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分享一篇mysql优化的实例

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Lepaskan： 2017-07-17 10:03:33

asal

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今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
1.表结构

CREATE TABLE `room_break_history_tmp_test ` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `break_type` INT(11) DEFAULT NULL,
  `app_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `room_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `from_user_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `to_user_id` INT(11) DEFAULT NULL,
  `content_type` INT(11) DEFAULT NULL,
  `content_name` VARCHAR(300) DEFAULT NULL,
  `source_message` VARCHAR(1536) DEFAULT NULL,
  `send_message` VARCHAR(1536) DEFAULT NULL,
  `request_type` INT(4) DEFAULT NULL,
  `report_relation` VARCHAR(1536) DEFAULT NULL,
  `handle_type` INT(11) DEFAULT NULL,
  `handle_uid` INT(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` DATETIME DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_from_user_id` (`room_id`,`from_user_id`,`handle_type`,`create_time`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=3416971 DEFAULT CHARSET=utf8mb4

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2.执行语句

DESC SELECT 
  COUNT(1) 
FROM
  (SELECT 
    COUNT(1) 
  FROM
    room_break_history_tmp_test 
  WHERE `create_time` BETWEEN &#39;2017-07-01 22:25:33&#39; 
    AND &#39;2017-07-01 22:27:00&#39; 
    AND handle_type = 5 
  GROUP BY room_id,
    from_user_id) AS keywordtemp

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3.执行计划

    id  select_type  table               type    possible_keys     key               key_len  ref        rows  Extra                     
------  -----------  ------------------  ------  ----------------  ----------------  -------  ------  -------  --------------------------
     1  PRIMARY      <derived2>          ALL     (NULL)            (NULL)            (NULL)   (NULL)  3438331  (NULL)                    
     2  DERIVED      room_break_history  index   idx_from_user_id  idx_from_user_id  21       (NULL)  3438331  Using where; Using index

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4.执行时长：

Execution Time : 17.182 sec
Transfer Time : 0.001 sec
Total Time : 17.184 sec

5.描述，就执行计划看，type为index，key及key_len正常，看似是走了索引，但是rows几乎是全表记录（不准确，就是全表扫描），300多万的数据执行时长居然17秒。

思考：将字段的nullable改为not null后，key_len变短了，是不是将是否为空的判断逻辑添加到了数据上？

有关null的文章：

改进：

1.添加索引

ALTER TABLE `test`.`room_break_history_tmp_test`     ->   ADD  INDEX `idx_handle_time` (`handle_type`, `create_time`);

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2.执行计划

    id  select_type  table                        type    possible_keys                     key              key_len  ref       rows  Extra                                                   
------  -----------  ---------------------------  ------  --------------------------------  ---------------  -------  ------  ------  --------------------------------------------------------
     1  PRIMARY      <derived2>                   ALL     (NULL)                            (NULL)           (NULL)   (NULL)       2  (NULL)                                                  
     2  DERIVED      room_break_history_tmp_test  range   idx_from_user_id,idx_handle_time  idx_handle_time  7        (NULL)       1  Using index condition; Using temporary; Using filesort

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3.执行时长

Execution Time : 0.178 sec
Transfer Time : 0 sec
Total Time : 0.179 sec

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