mysql in慢查询如何优化

这篇文章主要介绍“mysql in慢查询如何优化”，在日常操作中，相信很多人在mysql in慢查询如何优化问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”mysql in慢查询如何优化”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

第一步、分析SQL

 ***from event i 
 left join project p on i.project_id = p.project_code 
 left join dict d on i.type_id = d.id 
 left join record re on re.incident_id = i.id
 left join type it on it.id = i.type_id 
 where i.version_flag = 0 and i.flow_id in (大量条件)***复制代码

当flow_id in接入大量条件，sql直接变慢，由之前的80ms到5.8秒，另外此处，关联表较多。

第二步、检查索引，执行explain

当我们检查索引发现re.incident_id和i.flow_id并没有走索引，so，大喜，问题找到了，建索引；然而执行SQL，发现并卵！机智如我，直接打开explain，发现record的type为all，赤裸裸的没走索引啊。

第三步、检查两个关联字段的字段类型、长度和字符类型是否一致

当比较字段类型和字段长度发现完全一致，短暂的郁闷之后，发现了新的线索——

event表的id的字符类型为：

record表的incident_id的字符类型为：

果断统一使用utf8mb4与项目组保持统一；再次explain，耗时瞬间低至1秒之内，手工。

第四步、强制使用索引操作

mysql在一个表如果索引基数过小的情况下默认会走全文搜索，所以对于表业务量过大，但是索引字段基本上为同一数据或null的情况 还是需要在sql中写死强制索引;在sql中使用强制索引解决办法 left join 后添加 force index(alarm_id)——

第五步、IN通常是走索引的

只有当IN后面的数据在数据表中超过30% 的匹配时是全表扫描，不走索引，因此IN走不走索引和后面的数据量有关系。 in大量数据可以使用left join来处理。

到此，关于“mysql in慢查询如何优化”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注蜗牛博客网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！