为0.21s

EXPLAIN的结果如下：

原理分析

先介绍一下EXPLAIN中Extra列的各种取值的含义

Using filesort

当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。数据较少时从内存排序，否则从磁盘排序。Explain不会显示的告诉客户端用哪种排序。

Using index

仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不需要进行附加搜索来读取实际行(使用二级覆盖索引即可获取数据)。 当查询仅使用作为单个索引的一部分的列时，可以使用此策略。

Using temporary

要解决查询，MySQL需要创建一个临时表来保存结果。 如果查询包含不同列的GROUP BY和ORDER BY子句，则通常会发生这种情况。官方解释：”为了解决查询，MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BY和ORDER BY子句时。很明显就是通过where条件一次性检索出来的结果集太大了，内存放不下了，只能通过加临时表来辅助处理。

Using where

表示当where过滤条件中的字段无索引时，MySQL Sever层接收到存储引擎(例如innodb)的结果集后，根据where条件中的条件进行过滤。

Using index condition

Using index condition 会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行；

我们的实际案例中，其实就是走单个索引idx_createTime时，只能从索引中查出 满足a.create_time between '2020-03-22 03:00:00.003' and '2020-04-22 03:00:00.003'条件的主键id，然后进行回表，因为idx_createTime索引中没有status的信息，只能回表后查出所有的主键id对应的行。然后innodb将结果集返回给MySQL Sever，MySQL Sever根据status字段进行过滤，筛选出status为1的字段，所以第一个查询的Explain结果中的Extra才会显示Using where。

filtered字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，这个是预估值，因为status取值是null，1，2，3，4，所以这里给的25%。

所以第二个查询与第一个查询的区别主要在于一开始去idx_createTime_status查到的结果集就是满足status是1的id，所以去聚集索引下进行回表查询时，扫描的行数会少很多（大概是2.7万行与15万行的区别），之后innodb返回给MySQL Server的数据就是满足条件status是1的结果集（2.7万行），不用再进行筛选了，所以第二个查询才会快这么多，时间是优化前的23%。（两种查询方式的EXPLAIN预估扫描行数都是30万行左右是因为idx_createTime_status只命中了createTime，因为createTime不是查单个值，查的是范围）

//查询结果行数是15万行左右
SELECT count(*) from article a 
where a.post_time 
between '2020-03-22 03:00:00.003' and '2020-04-22 03:00:00.003'
//查询结果行数是2万6行左右
SELECT count(*) from article a 
where a.post_time 
between '2020-03-22 03:00:00.003' and '2020-04-22 03:00:00.003' 
and a.audit_status = 1点击复制代码复制出错复制成功

发散思考：如果将联合索引(createTime，status)改成(status，createTime)会怎么样？

where
  a.create_time between '2020-03-22 03:00:00.003'
and '2020-04-22 03:00:00.003'
and a.status = 1点击复制代码复制出错复制成功

根据最左匹配的原则，因为我们的where查询条件是这样，如果是(createTime，status)那么索引就只能用到createTime，如果是(status，createTime)，因为status是查询单个值，所以status，createTime都可以命中，在(status，createTime)索引中扫描行数会减少，但是由于(createTime，status)这个索引本身值包含createTime，status，id三个字段的信息，数据量比较小，而一个数据页是16k，可以存储1000个以上的索引数据节点，而且是查询到createTime后，进行的顺序IO，所以读取比较快，总得的查询时间两者基本是一致。下面是测试结果：

首先创建了(status，createTime)名叫idx_status_createTime，

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_status_createTime)
where
  a.create_time between '2020-03-22 03:00:00.003'
and '2020-04-22 03:00:00.003'
and a.status = 1点击复制代码复制出错复制成功

查询时间是0.21，跟第二种方式(createTime，status)索引的查询时间基本一致。

Explain结果对比：

扫描行数确实会少一些，因为在idx_status_createTime的索引中，一开始根据status = 1排除掉了status取值为其他值的情况。