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。