第39期：MySQL 时间类分区写 SQL 注意事项

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原创 2022-02-17 14:43:15 880 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

39、SQL - TOP子句的使用与优化本文详细介绍了SQL中TOP子句的使用方法及其优化技巧，包括基本语法、排序控制、与其他SQL子句的结合以及在不同数据库系统中的实现差异。通过实际案例和性能分析，帮助开发者更好地应用TOP子句以提升查询效率和用户体验。阅读详情

上篇《MySQL 时间类分区具体实现》介绍了时间类分区的实现方法，本篇是对上篇的一个延伸，介绍基于此类分区的相关 SQL 编写注意事项。

对于分区表的检索无非有两种，一种是带分区键，另一种则不带分区键。一般来讲检索条件带分区键则执行速度快，不带分区键则执行速度变慢。这种结论适应于大多数场景，但不能以偏概全，要针对不同的分区表定义来写最合适的 SQL 语句。用分区表的目的是为了减少 SQL 语句检索时的记录数，如果没有达到预期效果，则分区表只能带来副作用。接下来我列举几个经典的 SQL 语句：

细心的读者在阅读完上篇可能心中就有一些疑问，基于表 ytt_p1 的 SQL 语句如下：

select count(*) from ytt_pt1 where log_date >='2018-01-01' and log_date <'2019-01-01';

同样是分区表 ytt_pt1_month1 ，基于这张表的 SQL 语句如下：

select count(*) from ytt_pt1_month1 where log_date in ('2020-01-01','2020-01-02','2020-01-03','2020-01-04','2020-01-05','2020-01-06','2020-01-07','2020-01-08','2020-01-09','2020-01-10','2020-01-11','2020-01-12','2020-01-13','2020-01-14','2020-01-15');

两张表的检索需求类似，为何写法差异不小？后者为何要写成列表形式而不继续写成简单的范围检索形式？带着这点疑问，我们继续。

MySQL 针对分区表有一项优化技术叫 partition pruning ，翻译过来就是分区裁剪。其大致含义是 MySQL 会根据 SQL 语句的过滤条件对应的分区函数进行计算，并把计算结果穿透到底层分区表从而减小扫描记录数的一种优化策略。对于时间类型（DATE,TIMESTAMP,TIME，DATETIME），MySQL 仅支持部分函数的分区裁剪：to_days，to_seconds，year，unix_timestamp。那么我们再来看之前的疑问：表 ytt_pt1_month1 分区函数为 month ，MySQL 分区表虽然支持 month 函数，但是分区裁剪技术却不包含这个函数。接下来，分两部分来介绍本篇内容。

第一、来体验下 MySQL 的分区裁剪技术，新建一张表 pt_pruning：分区函数为 to_days 。

create table pt_pruning (
id int,
r1 int,
r2 int,
log_date date)
partition by range(to_days(log_date))
(
PARTITION p_01 VALUES LESS THAN (to_days('2020-02-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_02 VALUES LESS THAN (to_days('2020-03-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_03 VALUES LESS THAN (to_days('2020-04-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_04 VALUES LESS THAN (to_days('2020-05-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_05 VALUES LESS THAN (to_days('2020-06-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_06 VALUES LESS THAN (to_days('2020-07-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_07 VALUES LESS THAN (to_days('2020-08-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_08 VALUES LESS THAN (to_days('2020-09-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_09 VALUES LESS THAN (to_days('2020-10-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_10 VALUES LESS THAN (to_days('2020-11-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_11 VALUES LESS THAN (to_days('2020-12-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_12 VALUES LESS THAN (to_days('2021-01-01')) ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p_max VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB
)

此表包含2020年一整年的数据，大概100W条，此处省略造数据过程。

(localhost:ytt)<mysql>select min(log_date),max(log_date),count(*) from pt_pruning;
+---------------+---------------+----------+
| min(log_date) | max(log_date) | count(*) |
+---------------+---------------+----------+
| 2020-01-02    | 2020-12-31    |  1000000 |
+---------------+---------------+----------+
1 row in set (0.72 sec)

分别执行下面几条 SQL :

SQL 1：求日期包含 ‘2020-01-02’ 的记录条数。

SQL 1： select count(*) from pt_pruning where log_date <= '2020-01-02';

SQL 2 和 SQL 3 ：求2020年1月份的记录条数。

SQL 2： select count(*) from pt_pruning where log_date < '2020-02-01';

SQL 3:  select count(*) from pt_pruning where log_date between '2020-01-01' and '2020-01-31';

SQL 1 和 SQL 2 执行时间为0.04秒，SQL 3 执行时间为0.06秒。在没有使用索引的条件下效果还是比较理想的。

(localhost:ytt)<mysql> select count(*) from pt_pruning where log_date <= '2020-01-02';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|     2621 |
+----------+
1 row in set (0.04 sec)

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_pruning where log_date < '2020-02-01';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (0.04 sec)

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_pruning where log_date between '2020-01-01' and '2020-01-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)

所以切记使用 MySQL 分区裁剪技术规定的分区函数来建立分区表，这样写 SQL 就会相对随意些。如果由于历史原因，分区表没有使用以上规定的分区函数，可以有以下两项可能的优化策略：

手工改 SQL 语句让其达到最优。
加 HINT 来提示 MySQL 使用具体的分区。

第二、如果分区表使用的分区函数未满足 MySQL 分区裁剪技术的规则，该如何优化此类 SQL 语句？

为避免和上篇内容混淆，建张新表 pt_month，复制表 ytt_pt1_month1 的表定义。表 pt_month 和表 pt_pruning 一样，存放了2020年一整年的记录，总条数也为100W。

(localhost:ytt)<mysql>select min(log_date),max(log_date),count(*) from pt_month;
+---------------+---------------+----------+
| min(log_date) | max(log_date) | count(*) |
+---------------+---------------+----------+
| 2020-01-02    | 2020-12-31    |  1000000 |
+---------------+---------------+----------+
1 row in set (0.72 sec)

再次执行之前的三条 SQL ，并把表名替换为 pt_month ：

SQL 1 执行时间为1.26秒，相比之前慢了不少。查看执行计划，发现未使用 MySQL 分区裁剪技术，扫描了不必要的表分区。（这里是全部表分区）

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month where log_date <= '2020-01-02';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|     2621 |
+----------+
1 row in set (1.26 sec)

(localhost:ytt)<mysql>explain 
    -> select count(*) from pt_month where log_date <= '2020-01-02'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: pt_month
   partitions: p_01,p_02,p_03,p_04,p_05,p_06,p_07,p_08,p_09,p_10,p_11,p_max
...
         rows: 992805
     filtered: 33.33
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

接下来对 SQL 1 进行一个简单的优化：既然是求日期为’2020-01-02‘ 那天的记录，那就不要使用<=来过滤，直接用=过滤：执行时间0.03秒。查看执行计划，改后的 SQL 直接定位到表分区 p_01 ，达到了分区裁剪的效果。

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month where log_date = '2020-01-02';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|     2621 |
+----------+
1 row in set (0.03 sec)

(localhost:ytt)<mysql>explain 
    -> select count(*) from pt_month where log_date = '2020-01-02'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: pt_month
   partitions: p_01
         type: ALL
...
         rows: 82522
     filtered: 10.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

继续执行 SQL 2 和 SQL 3 ：执行时间都是1秒到2秒之间，效率很差，也未使用 MySQL 分区裁剪技术。

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month where log_date < '2020-02-01';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (1.35 sec)

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month where log_date between '2020-01-01' and '2020-01-31';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (1.93 sec)

来继续优化 SQL 2 和 SQL 3，由于两个需求一致，可以把范围检索改为指定列表检索：执行时间仅为0.04秒。

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month where log_date in ('2020-01-01','2020-01-02','2020-01-03','2020-01-04','2020-01-05','2020-01-06','2020-01-07','2020-01-08','2020-01-09','2020-01-10','2020-01-11','2020-01-12','2020-01-13','2020-01-14','2020-01-15','2020-01-16','2020-01-17','2020-01-18','2020-01-19','2020-01-20','2020-01-21','2020-01-22','2020-01-23','2020-01-24','2020-01-25','2020-01-26','2020-01-27','2020-01-28','2020-01-29','2020-01-30','2020-01-31');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (0.04 sec)

把范围查询改为 IN 列表后，效率得到很大提升，查询计划显示 MySQL 优化器只在分区 p_01 上检索记录。

...
   partitions: p_01
...

除了改造 SQL 语句，还可以给语句加 HINT 的方式来让 MySQL 使用分区裁剪技术：比如给 SQL 2 加上 HINT 后，执行时间为0.04秒，和之前改造后的语句执行效率相当。

(localhost:ytt)<mysql>select count(*) from pt_month partition (p_01) where log_date < '2020-02-01';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    82410 |
+----------+
1 row in set (0.04 sec)