昨天处理了一则复杂关联SQL的优化，这类SQL的优化往往考虑以下四点：
第一.查询所返回的结果集，通常查询返回的结果集很少，是有信心进行优化的；
第二.驱动表的选择至关重要，通过查看执行计划，可以看到优化器选择的驱动表,从执行计划中的rows可以大致反映出问题的所在；
第三.理清各表之间的关联关系，注意关联字段上是否有合适的索引；
第四.使用straight_join关键词来强制表之间的关联顺序，可以方便我们验证某些猜想；
SQL:
执行时间：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
mysql> select c.yh_id,
-> c.yh_dm,
-> c.yh_mc,
-> c.mm,
-> c.yh_lx,
-> a.jg_id,
-> a.jg_dm,
-> a.jg_mc,
-> a.jgxz_dm,
-> d.js_dm yh_js
-> from a, b, c
-> left join d on d.yh_id = c.yh_id
-> where a.jg_id = b.jg_id
-> and b.yh_id = c.yh_id
-> and a.yx_bj = ‘Y'
-> and c.sc_bj = ‘N'
-> and c.yx_bj = ‘Y'
-> and c.sc_bj = ‘N'
-> and c.yh_dm = '006939748XX' ;
1 row in set (0.75 sec)
|
这条SQL查询实际只返回了一行数据，但却执行耗费了750ms，查看执行计划：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
|
mysql> explain
-> select c.yh_id,
-> c.yh_dm,
-> c.yh_mc,
-> c.mm,
-> c.yh_lx,
-> a.jg_id,
-> a.jg_dm,
-> a.jg_mc,
-> a.jgxz_dm,
-> d.js_dm yh_js
-> from a, b, c
-> left join d on d.yh_id = c.yh_id
-> where a.jg_id = b.jg_id
-> and b.yh_id = c.yh_id
-> and a.yx_bj = ‘Y'
-> and c.sc_bj = ‘N'
-> and c.yx_bj = ‘Y'
-> and c.sc_bj = ‘N'
-> and c.yh_dm = '006939748XX' ;
+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+
| 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |
| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | d | index | NULL | PRIMARY | 196 | NULL | 54584 | Using index |
+—-+————-+——-+——–+——————+———+———+————–+——-+————-+
|
可以看到执行计划中有两处比较显眼的性能瓶颈：
|
1
2
3
|
| 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |
| 1 | SIMPLE | d | index | NULL | PRIMARY | 196 | NULL | 54584 | Using index |
|
由于d是left join的表，所以驱动表不会选择d表，我们在来看看a,b,c三表的大小：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
mysql> select count(*) from c;
+———-+
| count(*) |
+———-+
| 53731 |
+———-+
mysql> select count(*) from a;
+———-+
| count(*) |
+———-+
| 53335 |
+———-+
mysql> select count(*) from b;
+———-+
| count(*) |
+———-+
| 105809 |
+———-+
|
由于b表的数据量大于其他的两表，同时b表上基本没有查询过滤条件，所以驱动表选择B的可能排除；
优化器实际选择了a表作为驱动表，而为什么不是c表作为驱动表？我们来分析一下：
第一阶段：a表作为驱动表
a–>b–>c–>d:
(1):a.jg_id=b.jg_id—>(b索引:PRIMARY KEY (`JG_ID`,`YH_ID`) )
(2):b.yh_id=c.yh_id—>(c索引:PRIMARY KEY (`YH_ID`))
(3):c.yh_id=d.yh_id—>(d索引:PRIMARY KEY (`JS_DM`,`YH_ID`))
由于d表上没有yh_id的索引，索引在d表上添加索引：
|
1
|
alter table d add index ind_yh_id(yh_id);
|
执行计划：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+
| 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |
| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |
+—-+————-+——-+——–+——————+———–+———+————–+——-+————-+
|
执行时间：
|
1
|
1 row in set (0.77 sec)
|
在d表上添加索引后，d表的扫描行数下降到272行（最开始为：54584 ）
|
1
|
| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |
|
第二阶段：c表作为驱动表
d
^
|
c–>b–>a
由于在c表上有yh_dm过滤性很高的筛选条件，所以我们在yh_dm上创建一个索引：
|
1
2
3
4
5
6
|
mysql> select count(*) from c where yh_dm = '006939748XX';
+———-+
| count(*) |
+———-+
| 2 |
+———-+
|
添加索引：
|
1
|
alter table c add index ind_yh_dm(yh_dm)
|
查看执行计划：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+
| 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |
| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY,ind_yh_dm | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |
| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——-+————-+
|
执行时间：
|
1
|
1 row in set (0.74 sec)
|
在c表上添加索引后，索引还是没有走上，执行计划还是以a表作为驱动表，所以我们这里来分析一下为什么还是以a表作为驱动表？
1):c.yh_id=b.yh_id—>( PRIMARY KEY (`JG_ID`,`YH_ID`) )
a.如果以c表为驱动表，则c表与b表在关联的时候，由于在b表没有yh_id字段的索引，由于b表的数据量很大，所以优化器认为这里如果以c表作为驱动表，则会与b表产生较大的关联（这里可以使用straight_join强制使用c表作为驱动表）；
b.如果以a表为驱动表，则a表与b表在关联的时候，由于在b表上有jg_id字段的索引，所以优化器认为以a作为驱动表的代价是小于以c作为驱动板的代价；
所以我们如果要以C表为驱动表，只需要在b上添加yh_id的索引：
|
1
|
alter table b add index ind_yh_id(yh_id);
|
2):b.jg_id=a.jg_id—>( PRIMARY KEY (`JG_ID`) )
3):c.yh_id=d.yh_id—>( KEY `ind_yh_id` (`YH_ID`) )
执行计划：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+
| 1 | SIMPLE | c | ref | PRIMARY,ind_yh_dm | ind_yh_dm | 57 | const | 2 | Using where |
| 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.c.YH_ID | 272 | Using index |
| 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY,ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.c.YH_ID | 531 | Using index |
| 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY,INDEX_JG | PRIMARY | 98 | test.b.JG_ID | 1 | Using where |
+—-+————-+——-+——–+——————-+———–+———+————–+——+————-+
|
执行时间：
|
1
|
1 row in set (0.00 sec)
|
可以看到执行计划中的rows已经大大降低，执行时间也由原来的750ms降低到0 ms级别；