浅谈 MySQL 子查询及其优化_MySQL
使用过oracle或者其他关系数据库的DBA或者开发人员都有这样的经验,在子查询上都认为数据库已经做过优化,能够很好的选择驱动表执行,然后在把该经验移植到mysql数据库上,但是不幸的是,mysql在子查询的处理上有可能会让你大失所望,在我们的生产系统上就碰到过一些案例,例如:
SELECT i_id, sum(i_sell) AS i_sellFROM table_dataWHERE i_id IN(SELECT i_id FROM table_data WHERE Gmt_create >= '2011-10-07 00:00:00')GROUP BY i_id;
(备注:sql的业务逻辑可以打个比方:先查询出10-07号新卖出的100本书,然后在查询这新卖出的100本书在全年的销量情况)。
这条sql之所以出现的性能问题在于mysql优化器在处理子查询的弱点
,mysql优化器在处理子查询的时候,会将将子查询改写。通常情况下,我们希望由内到外,先完成子查询的结果,然后在用子查询来驱动外查询的表,完成查询;但是mysql处理为将会先扫描外面表中的所有数据,每条数据将会传到子查询中与子查询关联,如果外表很大的话,那么性能上将会出现问题;
针对上面的查询,由于table_data这张表的数据有70W的数据,同时子查询中的数据较多,有大量是重复的,这样就需要关联近70W次,大量的关联导致这条sql执行了几个小时也没有执行完成,所以我们需要改写sql:
SELECT t2.i_id, SUM(t2.i_sell) AS soldFROM(SELECT DISTINCT i_id FROM table_data WHERE gmt_create >= '2011-10-07 00:00:00') t1,table_data t2WHERE t1.i_id = t2.i_idGROUP BY t2.i_id;
我们将子查询改为了关联,同时在子查询中加上distinct,减少t1关联t2的次数;
改造后,sql的执行时间降到100ms以内。
mysql的子查询的优化一直不是很友好,一直有受业界批评比较多,也是我在sql优化中遇到过最多的问题之一,mysql在处理子查询的时候,会将子查询改写,通常情况下,我们希望由内到外,也就是先完成子查询的结果,然后在用子查询来驱动外查询的表,完成查询,但是恰恰相反,子查询不会先被执行;今天希望通过介绍一些实际的案例来加深对mysql子查询的理解。下面将介绍一个完整的案例及其分析、调优的过程与思路。
1、案例:
用户反馈数据库响应较慢,许多业务动更新被卡住;登录到数据库中观察,发现长时间执行的sql;
| 10437 | usr0321t9m9 | 10.242.232.50:51201 | oms | Execute | 1179 | SendingSql为:SELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid IN (SELECT orderdto1_.tradeoidFROM a2 orderdto1_WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%'OR orderdto1_.procode LIKE '%??%'))AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15;
2、现象:其他表的更新被阻塞
UPDATE a1SET tradesign='DAB67634-795C-4EAC-B4A0-78F0D531D62F',markColor=' #CD5555',memotime='2012-09- 22', markPerson='??'WHERE tradeoid IN ('gy2012092204495100032') ;
为了尽快恢复应用,将其长时间执行的sql kill掉后,应用恢复正常;
3、分析执行计划:
db@3306 :explainSELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid IN (SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%' OR orderdto1_.procode LIKE '%??%'))AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15;+----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----| 1 | PRIMARY | tradedto0_ | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 27454 | Using where; Using filesort || 2 | DEPENDENT SUBQUERY | orderdto1_ | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 40998 | Using where |+----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----
从执行计划上,我们开始一步一步地进行优化:
首先,我们看看执行计划的第二行,也就是子查询的那部分,orderdto1_进行了全表的扫描,我们看看能不能添加适当的索引:
A . 使用覆盖索引:
db@3306:alter table a2 add index ind_a2(proname,procode,tradeoid);ERROR 1071 (42000): Specified key was too long; max key length is 1000 bytes
添加组合索引超过了最大key length限制:
B.查看该表的字段定义:
db@3306 :DESCa2 ;+---------------------+---------------+------+-----+---------+-------+| FIELD | TYPE| NULL | KEY | DEFAULT | Extra |+---------------------+---------------+------+-----+---------+-------+| OID | VARCHAR(50) | NO | PRI | NULL| || TRADEOID| VARCHAR(50) | YES| | NULL| || PROCODE | VARCHAR(50) | YES| | NULL| || PRONAME | VARCHAR(1000) | YES| | NULL| || SPCTNCODE | VARCHAR(200)| YES| | NULL| |
C.查看表字段的平均长度:
db@3306 :SELECT MAX(LENGTH(PRONAME)),avg(LENGTH(PRONAME)) FROM a2;+----------------------+----------------------+| MAX(LENGTH(PRONAME)) | avg(LENGTH(PRONAME)) |+----------------------+----------------------+|95| 24.5588 |
D.缩小字段长度
ALTER TABLE MODIFY COLUMN PRONAME VARCHAR(156);
再进行执行计划分析:
db@3306 :explainSELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid IN (SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%' OR orderdto1_.procode LIKE '%??%'))AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15;+----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+| 1 | PRIMARY | tradedto0_ | ref | ind_tradestatus | ind_tradestatus | 345 | const,const,const,const | 8962 | Using where; Using filesort || 2 | DEPENDENT SUBQUERY | orderdto1_ | index | NULL | ind_a2 | 777 | NULL | 41005 | Using where; Using index |+----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+
发现性能还是上不去,关键在两个表扫描的行数并没有减小(8962*41005),上面添加的索引没有太大的效果,现在查看t表的执行结果:
db@3306 :SELECT orderdto1_.tradeoidFROM t orderdto1_WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%'OR orderdto1_.procode LIKE '%??%'; EmptySET (0.05 sec)
结果集为空,所以需要将t表的结果集做作为驱动表;
4、改写子查询:
通过上面测试验证,普通的mysql子查询写法性能上是很差的,为mysql的子查询天然的弱点,需要将sql进行改写为关联的写法:
SELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_ ,(SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%' OR orderdto1_.procode LIKE '%??%')t2WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15;
5、查看执行计划:
db@3306 :explainSELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_ ,(SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%' OR orderdto1_.procode LIKE '%??%')t2WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15;+----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+| 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables || 2 | DERIVED | orderdto1_ | index | NULL | ind_a2 | 777 | NULL | 41005 | Using where; Using index |+----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+
6、执行时间:
db@3306 :SELECT tradedto0_.*FROM a1 tradedto0_ ,(SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE '%??%' OR orderdto1_.procode LIKE '%??%')t2WHERE tradedto0_.tradestatus='1'AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4='1'AND tradedto0_.invoicetype='1'AND tradedto0_.tradestep='0'AND (tradedto0_.orderCompany LIKE '0002%')ORDER BY tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime DESC LIMIT 15; EmptySET (0.03 sec)
缩短到了毫秒;
7、总结:
1. mysql子查询在执行计划上有着明显的弱点,需要将子查询进行改写
可以参考:
a. 生产库中遇到mysql的子查询:http://hidba.org/?p=412
b. 内建的builtin InnoDB,子查询阻塞更新:http://hidba.org/?p=456
2. 在表结构设计上,不要随便使用varchar(N)的大字段,导致无法使用索引
可以参考:
a. JDBC内存管理—varchar2(4000)的影响:http://hidba.org/?p=31
b. innodb中大字段的限制:http://hidba.org/?p=144
c. innodb使用大字段text,blob的一些优化建议: http://hidba.org/?p=551
8、Refer:
[1] 生产库中遇到mysql的子查询 http://hidba.org/?p=412
[2] 浅谈mysql的子查询 http://hidba.org/?p=624
[3] mysql子查询的弱点 http://hidba.org/?p=260

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

이 기사는 MySQL의 Alter Table 문을 사용하여 열 추가/드롭 테이블/열 변경 및 열 데이터 유형 변경을 포함하여 테이블을 수정하는 것에 대해 설명합니다.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

기사는 MySQL Workbench 및 Phpmyadmin과 같은 인기있는 MySQL GUI 도구에 대해 논의하여 초보자 및 고급 사용자를위한 기능과 적합성을 비교합니다. [159 자].

기사는 MySQL에서 파티셔닝, 샤딩, 인덱싱 및 쿼리 최적화를 포함하여 대규모 데이터 세트를 처리하기위한 전략에 대해 설명합니다.

이 기사에서는 Drop Table 문을 사용하여 MySQL에서 테이블을 떨어 뜨리는 것에 대해 설명하여 예방 조치와 위험을 강조합니다. 백업 없이는 행동이 돌이킬 수 없으며 복구 방법 및 잠재적 생산 환경 위험을 상세하게합니다.
