Mysql优化经典案例

发布于:2021-09-21 18:25:44

场景


我用的数据库是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SC


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,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:



查看优化后的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
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`)))
)

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?



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


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*11=770077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:



优化后的查询语句为:


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)
)

貌似是先做的连接查询,再执行的where过滤


回到前面的执行计划:



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:



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


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


执行计划:



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.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。

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