百万级数据连表查询优化

本文转自：https://blog.csdn.net/Tim_phper/article/details/78344444

概述：

交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。
这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）

准备：

查看表的行数：

未优化前SQL语句为：

SELECT
attack_ip,
country,
province,
city,
line,
info_update_time AS attack_time,
sum( attack_count ) AS attack_times
FROM
`blacklist_attack_ip`
INNER JOIN `blacklist_ip_count_date` ON `blacklist_attack_ip`.`attack_ip` = `blacklist_ip_count_date`.`ip`
WHERE
`attack_count` > 0
AND `date` BETWEEN '2017-10-13 00:00:00'
AND '2017-10-13 23:59:59'
GROUP BY
`ip`
LIMIT 10 OFFSET 1000

先EXPLAIN分析一下：

这里看到索引是有的，但是IP攻击次数表blacklist_ip_count_data也用上了临时表。那么这SQL不优化直接第一次执行需要多久（这里强调第一次是因为MYSQL带有缓存功能，执行过一次的同样SQL，第二次会快很多。）

实际查询时间为300+秒，这完全不能接受呀，这还是没有其他搜索条件下的。
那么我们怎么优化呢，索引既然走了，我尝试一下避免临时表，这时我们先了解一下临时表跟group by的使联系:

查找了网上一些博客分析GROUP BY 与临时表的关系 :
　　1. 如果GROUP BY 的列没有索引,产生临时表.
　　2. 如果GROUP BY时,SELECT的列不止GROUP BY列一个,并且GROUP BY的列不是主键 ,产生临时表.
　　3. 如果GROUP BY的列有索引,ORDER BY的列没索引.产生临时表.
　　4. 如果GROUP BY的列和ORDER BY的列不一样,即使都有索引也会产生临时表.
　　5. 如果GROUP BY或ORDER BY的列不是来自JOIN语句第一个表.会产生临时表.
　　6. 如果DISTINCT 和 ORDER BY的列没有索引,产生临时表.

其实，9W的临时表并不算多，那么为什么导致会这么久的查询呢？我们想想这没优化的SQL的执行过程是怎么样的呢？

网上搜索得知内联表查询一般的执行过程是：
1、执行FROM语句
2、执行ON过滤
3、添加外部行
4、执行where条件过滤
5、执行group by分组语句
6、执行having
7、select列表
8、执行distinct去重复数据
9、执行order by字句
10、执行limit字句

第一种优化：Mysql 是先执行内联表然后再进行条件查询的最后再分组,那么想想这SQL的条件查询和分组都只是一个表的，内联后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组是否太吃亏了，我们可以尝试一下提前进行分组和条件查询，实现方法就是子查询联合内联查询。

这里EXPLAIN看来，只是多了子查询，ROWS和临时表都没有变化。那么我们看看实际的效果呢？

可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。

第二种优化：这里用的是内联表查询，大家都是知道子查询完全是可以代替内联表查询的，只不过SQL语句复杂了不少，那么我们分析一下这SQL，两个表分表提供了什么？

1、IP攻击次数表blacklist_ip_count_data主要提供的指定时间条件查询，攻击次数条件查询后的IP和每个IP符合条件下的具体攻击次数。
2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip主要是具体IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等。
那么我们一步步来：
1、IP攻击次数表blacklist_ip_count_data获取符合时间条件和攻击次数的IP并且以IP分组：

2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip指定具体的IP获取信息：

然后结合在一起：

可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。
我们EXPLAIN了解一下情况：

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