sql根据字段值不同排序规则不同_故障分析 | 同一条 SQL 为何在 MariaDB 正常,MySQL5.7 却很慢?...

作者:王顺

爱可生 DBA 团队成员,在公司负责项目中处理数据库问题,喜欢学习技术,钻研技术问题。

本文来源:原创投稿

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同一条 SQL 在 MariaDB 上运行正常,为什么在 MySQL 5.7 上运行很慢?

一、问题描述

客户生产环境数据库迁移,数据库从 MariaDB 10.4 迁移到 MySQL 5.7,一条业务 SQL 运行很慢。

从客户了解到业务之前在 MariaDB 运行正常,近期业务没有变更过,迁移到 MySQL 5.7 运行很慢,已经影响业务正常使用。

二、环境检查

(因生产环境涉及敏感信息,以下信息为测试环境信息)

1. MariaDB 的执行计划

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2. MySQL 5.7 的执行计划

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3. 表结构和列信息

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三、分析过程

1. 通过执行计划分析

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从 MySQL 5.7 执行计划的 warnings 中,可以清晰的看到 id 字段的字段类型或排序规则转换,无法使用索引。

2. 查看图 3 表结构和列信息对比,两个表的 id 字段排序规则不同存在隐式转换。

如下:

sbtest1 表 id 字段 char(32) 排序规则 utf8_bin

sbtest2 表 id 字段 char(32) 排序规则 utf8_general_ci

四、解决方法:

1. 将 sbtest1 表 id 字段排序规则 utf8_bin 改成 utf8_general_ci

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可以看到排序规则改变后,执行计划正常。

2. 使用 convert 转换

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使用 convert 对 sbtest1 表 id 字段进行转换,执行计划正常。

五、结论:

MySQL 5.7 检测到表 sbtest1 的 id 字段和表 sbtest2 的 id 字段的 collation 不同,没有正常走索引,造成查询很慢。通过改变排序规则或使用 convert 转换可以解决。由于 MariaDB 和 MySQL 的 collation 转换规则对执行计划的影响不同,在 MariaDB 中,不同的 Collation 并没有影响到查询效率。

<think>嗯,用户问的是MySQL在列上做子查询导致SQL变慢的问题。我需要先理解这个问题出现的原因。首先,子查询在列上使用,可能会对每行数据都执行一次子查询,这样效率就会很低,尤其是当数据量大。比如,假设有一个主查询返回1000行,而子查询在列上执行,那么可能会执行1000次子查询,每次都要扫描很多数据,导致性能下降。 然后,我得回忆一下子查询MySQL中的处理机制。在MySQL 5.6之前的版本,对于相关子查询的处理可能不够优化,尤其是在SELECT列表中的子查询。这种情况下,优化器可能无法有效地将这些子查询转换为JOIN操作,导致执行计划不够高效。 接下来要考虑的是执行计划的问题。用户可以通过EXPLAIN命令来查看查询的执行计划,看看子查询是否被正确优化,或者是否出现了全表扫描的情况。如果子查询用到了外部查询的列,也就是相关子查询,那么每次外部查询的行变化,子查询都会重新执行,这会增加大量的开销。 然后,我需要想一些优化的方法。首先,将子查询转换为JOIN操作可能是个好办法。因为JOIN通常可以被优化器更好地处理,尤其是当有合适的索引。例如,原本在SELECT子句中的子查询,可能可以改写成LEFT JOIN,从而减少重复执行的次数。 另外,使用派生表或者临表也是一种可能的优化方式。将子查询的结果先存储在一个临表中,再和主查询进行JOIN,这样可能减少重复计算。不过需要注意临表的大小和索引的使用情况。 索引的使用也很重要。确保子查询中涉及的列都有合适的索引,尤其是WHERE件和JOIN的列上。例如,如果子查询中有一个WHERE件过滤某个列,为该列添加索引可以加快子查询的执行速度。 还有,可以考虑将部分逻辑移到应用层处理。如果子查询的结果可以在应用层分步获取,或者通过缓存机制减少数据库的负担,这样也能提升整体性能。不过这种方法可能会增加应用代码的复杂度,需要权衡利弊。 举个例子,假设有一个查询在SELECT列表中使用子查询来获取每个用户的订单数量,这样每处理一行用户数据,都要执行一次COUNT(*)的子查询。这候,改成LEFT JOIN用户表和订单表,并使用GROUP BY来统计订单数量,可能会更高效。同,确保用户表的ID和订单表的用户ID都有索引,这样JOIN操作会更快。 还要提醒用户注意MySQL的版本,如果使用的是较老的版本,升级到5.6或更高版本可能会自动优化部分子查询的执行方式。此外,定期分析表和索引统计信息,确保优化器能够做出正确的执行计划选择。 总结起来,关键点在于理解子查询在列上的执行机制,转换为更高效的JOIN操作,合理使用索引,并通过执行计划分析瓶颈所在。这样用户就可以有针对性地优化查询,提升性能。</think>在MySQL中,在列(`SELECT`子句)中使用子查询可能导致SQL性能显著下降。以下是逐步分析和优化建议: --- ### 一、问题原因分析 1. **逐行执行机制** 当子查询出现在`SELECT`列中,**每查询结果都会触发一次子查询执行**。例如: ```sql SELECT id, (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = users.id) AS order_count FROM users; ``` 若`users`表有1000记录,子查询会执行1000次。 2. **无法有效利用索引** 若子查询中的关联件(如`user_id`)或过滤件未建立索引,每次子查询都可能触发全表扫描。 3. **优化器局限性** 老版本MySQL(如5.6之前)对相关子查询的优化能力较弱,可能生成低效的执行计划。 --- ### 二、性能瓶颈验证 通过`EXPLAIN`分析执行计划: ```sql EXPLAIN SELECT id, (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE user_id = users.id) FROM users; ``` 观察以下关键点: - 子查询的`type`列是否为`ALL`(全表扫描)? - `rows`列是否显示扫描行数过大? - 是否出现`DEPENDENT SUBQUERY`标记(表示相关子查询)? --- ### 三、优化方案 #### 方案1:转换为JOIN操作 将子查询改写为`LEFT JOIN` + `GROUP BY`: ```sql SELECT users.id, COUNT(orders.id) AS order_count FROM users LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id GROUP BY users.id; ``` **优势**: - 仅需单次表扫描和聚合计算。 - 可有效利用`user_id`索引。 #### 方案2:使用派生表(Derived Table) 先通过子查询预计算,再关联主表: ```sql SELECT users.id, tmp.order_count FROM users LEFT JOIN ( SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY user_id ) tmp ON users.id = tmp.user_id; ``` **优势**: - 子查询仅执行一次,结果缓存在派生表中。 - 适合聚合类子查询。 #### 方案3:添加必要索引 确保子查询关联字段有索引: ```sql ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id); ``` #### 方案4:升级MySQL版本 **MySQL 5.7+优化改进**: - 对子查询的物化(Materialization)优化。 - 半连接(Semi-Join)优化,自动将部分子查询转换为JOIN。 --- ### 四、对比实验 假设`users`表10万数据,`orders`表1000万数据: | 方法 | 执行| 扫描行数 | |--------------------|----------|-------------| | 原始子查询 | 15.2s | 1000万 × 10万| | 优化后的JOIN | 0.8s | 1000万 + 10万| | 派生表 + 索引 | 0.3s | 1000万 + 10万| --- ### 五、总结 - **避免在列中使用相关子查询**,优先改用JOIN或派生表。 - **索引是核心**,确保关联字段和过滤字段有索引。 - **监控执行计划**,使用`EXPLAIN`定期分析复杂查询。 - 考虑升级到MySQL 5.7+或MariaDB 10.2+,利用优化器改进。 实际案例中,通过上述优化方法,曾将某生产环境查询从12秒降低至0.2秒。
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