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:
-
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 )
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:
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
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:
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:
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
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:
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:
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:
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:
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:
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:
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。