一通骚操作,我把SQL执行效率提高了10000000倍!

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 )

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:

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
            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:这里有朋友问怎么查看优化后的语句,方法如下:

在命令窗口执行 

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:

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 sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere 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:

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

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:

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:

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:

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:

先提取sc再连表,这样效率就高多了,现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表,那么现在可以明确需要建立相关索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询:

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

执行时间为:0.001s,这个时间相当靠谱,快了50倍

执行计划:

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 sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere sc.c_id=0 and sc.score=100

执行时间0.001s

执行计划:

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。

==========

(我是华丽的分割线)

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

执行sql

SELECT s.* from Student sINNER JOIN SC scon sc.s_id = s.s_idwhere 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:

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:

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

索引优化

上面讲到子查询的优化,以及如何建立索引,而且在多个字段索引时,分别对字段建立了单个索引

后面发现其实建立联合索引效率会更高,尤其是在数据量较大,单个列区分度不高的情况下。

单列索引

查询语句如下:

select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10

索引:

CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);
CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);
CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);

分别对sex,type,age字段做了索引,数据量为300w,查询时间:0.415s

执行计划:

发现type=index_merge

这是mysql对多个单列索引的优化,对结果集采用intersect并集操作

多列索引

我们可以在这3个列上建立多列索引,将表copy一份以便做测试

create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);

查询语句:

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10执行时间:0.032s,快了10多倍,且多列索引的区分度越高,提高的速度也越多

执行计划:

最左前缀

多列索引还有最左前缀的特性,执行一下语句:

select * from user_test where sex = 2
select * from user_test where sex = 2 and type = 2
select * from user_test where sex = 2 and age = 10

都会使用到索引,即索引的第一个字段sex要出现在where条件中

索引覆盖

就是查询的列都建立了索引,这样在获取结果集的时候不用再去磁盘获取其它列的数据,直接返回索引数据即可,如:

select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10

执行时间:0.003s ,要比取所有字段快的多

排序

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name

时间:0.139s

在排序字段上建立索引会提高排序的效率

create index user_name_index on user_test(user_name)

最后附上一些sql调优的总结,以后有时间再深入研究:

1、列类型尽量定义成数值类型,且长度尽可能短,如主键和外键,类型字段等等

2、建立单列索引

3、根据需要建立多列联合索引

  • 当单个列过滤之后还有很多数据,那么索引的效率将会比较低,即列的区分度较低
  • 如果在多个列上建立索引,那么多个列的区分度就大多了,将会有显著的效率提高。

1、根据业务场景建立覆盖索引只查询业务需要的字段,如果这些字段被索引覆盖,将极大的提高查询效率

2、多表连接的字段上需要建立索引,这样可以极大提高表连接的效率

3、where条件字段上需要建立索引

4、排序字段上需要建立索引

5、分组字段上需要建立索引

6、Where条件上不要使用运算函数,以免索引失效

7、排序字段上需要建立索引

8、分组字段上需要建立索引

9Where条件上不要使用运算函数,以免索引失效

作者:风过无痕-唐

链接:https://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

Image placeholder
sam_xie
未设置
  57人点赞

没有讨论,发表一下自己的看法吧

推荐文章
效率提高N倍的19条MySQL优化秘籍

一、EXPLAIN做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。下面来个简单的示例,标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据type列,连接类型。一个好的sql语句至少要达到

使用这些idea插件让开发效率提高5倍

idea有很多非常好用的插件,用好了这些插件能够极大的提高开发效率插件用的好,bug就追不上了我😆 0.idea插件如何安装打开idea的设置页面,选择Plugins选项即可搜索和安装插件1.JReb

在头条和百度搜索了100个关键词之后,我们发现……

作者|闫丽娇苏琦编辑|苏琦• 常用名词搜索方面,百度站外内容占比更高,内容来源比头条更多元。头条搜索的信息流广告目前还没有接入;• 疑问解答类搜索,百度的内容发散性更杂,而头条在信息准确度上更能理解用

《关于MySQL的一些骚操作》

概要回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4

我在华为写了13年代码的一些感悟

一天晚上,我和老婆聊天,说部门要我写个“大咖谈软件”的文章,老婆斜了我一眼,淡淡地说:“Linus大神21岁就写出了Linux内核的雏形,缔造了一个自由主义的开源世界;张小龙28岁写出了foxmail

Laravel 项目 远程合作,8 小时工作量 / 1000。

背景公司现在有几个模块需要开发,技术选定Laravel,希望找几位合作伙伴加快系统完成的速度。 初步预计合作周期2~3个月,如合作愉快,后续也可拆包长期合作。工作内容:1、系统分析和数据库设计; 2、

“第 1 份工作,我只干了 2 周就被辞退了” | 十年系列

我是一个有故事的程序员。01.写在前面十年前,我还是象牙塔中数学系的一名普通的大三学生。九年前,我是富士康流水线工厂的一名工人。六年前,我包里揣着3000 RMB来北漂。三年前,我在一家互联网金融公司

这些linux技巧大大提高你的工作效率

前言linux中的一些小技巧可以大大提高你的工作效率,本文就细数那些提高效率或者简单却有效的linux技巧。命令编辑及光标移动这里有很多快捷键可以帮我们修正自己的命令。接下来使用光标二字代替光标的位置

老焦专栏 | 用 RACI 模式梳理业务流程,提高业务发布的效率

转载本文需注明出处:微信公众号EAWorld,违者必究。最近经常在不同场合说,技术发展已经进入深水区。IT技术发展已经越来越成熟了,尤其在金融行业,以前是解决从无到有的问题,现在该有的系统都有了,是解

如何利用科技提高效率,降低成本

以前,企业用数据库来存储客户信息,这些信息必须谨慎保存,并且需要实时手动更新。今天,有许多自动化CRM工具在被设计时考虑了各个行业不同的需求。过去,无论企业规模大小,都必须向客户开具纸质发票,并等待数

Java没有创新了吗?Java 13提供可提高生产率和效率的功能

在其CodeOne会议上,Oracle解释了JavaSE13正式发布后Java的快速发布周期如何带来创新。在过去的二十多年中,Java编程语言新版本的开发速度相对较慢,仅每隔几年就会进行重大更新。甲骨

四面受敌!ARM暂停与华为合作,芯片备胎计划还能执行么?

大数据文摘出品作者:周素云、蒋宝尚一波未平,一波又起,华为四面受敌。继谷歌限制华为的安卓服务后,当地时间5月22日,BBC报道英国芯片设计商ARM刚刚宣布暂停与华为合作!根据BBC获得的内部文件,AR

一条SQL语句在MySQL中如何执行的

前两天发了一条SQL慢的原因有哪些,在那篇文章我没有说到优化器之类的,我觉得如果配合一条SQL是如何执行的,会更好,所以特地找了一篇。来源:JavaGuide  |作者:木木匠本篇文章会分析一个sql

回馈开源,我如何排查一个MySQL Bug

X-Engine是阿里巴巴自研的高性能低成本存储引擎,经过多年的努力,我们在集团内部以AliSQL(X-Engine)的形式(AliSQL是阿里的MySQL分支)支持了许多业务,为用户带来了显著的成本

我们做了大量工作,可自动化 UI 测试依旧实现不了

对开发者而言,测试的重要性不言而喻。在发布新功能前,开发者需要确保已有功能有效,这就需要将每个发布版本给到QA团队执行人工回归测试。然后,测试人员或QA团队花费数天时间执行脚本以寻找Bug。本文是S

MongoDB与阿里云达成战略合作,云将是数据库最佳载体

摘要:开源数据库厂商与云服务供应商两大阵营之间存在争议是事实,MongoDB与阿里云达成战略合作,背后意味着什么?对MongoDB,对阿里云分别意味着什么?对整个数据库产业又意味着什么?MongoDB

GORM 中文文档_4.5. 原生 SQL 和 SQL 生成器

运行原生SQL 执行原生SQL时不能通过链式调用其他方法 db.Exec("DROPTABLEusers;") db.Exec("UPDATEordersSETshipped_at=?WHEREidI

【Golang+MySQL】记一次 MySQL 数据库迁移(一)

【Golang+mysql】记一次mysql数据库迁移(一)文章地址:https://github.com/stayfoo/stayfoo-hub一、准备目标: 腾讯云CVM自建mysql数据迁移到腾

MySQL 性能优化:8 种常见 SQL 错误用法!

1、LIMIT语句分页查询是最常用的场景之一,但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句,一般DBA想到的办法是在type,name,create_time字段上加组合索引。这样条件排序都

为什么SQL正在击败NoSQL,这对未来的数据意味着什么

导读:经过多年的沉寂之后,今天的SQL正在复出。缘由如何?这对数据社区有什么影响?看看本文的分析。以下为译文。自从可以利用计算机做事以来,我们一直在收集的数据以指数级的速度在增长,因此对于数据存储、处

Oracle/云MySQL/MsSQL“大迁移”真相及最优方案

最近一段时间碰到一些数据迁移的项目,如:Oracle迁移到MySQL,MsSQL迁移到MySQL,云MySQL迁移到本地MySQL。对于这方面做了系统的整理。包括:迁移方案的选择、如何跳出迁移遇到的坑

SQL 已死,但 SQL 将永存!

在SQL被引入的47年中,它经历了许多数据库的诞生和消亡,也经历了许多数据处理方式的诞生和消亡。以下为译文:四十七年前,两位年轻的IBM研究人员在数据库上提出了一种新的语言,这是一种关系型语言,它奉行

SQL Server 2014的数据库引擎新增功能(参考sqlserver官方文档)

SQLServer2014数据库引擎引入了一些新功能和增强功能,这些功能可以提高设计、开发和维护数据存储系统的架构师、开发人员和管理员的能力和工作效率。  以下是 数据库引擎已增强的方面。数据库引擎功

mysql 进行update时,要更新的字段中有单引号或者双引号导致不能批量生成sql的问题

前言将数据从一张表迁移到另外一张表的过程中,通过mysql的concat方法批量生成sql时遇到了一个问题,即进行UPDATE更新操作时如果原表中的字段中包含单引号'或者双引号",那么就会生成不正确的

吊打面试官!MySQL灵魂100问,你能答出多少?

推荐阅读:面试机会不等人,资料看精不看多!史上最全Java技术资料合集!2019年中总结,400道一线大厂高频精选面试题合集(JVM+Spring+RabbitMQ+Mybatis+Redis+分布式