mysql根据排序取前百分之二十_MySQL 性能优化 MySQL常见SQL错误用法

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般DBA想到的办法是在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

SELECT * FROM   operation WHERE  type = 'SQLStats'        AND name = 'SlowLog' ORDER  BY create_time LIMIT  1000, 10;

好吧，可能90%以上的DBA解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：

SELECT   * FROM     operation WHERE    type = 'SQLStats' AND      name = 'SlowLog' AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00' ORDER BY create_time limit 10;

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2. 隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

mysql> explain extended SELECT *      > FROM   my_balance b      > WHERE  b.bpn = 14000000123      >       AND b.isverified IS NULL ;mysql> show warnings;| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段bpn的定义为varchar(20)，MySQL的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3. 关联更新、删除

虽然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。

比如下面UPDATE语句，MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

UPDATE operation o SET    status = 'applying' WHERE  o.id IN (SELECT id                 FROM   (SELECT o.id,                                o.status                         FROM   operation o                         WHERE  o.group = 123                                AND o.status NOT IN ( 'done' )                         ORDER  BY o.parent,                                   o.id                         LIMIT  1) t);

执行计划：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        || 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables || 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target,        Count(*) FROM   operation WHERE  target = 'rm-xxxx' GROUP  BY target

执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+| 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

4. 提前缩小范围

先上初始SQL语句：

SELECT * FROM   my_order o        LEFT JOIN my_userinfo u               ON o.uid = u.uid       LEFT JOIN my_productinfo p               ON o.pid = p.pid WHERE  ( o.display = 0 )        AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER  BY o.selltime DESC LIMIT  0, 15

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       ||  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               ||  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对my_order排序提前缩小数据量再做左连接。SQL重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT * FROM (SELECT * FROM   my_order o WHERE  ( o.display = 0 )        AND ( o.ostaus = 1 ) ORDER  BY o.selltime DESC LIMIT  0, 15) o      LEFT JOIN my_userinfo u               ON o.uid = u.uid      LEFT JOIN my_productinfo p               ON o.pid = p.pid ORDER BY  o.selltime DESClimit 0, 15

再检查执行计划：子查询物化后(select_type=DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+|  1 | PRIMARY     |  | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    ||  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               ||  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) ||  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

5. 中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

SELECT    a.*,           c.allocated FROM      (               SELECT   resourceid               FROM     my_distribute d                    WHERE    isdelete = 0                    AND      cusmanagercode = '1234567'                    ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN           (               SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated               FROM     my_resources                    GROUP BY resourcesid) c ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*,           c.allocated FROM      (                    SELECT   resourceid                    FROM     my_distribute d                    WHERE    isdelete = 0                    AND      cusmanagercode = '1234567'                    ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN           (                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                    FROM     my_resources r,                             (                                      SELECT   resourceid                                      FROM     my_distribute d                                      WHERE    isdelete = 0                                      AND      cusmanagercode = '1234567'                                      ORDER BY salecode limit 20) a                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                    GROUP BY resourcesid) c ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写：

WITH a AS (          SELECT   resourceid          FROM     my_distribute d          WHERE    isdelete = 0          AND      cusmanagercode = '1234567'          ORDER BY salecode limit 20)SELECT    a.*,           c.allocated FROM      a LEFT JOIN           (                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                    FROM     my_resources r,                             a                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                    GROUP BY resourcesid) c ON        a.resourceid = c.resourcesid

6、总结

数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。

程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。

编写复杂SQL语句要养成使用 WITH 语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担。

编程疯子

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