MySQL中SQL优化建议的示例分析

这期内容当中小编将会给大家带来有关MySQL中SQL优化建议的示例分析,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

今天早上看到同事的一个优化需求,优化的时间其实不多,但是对于这条SQL的优化思考了很多,希望有一些参考。

业务同学提供的SQL如下:

SELECT  b.order_id FROM ( SELECT a.order_id, a.order_time AS create_time FROM trade_order a WHERE a.user_id = 12345678 。。。。。。 AND a.deleted = 0 UNION SELECT v.order_id, v.create_time FROM virtual_order v WHERE v.user_id = 12345678 。。。。 ORDER BY order_id DESC ) AS b LIMIT 0,  10;

根据反馈,这条SQL的执行时长在200毫秒,在压测情况下会到500毫秒左右,从业务层面来看,目前是不满足需求的,想看看我们有没有优化的建议。

第一印象这条SQL执行时长200~500毫秒,要优化好像可打的牌不多啊,如果要想得到一个可接受的基准值,当然反馈会是越快越好。所以从这个角度来看,我们不妨按照毫秒级优化的标准来看,这条SQL需要做哪些补充的工作。

首先通过SQL看下逻辑情况,整体的逻辑是按照用户id去查询两个数据源(trade_order和virtual_order),从两个数据源查询出10条单号数据返回。这个用户在两个数据源中可能有单号,也可能没有,只要有匹配的就返回,累计返回10条,看起来是为了去重才选择了union的组合方式。

先不看表结构信息,我大体有了如下的建议:

  1. union的模式更建议采用union all,两个数据源存在数据重合应该是不合理的。

  2. 查询语句里面使用了order_time但是数据返回压根没有用到,建议去掉

  3. SQL层面承载了太多的数据处理压力,比如多数据源,去重和过滤,分页,是不是可以做下精简。

当然到了这里,和业务的需求就产生了脱节,这就属于那种看啥都不顺眼的状态,总想找出点问题来,而且对于业务同学来说,哪怕十个八个需求,你得有一个需求的收益更高,他们采用其他需求的可能性才越大,否则就是不作为了。

所以到了这里,我们开始做下分析,要优化SQL不看看执行计划是不过关的,在执行前,我的大体感觉表数据量很大,应该是生成了派生表,然后在数据去重过滤层面的消耗比较大,而两个子查询来说,返回的结果集应该很少。  预测的执行情况是:

1)子查询trade_order应该很快,毫米级响应

2)子查询virtual_order应该也很快,但是最后有一个order by操作,可能代价略高

3)union的去重过滤代价相对较大,涉及到两个结果集的合并,如果返回结果较多,可能是瓶颈

从执行结果来看,让我有些意外,其中virtual_order的返回结果竟然有40多万行,相当于直接走了全表扫描。

MySQL中SQL优化建议的示例分析  mysql 第1张

而其他的部分也会收到相关影响,所以后续的处理都会受到影响。

为了快速定位问题,我把两个子查询拆开单独执行,查看执行计划,这是分析瓶颈最快的一种处理思路。

>>explain SELECT     -> v.order_id,     -> v.create_time     -> FROM     -> virtual_order v     -> WHERE     -> v.user_id = 12345678     。。。;

执行计划如下:

MySQL中SQL优化建议的示例分析  mysql 第2张

可以看到是直接走了全表扫描,这是一个基础需求,不会业务同学漏了索引吧,然后查看表结构:

CREATE TABLE `virtual_order` (   `order_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT '订单ID', 。。。   `user_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '用户ID', 。。。   `refund` tinyint(3) DEFAULT NULL COMMENT ' 是否退款(1:无,2:是)',   `atc_pay_status` int(3) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '支付状态', 。。。   PRIMARY KEY (`order_id`),   KEY `order_status` (`order_status`),   KEY `user_id` (`user_id`),   KEY `prepaid_account` (`prepaid_account`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

发现user_id是走了索引的,那么问题来了,user_id既然是索引,但是为什么SQL语句中依然走了全表扫描呢?

此处思考10秒钟,继续往下看。

其实这个时候问题的边界都很清晰了,SQL语句很简单,索引也存在,走了全表扫描,在MySQL中可以暂时排除直方图的影响,目前在5.7版本中还不存在直方图的特性,那么结果只有一个:字段的类型产生了隐式类型转换。

这个部分可以参考这篇的一篇文章

MySQL中需要重视的隐式转换

比如初始化语句如下:

create table test(id int primary key,name varchar(20) ,key idx_name(name)); insert into test values(1,'10'),(2,'20');

然后我们使用如下的两条语句进行执行计划的对比测试。

explain select * from test where name=20; explain select * from test where  name=’20’;

在name列为字符类型时,得到的执行计划列表如下:

MySQL中SQL优化建议的示例分析  mysql 第3张

可以很明显的看到,在name为字符串类型时,如果where条件为name=20,则执行全索引扫描,查看warning信息会明确提示:

Message: Cannot use range access on index 'idx_name' due to type or collation  conversion on field 'name'

所以此处的问题也显而易见了。

修改了子查询的条件为字符后,整个SQL的执行效率就立马好多了。

使用sql_no_cache的方式测试。

SQL修改前性能:

+-----------------------+  2 rows in set (0.27 sec)  修改后性能:  +-----------------------+  2 rows in set (0.00 sec)

然后再次查看执行计划,就都规规矩矩了,这样我们就解决了瓶颈问题,而那些规范,更好的改进就可以逐步展开了,而从建议的角度来看,采用的概率也会高一些。

MySQL中SQL优化建议的示例分析  mysql 第4张

当然在这个基础上确实有一些补充的建议,在定位瓶颈之后也可以摊开来说了。

优化不是一锤子买卖,在这个基础上,也发现了一些其他的问题,可以看下这个表的表结构信息,其实能够发现一些设计上的小问题。

1) 表字段的字符型基本都是varchar(255),需要尽可能避免这种使用习惯,对于存储性能的开销会有显著影响

2)使用的int类型 int(3),这种使用对于int还是存储4个字节,但是有限范围大大减少,可以考虑更小的数值类型

3)表的索引比较松散,可以根据业务模型创建复合索引,比如user_id和status的结合场景更多,应该创建的是(user_id,status)的复合索引

上述就是小编为大家分享的MySQL中SQL优化建议的示例分析了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注蜗牛博客行业资讯频道。

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