plsql 查询执行时间_SQL 执行效率提高了N倍

本文通过一个实例展示了SQL查询优化的过程,包括如何通过建立索引来显著提高查询效率。从30000多秒的查询时间降至1秒以内,通过分析执行计划,理解MySQL的查询优化策略,如子查询优化为EXISTS子句,以及选择合适的连接顺序和使用索引。总结了优化SQL的几个关键点:避免嵌套子查询,使用连接查询,创建合适索引,以及分析执行计划。

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场景

用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景

课程表

数据100条

学生表:

数据70000条

学生成绩表SC

数据70w条

查询目的:

查找语文考100分的考生

查询语句:

执行时间:30248.271s

为什么这么慢?先来查看下查询计划:

fc562500dff851ca0648b8004e268641.png

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

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,看来建索引很有必要,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:

4ae161f05cb89fa94b712da9e3a8ea09.png

查看优化后的sql:

补充:这里有网友问怎么查看优化后的语句

方法如下:

在命令窗口执行

cc6b076af28a9318fa46c03e5a9d59ff.png
a3b20a61c7d2009f911f50dd54ad4b29.png

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

耗时:0.001s

得到如下结果:

42285307b430a8e63d0a6390291e8947.png

然后再执行

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*11=770077次。

那么改用连接查询呢?

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:

d0fc98b0d5ba4c7bd5abb010d9746f11.png

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

show index from SC

d9940037cab960336a14d991fc680db0.png

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:

10d6793e6bd8aabaa209eb88a81803c5.png

优化后的查询语句为:

貌似是先做的连接查询,再执行的where过滤

回到前面的执行计划:

d0fc98b0d5ba4c7bd5abb010d9746f11.png

这里是先做的where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:

3814e06b161976fa64061a516fced3d3.png

正常情况下是先join再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

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:

1f828020e31b60fc0cebce97f4bc212b.png

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

再执行查询:

执行时间为:0.001s,这个时间相当靠谱,快了50倍

执行计划:

f5528e62b2ecc076eb6c05c145fea10d.png

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

执行时间0.001s

执行计划:

9f6d34e66525fbf18c4cbbe091d280b8.png

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.建立合适的索引

4.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

由于时间问题,这篇文章先写到这里,后续再分享其他的sql优化经历。

个死循环,解不开,这里就不讨论了,每个人都有每个人的想法和评价吧。

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