一、存在问题

经过sql慢查询的优化，我们系统中发现了以下几种类型的问题:

1.未建索引：整张表没有建索引；

2.索引未命中：有索引,但是部分查询条件下索引未命中；

3.搜索了额外的非必要字段，导致回表；

4.排序，聚合导致慢查询；

5.相同内容多次查询数据库；

6.未消限制搜索范围或者限制的搜索范围在预期之外，导致全部扫描；

二、解决方案

1.优化索引，增加或者修改当前的索引；         

2.重写sql；

3.利用redis缓存，减少查询次数；

4.增加条件，避免非必要查询；

5.增加条件，减少查询范围；                          

三、案例分析

（一）药材搜索接口

完整sql语句在附录，为方便阅读和脱敏，部分常用字段采用中文。

这儿主要讲一下我们拿到Sql语句后的整个分析过程，思考逻辑，然后进行调整的过程和最后解决的办法。

给大家提供一些借鉴，也希望大家能够提出更好的建议。                

这个sql语句要求是根据医生搜索的拼音或者中文，进行模糊查询，找到药材，然后根据医生选择的药库，查找下面的供应商，然后根据供应商，进行药材匹配，排除掉供应商没有的药材，然后根据真名在前，别名在后，完全匹配在前，部分匹配在后，附加医生最近半年的使用习惯，把药材排序出来。最后把不同名称的同一味药聚合起来，以真名(另名)的形式展现。

1．分析sql

• （1）14-8

第14排,id为8的explain结果分析:

①Explain

8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary

②Sql

SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33)  AND ssof.药方剂型id IN (1)

③索引

PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE KEY `ix_district` (        `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id`    ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE

④分析

使用了索引，建立了临时表，这个地方索引已经完全覆盖了，但是还有回表操作。

原因是用in，这个导致了回表。如果in可以被mysql 自动优化为等于，就不会回表。如果无法优化，就回表。

临时表是因为有distinct，所以无法避免。

同时使用in需要注意，如果里面的值数量比较多，有几万个。即使区分度高，就会导致索引失效，这种情况需要多次分批查询。

2． 12-7

• （1）Explain

7,DERIVED,<derived8>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,18,Using temporary; Using filesort

• （2）Sql

INNER JOIN (上面14-8临时表) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id

• （3）索引

无

• （4）分析

对临时表操作，无索引，用了文件排序。

这一部分是对临时表和药材表进行关联操作的一部分，有文件排序是因为需要对药材表id进行group by 导致的。

   1、默认情况下，mysql在使用group by之后，会产生临时表，而后进行排序（此处排序默认是快排），这会消耗的性能。

   2、group by本质是先分组后排序【而不是先排序后分组】。

   3、group by column 默认会按照column分组, 然后根据column升序排列;  group by column order by null 则默认按照column分组,然后根据标的主键ID升序排列。

3． 13-7

• （1）Explain

7,DERIVED,ms,ref,"ix_title,idx_audit,idx_mutiy",idx_mutiy,5,"tp.供应商id,const",172,NULL

• （2）Sql

SELECT ms.药材表id, max(ms.audit) AS audit, max(ms.price) AS price, max(ms.market_price) AS market_price,max(ms.is_granule) AS is_granule,max(ms.is_decoct) AS is_decoct, max(ms.is_slice) AS is_slice,max(ms.is_cream) AS is_cream, max(ms.is_extract) AS is_extract,max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,max(ms.is_drychip) AS is_drychip,            max(ms.is_pill) AS is_pill,max(ms.is_powder) AS is_powder, max(ms.is_bolus) AS is_bolus FROM 供应商药材表 AS ms INNER JOIN (                SELECT                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM                    药库供应商关系表 AS ssof WHERE  ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33 ) AND ssof.药方剂型id IN (1) ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id WHERE  ms.audit = 1  GROUP BY  ms.药材表id

• （3）索引

   KEY `idx_mutiy` (`供应商id`, `audit`, `药材表id`)

• （4）分析

命中了索引，表间连接使用了供应商id，建立索引的顺序是供应商id，where条件中audit，Group by 条件药材表id。

这部分暂时不需要更改。

4．10-6

• （1）Explain

6,DERIVED,r,range,"PRIMARY,id,idx_timeline,idx_did_timeline,idx_did_isdel_statuspay_timecreate_payorderid,idx_did_statuspay_ischecked_isdel",idx_did_timeline,8,NULL,546,Using where; Using index; Using temporary; Using filesort

• （2）Sql

SELECT 
       count(*) AS total, 
       rc.i AS m药材表id 
     FROM 
        处方药材表 AS rc 
        INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id 
     WHERE 
         r.did = 40 
         AND r.timeline > 1576115196 
         AND rc.type_id in (1, 3) 
         GROUP BY 
    rc.i 

• （3）索引

KEY `idx_did_timeline` (`did`, `timeline`),

• （4）分析

驱动表与被驱动表，小表驱动大表。

先了解在join连接时哪个表是驱动表，哪个表是被驱动表：

1.当使用left join时，左表是驱动表，右表是被驱动表；

2.当使用right join时，右表时驱动表，左表是驱动表；

3.当使用join时，mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表，大表作为被驱动表；

4. in后面跟的是驱动表, exists前面的是驱动表；

5． 11-6

• （1）Explain

6,DERIVED,rc,ref,"orderid_药材表,药方表_id",药方表_id,5,r.id,3,Using where

• （2）Sql

同上

• （3）索引

  KEY `idx_药方表_id` (`药方表_id`, `type_id`) USING BTREE,

• （4）分析

索引的顺序没有问题，仍旧是in 导致了回表。

6．8-5

• （1）Explain

5,UNION,malias,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

• （2）Sql

 SELECT 
      mb.id, 
      mb.sort_id, 
      mb.title, 
      mb.py, 
      mb.unit, 
      mb.weight, 
      mb.tid, 
      mb.amount_max, 
      mb.poisonous, 
      mb.is_auxiliary, 
      mb.is_auxiliary_free, 
      mb.is_difficult_powder, 
      mb.brief, 
      mb.is_fixed_recipe, 
      ASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle, 
      alias.py AS apy, 
      CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid 
 FROM 
      药材表 AS mb 
      LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id 
WHERE 
      alias.title LIKE '%GC%' 
      OR malias.py LIKE '%GC%'

• （3）索引 

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

• （4）分析

因为like是左右like，无法建立索引，所以只能建tid。Type是all，遍历全表以找到匹配的行，左右表大小一样，估算的找到所需的记录所需要读取的行数有4978。这个因为是like的缘故，无法优化，这个语句并没有走索引，药材表 AS mb FORCE INDEX (id_tid) 改为强制索引，读取的行数减少了700行。

7．9-5

• （1）Explain

5,UNION,mb,eq_ref,"PRIMARY,ix_id",PRIMARY,4,malias.tid,1,NULL

• （2）Sql

同上

• （3）索引

PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,

• （4）分析

走了主键索引，行数也少，通过。

8．7-4

• （1）Explain

4,DERIVED,mb,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

• （2）Sql           

SELECT 
       mb.id, 
       mb.sort_id, 
       mb.title, 
       mb.py, 
       mb.unit, 
       mb.weight, 
       mb.tid, 
       mb.amount_max, 
       mb.poisonous, 
       mb.is_auxiliary, 
       mb.is_auxiliary_free, 
       mb.is_difficult_powder, 
       mb.brief, 
       mb.is_fixed_recipe, 
       '' AS atitle, 
       '' AS apy, 
       CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid 
    FROM 
       药材表 AS mb 
      WHERE 
       mb.tid = 0 
       AND (
           mb.title LIKE '%GC%' 
           OR mb.py LIKE '%GC%'
                                )

• （3）索引

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

• （4）分析

 tid int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '真名药品的id',

他也是like,这个没法优化。

9．6-3

• （1）Explain

3,DERIVED,<derived4>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,Using filesort

• （2）Sql

  UNION ALL

• （3）索引

无

• （4）分析

就是把真名搜索结果和别人搜索结果合并。避免用or连接，加快速度 形成一个munion的表，初步完成药材搜索，接下去就是排序。

这一个进行了2次查询，然后用union连接，可以考虑合并为一次查询。用case when进行区分,计算出权重。

这边是一个优化点。

10．4-2

• （1）Explain

2,DERIVED,<derived3>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,NULL

• （2）Sql

 SELECT 
       munion.id, 
       munion.sort_id, 
       case when length(
         trim(
              group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                        )
                    )> 0 then concat(
                        munion.title, 
                        '(', 
                        trim(
                            group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                        ), 
                        ')'
                    ) else munion.title end as title, 
          munion.py, 
          munion.unit, 
          munion.weight, 
          munion.tid, 
          munion.amount_max, 
          munion.poisonous, 
          munion.is_auxiliary, 
          munion.is_auxiliary_free, 
          munion.is_difficult_powder, 
          munion.brief, 
          munion.is_fixed_recipe, 
          --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,
                    ##  --  
           trim(
                 group_concat(munion.apy SEPARATOR ' ')
                 ) AS apy, 
             ##   
               max(ttid) * 100000 + id AS ttid 
         FROM 
                munion <derived4>
             GROUP BY 
                id -- 全部实名药材 结束##

• （3）索引

无

• （4）分析

这里全部在临时表中搜索了。

11．5-2

• （1）Explain

2,DERIVED,<derived6>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,5,m.id,10,NULL

• （2）Sql

Select fields from 全部实名药材表 as m  LEFT JOIN ( 个人使用药材统计表 ) p ON m.id = p.m药材表id

• （3）索引

无

• （4）分析

2张虚拟表left join

使用了优化器为派生表生成的索引

这边比较浪费性能，每次查询，都要对医生历史开方记录进行统计，并且统计还是几张大表计算后的结果。但是如果只是sql优化，这边暂时无法优化。

12．2-1

• （1）Explain

1,PRIMARY,<derived7>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,3096,Using where; Using temporary; Using filesort

• （2）Sql
• （3）索引
• （4）分析

临时表操作

13．3-1

• （1）Explain

1,PRIMARY,<derived2>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,4,msu.药材表id,29,NULL

• （2）Sql
• （3）索引
• （4）分析

临时表操作

14．null

• （1）Explain

NULL,UNION RESULT,"<union4,5>",ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,Using temporary

• （2）Sql
• （3）索引
• （4）分析

临时表

（二）优化sql

上面我们只做索引的优化,遵循的原则是:

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。

4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。

5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

查询优化神器 - explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

化基本步骤：

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE

1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；

2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；

3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查；

4.了解业务方使用场景；

5.加索引时参照建索引的几大原则；

6.观察结果，不符合预期继续从0分析；

上面已经详细的分析了每一个步骤，根据上面的sql，去除union操作， 增加索引。可以看出，优化后虽然有所改善。但是距离我们的希望还有很大距离，但是光做sql优化，感觉也没有多少改进空间,所以决定从其他方面解决。

（三）拆分sql

   由于速度还是不领人满意,尤其是个人用药情况统计,其实没必要每次都全部统计一次,再要优化,只靠修改索引应该是不行的了,所以考虑使用缓存。

接下来是修改php代码,把全部sql语句拆分,然后再组装。

• （1）搜索真名,别名(缓存)

SELECT  mb.id,  mb.sort_id,  mb.title,  mb.py,  mb.unit,  mb.weight,  mb.tid,  mb.amount_max,  mb.poisonous,  mb.is_auxiliary,  mb.is_auxiliary_free,  mb.is_difficult_powder,  mb.brief,  mb.is_fixed_recipe,  IFNULL(group_concat(malias.title),'') atitle,  IFNULL(group_concat(malias.py),'') apy  FROM  药材表 AS mb  LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id  WHERE  mb.tid = 0  AND (  malias.title LIKE '%GC%'  OR malias.py LIKE '%GC%'  or mb.title LIKE '%GC%'  OR mb.py LIKE '%GC%'  )  group by  mb.id

• （2）如果命中有药材

①排序

真名在前,别名在后,完全匹配在前,部分匹配在后

//对搜索结果进行处理,增加权重

②对供应商药材搜索

SELECT ms.药材表id, max( ms.audit ) AS audit, max( ms.price ) AS price, max( ms.market_price ) AS market_price, max( ms.is_granule ) AS is_granule, max( ms.is_decoct ) AS is_decoct, max( ms.is_slice ) AS is_slice, max( ms.is_cream ) AS is_cream, max( ms.is_extract ) AS is_extract, max( ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max( ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule, max( ms.is_drychip ) AS is_drychip, max( ms.is_pill ) AS is_pill, max( ms.is_powder ) AS is_powder, max( ms.is_bolus ) AS is_bolus  FROM 供应商药材表 AS ms WHERE ms.audit = 1 AND ms.供应商idin (  SELECT DISTINCT  ( ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE  ssof.药库id IN ( 1,2,8,9,10,11,12,13,14,15,17,22,24,25,26,27,31,33 )  AND ssof.药方剂型id IN (1) ) AND ms.药材表id IN ( 78,205,206,207,208,209,334,356,397,416,584,652,988,3001,3200,3248,3521,3522,3599,3610,3624,4395,4396,4397,4398,4399,4400,4401,4402,4403,4404,4405,4406,4407,4408,5704,5705,5706,5739,5740,5741,5742,5743,6265,6266,6267,6268,6514,6515,6516,6517,6518,6742,6743 ) AND ms.is_slice = 1  GROUP BY ms.药材表id  

③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

SELECT  count( * ) AS total,  rc.i AS 药材表id FROM  处方药材表 AS rc  INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id WHERE  r.did = 40  AND r.timeline > 1576116927  AND rc.type_id in (1,3) GROUP BY  rc.i

④  装配及排序微调

• （3）小结

运行速度,对于开方量不是特别多的医生来说,两者速度都是0.1秒左右.但是如果碰到开方量大的医生,优化后的sql速度比较稳定,能始终维持在0.1秒左右,优化前的sql速度会超过0.2秒.速度提升约一倍以上。 

最后对搜索结果和未优化前的搜索结果进行比对,结果数量和顺序完全一致.本次优化结束。

四、附录：

SELECT sql_no_cache 
    *
FROM
    (
        -- mbu start##
        SELECT
            m.*,
            ifnull(p.total, 0) AS total
        FROM
            (
                --
全部实名药材
开始
##
SELECT
       munion.id,
       munion.sort_id,
       case when length(
        trim(
              group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                 )
             )> 0 then concat(
           munion.title,
          '(',
      trim(
             group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
              ),
                ')'
             ) else munion.title end as title,
        munion.py,
        munion.unit,
        munion.weight,
        munion.tid,
        munion.amount_max,
        munion.poisonous,
        munion.is_auxiliary,
        munion.is_auxiliary_free,
        munion.is_difficult_powder,
        munion.brief,
        munion.is_fixed_recipe,
        --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,##
        --  trim( group_concat( munion.apy SEPARATOR  ' ' ) ) AS apy,##
              max(ttid) * 100000 + id AS ttid
           FROM
              (
                -- #union start
联合查找
,
得到全部药材
##
  (
       SELECT
              mb.id,
              mb.sort_id,
              mb.title,
              mb.py,
              mb.unit,
              mb.weight,
              mb.tid,
              mb.amount_max,
              mb.poisonous,
              mb.is_auxiliary,
              mb.is_auxiliary_free,
              mb.is_difficult_powder,
              mb.brief,
              mb.is_fixed_recipe,
              '' AS atitle,
              '' AS apy,
              CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid
               FROM
                 药材表 AS mb
                     WHERE
                         mb.tid = 0
                       AND (
                              mb.title LIKE '%GC%'
                              OR mb.py LIKE '%GC%'
                                )
                        ) --
真名药材
 
结束
##
 UNION ALL
    (
      SELECT
            mb.id,
            mb.sort_id,
            mb.title,
            mb.py,
            mb.unit,
            mb.weight,
            mb.tid,
            mb.amount_max,
            mb.poisonous,
            mb.is_auxiliary,
            mb.is_auxiliary_free,
            mb.is_difficult_powder,
            mb.brief,
            mb.is_fixed_recipe,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle,
            malias.py AS apy,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid
          FROM
                药材表 AS mb
                LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id
          WHERE
                malias.title LIKE '%GC%'
                OR malias.py LIKE '%GC%'
                      ) --
其他药材结束
##
                 -- #union end##
                ) munion
                GROUP BY
                    id --
全部实名药材
 
结束
##
                    ) m
            LEFT JOIN (
                --
个人使用药材统计
 
开始
##
    SELECT
          count(*) AS total,
          rc.i AS m药材表id
     FROM
           处方药材表 AS rc
           INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id
      WHERE
           r.did = 40
            AND r.timeline > 1576115196
            AND rc.type_id in (1, 3)
       GROUP BY
              rc.i --
个人使用药材统计
 
结束
##
           ) p ON m.id = p.m药材表id -- mbu end ##
            ) mbu
    INNER JOIN (
        -- msu start
供应商药材筛选
##
        SELECT
            ms.药材表id,
            max(ms.audit) AS audit,
            max(ms.price) AS price,
            max(ms.market_price) AS market_price,
            max(ms.is_granule) AS is_granule,
            max(ms.is_decoct) AS is_decoct,
            max(ms.is_slice) AS is_slice,
            max(ms.is_cream) AS is_cream,
            max(ms.is_extract) AS is_extract,
            max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule,
            max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,
            max(ms.is_drychip) AS is_drychip,
            max(ms.is_pill) AS is_pill,
            max(ms.is_powder) AS is_powder,
            max(ms.is_bolus) AS is_bolus
        FROM
            供应商药材表 AS ms
            INNER JOIN (
                SELECT
                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id
                FROM
                    药库供应商关系表 AS ssof
                WHERE
                    ssof.药库id IN (
                        1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22,
                        24, 25, 26, 27, 31, 33
                    )
                    AND ssof.药方剂型id IN (1)
            ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id
        WHERE
            ms.audit = 1
        GROUP BY
            ms.药材表id -- msu end ##
            ) msu ON mbu.id = msu.药材表id
WHERE
    msu.药材表id > 0
    AND msu.is_slice = 1
order by
    total desc,
    ttid desc