場景

我用的數(shù)據(jù)庫是mysql5.6，下面簡單的介紹下場景

課程表： 

create table Course(  
c_id int PRIMARY KEY,  
name varchar(10)  
) 

數(shù)據(jù)100條

學(xué)生表: 

create table Student(  
id int PRIMARY KEY,  
name varchar(10)  
) 

數(shù)據(jù)70000條

學(xué)生成績表SC： 

CREATE table SC(  
    sc_id int PRIMARY KEY,  
    s_id int,  
    c_id int,  
    score int  
) 

數(shù)據(jù)70w條

查詢目的：

查找語文考100分的考生

查詢語句： 

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 ) 

 執(zhí)行時(shí)間：30248.271s

暈，為什么這么慢，先來查看下查詢計(jì)劃： 

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 ) 

發(fā)現(xiàn)沒有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一個(gè)索引，建立索引的字段當(dāng)然是在where條件的字段了。

先給sc表的c_id和score建個(gè)索引 

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

再次執(zhí)行上述查詢語句，時(shí)間為: 1.054s

快了3w多倍，大大縮短了查詢時(shí)間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，建索引很有必要，很多時(shí)候都忘記建索引了，數(shù)據(jù)量小的的時(shí)候壓根沒感覺，這優(yōu)化的感覺挺爽。

但是1s的時(shí)間還是太長了，還能進(jìn)行優(yōu)化嗎，仔細(xì)看執(zhí)行計(jì)劃：

查看優(yōu)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`  
                    )  
                )  
        )  
    ) 

怎么查看優(yōu)化后的語句？

方法如下（在命令窗口執(zhí)行 ）：

有type=all

按照我之前的想法，該sql的執(zhí)行的順序應(yīng)該是先執(zhí)行子查詢 

select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 

耗時(shí)：0.001s

得到如下結(jié)果：

[[261522]]

然后再執(zhí)行 

select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000) 

耗時(shí)：0.001s

這樣就是相當(dāng)快了啊，Mysql竟然不是先執(zhí)行里層的查詢，而是將sql優(yōu)化成了exists子句，并出現(xiàn)了EPENDENT SUBQUERY，mysql是先執(zhí)行外層查詢，再執(zhí)行里層的查詢，這樣就要循環(huán)70007*8次。

那么改用連接查詢呢？ 

SELECT s.* from   
Student s  
INNER JOIN SC sc  
on ssc.s_id = s.s_id  
where sc.c_id=0 and sc.score=100 

這里為了重新分析連接查詢的情況，先暫時(shí)刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index

執(zhí)行時(shí)間是：0.057s

效率有所提高，看看執(zhí)行計(jì)劃：

這里有連表的情況出現(xiàn)，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個(gè)索引 

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);  
show index from SC 

再執(zhí)行連接查詢

時(shí)間: 1.076s

竟然時(shí)間還變長了，什么原因？查看執(zhí)行計(jì)劃：

優(yōu)化后的查詢語句為： 

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)  
    ) 

貌似是先做的連接查詢，再進(jìn)行的where條件過濾。

回到前面的執(zhí)行計(jì)劃：

這里是先做的where條件過濾，再做連表，執(zhí)行計(jì)劃還不是固定的，那么我們先看下標(biāo)準(zhǔn)的sql執(zhí)行順序：

正常情況下是先join再進(jìn)行where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會(huì)有70w條數(shù)據(jù)發(fā)送join，因此先執(zhí)行where過濾是明智方案，現(xiàn)在為了排除mysql的查詢優(yōu)化，我自己寫一條優(yōu)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 

即先執(zhí)行sc表的過濾，再進(jìn)行表連接。

執(zhí)行時(shí)間為：0.054s

和之前沒有建s_id索引的時(shí)間差不多。

查看執(zhí)行計(jì)劃：

先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現(xiàn)在的問題是提取sc的時(shí)候出現(xiàn)了掃描表，那么現(xiàn)在可以明確需要建立相關(guān)索引。

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

再執(zhí)行查詢： 

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 

執(zhí)行時(shí)間為：0.001s

這個(gè)時(shí)間相當(dāng)靠譜，快了50倍

執(zhí)行計(jì)劃：

我們會(huì)看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。

那么再來執(zhí)行下sql: 

SELECT s.* from   
Student s  
INNER JOIN SC sc  
on ssc.s_id = s.s_id  
where sc.c_id=0 and sc.score=100 

執(zhí)行時(shí)間0.001s

執(zhí)行計(jì)劃：

這里是mysql進(jìn)行了查詢語句優(yōu)化，先執(zhí)行了where過濾，再執(zhí)行連接操作，且都用到了索引。

調(diào)整內(nèi)容為SC表的數(shù)據(jù)增長到300W,學(xué)生分?jǐn)?shù)更為離散。

先回顧下： 

show index from SC 

執(zhí)行sql 

SELECT s.* from   
Student s  
INNER JOIN SC sc  
on ssc.s_id = s.s_id  
where sc.c_id=81 and sc.score=84 

執(zhí)行時(shí)間：0.061s

這個(gè)時(shí)間稍微慢了點(diǎn)。

執(zhí)行計(jì)劃：

這里用到了intersect并集操作，即兩個(gè)索引同時(shí)檢索的結(jié)果再求并集，再看字段score和c_id的區(qū)分度，單從一個(gè)字段看，區(qū)分度都不是很大，從SC表檢索，c_id=81檢索的結(jié)果是70001,score=84的結(jié)果是39425。

而c_id=81 and score=84 的結(jié)果是897，即這兩個(gè)字段聯(lián)合起來的區(qū)分度是比較高的，因此建立聯(lián)合索引查詢效率將會(huì)更高，從另外一個(gè)角度看，該表的數(shù)據(jù)是300w，以后會(huì)更多，就索引存儲(chǔ)而言，都是不小的數(shù)目，隨著數(shù)據(jù)量的增加，索引就不能全部加載到內(nèi)存，而是要從磁盤去讀取，這樣索引的個(gè)數(shù)越多，讀磁盤的開銷就越大，因此根據(jù)具體業(yè)務(wù)情況建立多列的聯(lián)合索引是必要的，那么我們來試試吧。 

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); 

執(zhí)行上述查詢語句

消耗時(shí)間為：0.007s

這個(gè)速度還是可以接受的

執(zhí)行計(jì)劃：

該語句的優(yōu)化暫時(shí)告一段落。

總結(jié)：

•  mysql嵌套子查詢效率確實(shí)比較低
•  可以將其優(yōu)化成連接查詢
•  連接表時(shí)，可以先用where條件對(duì)表進(jìn)行過濾，然后做表連接

    （雖然mysql會(huì)對(duì)連表語句做優(yōu)化）

•  建立合適的索引，必要時(shí)建立多列聯(lián)合索引
•  學(xué)會(huì)分析sql執(zhí)行計(jì)劃，mysql會(huì)對(duì)sql進(jìn)行優(yōu)化，所以分析執(zhí)行計(jì)劃很重要

索引優(yōu)化

上面講到子查詢的優(yōu)化，以及如何建立索引，而且在多個(gè)字段索引時(shí)，分別對(duì)字段建立了單個(gè)索引。

后面發(fā)現(xiàn)其實(shí)建立聯(lián)合索引效率會(huì)更高，尤其是在數(shù)據(jù)量較大，單個(gè)列區(qū)分度不高的情況下。

單列索引

查詢語句如下： 

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); 

分別對(duì)sex,type,age字段做了索引，數(shù)據(jù)量為300w

查詢時(shí)間：0.415s

執(zhí)行計(jì)劃：

發(fā)現(xiàn)type=index_merge

這是mysql對(duì)多個(gè)單列索引的優(yōu)化，對(duì)結(jié)果集采用intersect并集操作

多列索引

我們可以在這3個(gè)列上建立多列索引，將表copy一份以便做測試 

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

查詢語句： 

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

執(zhí)行時(shí)間：0.032s

快了10多倍，且多列索引的區(qū)分度越高，提高的速度也越多

執(zhí)行計(jì)劃：

最左前綴

多列索引還有最左前綴的特性：

都會(huì)使用到索引，即索引的***個(gè)字段sex要出現(xiàn)在where條件中

執(zhí)行一下語句： 

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 

索引覆蓋

就是查詢的列都建立了索引，這樣在獲取結(jié)果集的時(shí)候不用再去磁盤獲取其它列的數(shù)據(jù)，直接返回索引數(shù)據(jù)即可

如： 

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

執(zhí)行時(shí)間：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 

時(shí)間：0.139s

在排序字段上建立索引會(huì)提高排序的效率 

create index user_name_index on user_test(user_name) 

***附上一些sql調(diào)優(yōu)的總結(jié)，以后有時(shí)間再深入研究

•  列類型盡量定義成數(shù)值類型，且長度盡可能短，如主鍵和外鍵，類型字段等等
•  建立單列索引
•  根據(jù)需要建立多列聯(lián)合索引

當(dāng)單個(gè)列過濾之后還有很多數(shù)據(jù)，那么索引的效率將會(huì)比較低，即列的區(qū)分度較低，那么如果在多個(gè)列上建立索引，那么多個(gè)列的區(qū)分度就大多了，將會(huì)有顯著的效率提高。

•  根據(jù)業(yè)務(wù)場景建立覆蓋索引

只查詢業(yè)務(wù)需要的字段，如果這些字段被索引覆蓋，將極大的提高查詢效率

•  多表連接的字段上需要建立索引

這樣可以極大的提高表連接的效率

•  where條件字段上需要建立索引
•  排序字段上需要建立索引
•  分組字段上需要建立索引
•  Where條件上不要使用運(yùn)算函數(shù)，以免索引失效