一次翻好多倍的SQL优化过程

参考链接：
良许的公众号
一次非常有意思的SQL优化经历

本次案例测试如下：
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

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:
方法如下：
在命令窗口执行

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`                   
                  )    
              )     
      ) 
  )

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 s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where 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：

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)  
    )

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。
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 s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where 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。

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

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);

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

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

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，
那么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。

4 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

5 多表连接的字段上需要建立索引 这样可以极大的提高表连接的效率

6 where条件字段上需要建立索引

7 排序字段上需要建立索引

8 分组字段上需要建立索引

9 Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效

mysql查询sql计划_MySQL 查询计划 总结

数据库执行计划的局限性：

EXPLAIN不会告诉你关于触发器、存储过程的信息或用户自定义函数对查询的影响情况；

EXPLAIN不考虑各种Cache（通常人们所说的Cache就是指缓存SRAM。 SRAM叫静态内存，“静态”指的是当我们将一笔数据写入SRAM后，除非重新写入新数据或关闭电源，否则写入的数据保持不变）；

EXPLAIN不能显示MySQL在执行查询时所作的优化工作；

部分统计信息是估算的，并非精确值；

EXPALIN只能解释SELECT操作，其他操作要重写为SELECT后查看执行计划。（mysql5.6的版本已经支持直接查看）

一张图告诉你SQL使用inner join，left join 等

数据库优化的8大方案