SQL 子查询，索引优化

  • 场景
  • 索引优化
  • 单列索引
  • 多列索引
  • 索引覆盖
  • 排序

场景

我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景

课程表

create table Course(

c_id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据100条

学生表:

create table Student(

id int PRIMARY KEY,

name varchar(10)

)

数据70000条

学生成绩表SC

CREATE table SC(

    sc_id int PRIMARY KEY,

    s_id int,

    c_id int,

    score int

)

数据70w条

查询目的：

查找语文考100分的考生

查询语句：

select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

执行时间：30248.271s

晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：

EXPLAIN 

select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。

先给sc表的c_id和score建个索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);

再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s

快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，建索引很有必要，很多时候都忘记建

索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化的感觉挺爽。

但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：

查看优化后的sql:

SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
WHERE
    < in_optimizer > (
        `YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > (
            SELECT
                1
            FROM
                `YSB`.`SC` `sc`
            WHERE
                (
                    (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
                    AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
                    AND (
                        < CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`
                    )
                )
        )
    )

补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句

方法如下：

在命令窗口执行 

有type=all

按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询

select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100

耗时：0.001s

得到如下结果：

然后再执行

select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)

耗时：0.001s

这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，

mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*8次。

那么改用连接查询呢？

SELECT s.* from 

Student s

INNER JOIN SC sc

on sc.s_id = s.s_id

where sc.c_id=0 and sc.score=100

这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index

执行时间是：0.057s

效率有所提高，看看执行计划：

这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

在执行连接查询

时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：

优化后的查询语句为：

SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
JOIN `YSB`.`SC` `sc`
WHERE
    (
        (
            `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`
        )
        AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
        AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
    )

貌似是先做的连接查询，再进行的where条件过滤

回到前面的执行计划：

这里是先做的where条件过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：

正常情况下是先join再进行where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join做操，因此先执行where

过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql

SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

即先执行sc表的过滤，再进行表连接，执行时间为：0.054s

和之前没有建s_id索引的时间差不多

查看执行计划：

先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询：

SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍

执行计划：

我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。

那么再来执行下sql

SELECT s.* from 

Student s

INNER JOIN SC sc

on sc.s_id = s.s_id

where sc.c_id=0 and sc.score=100

执行时间0.001s

执行计划：

这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。

2015-04-30日补充：最近又重新导入一些生产数据，经测试发现，前几天优化完的sql执行效率又变低了

调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。

先回顾下：

show index from SC

执行sql

SELECT s.* from 

Student s

INNER JOIN SC sc

on sc.s_id = s.s_id

where sc.c_id=81 and sc.score=84
 

执行时间：0.061s，这个时间稍微慢了点

执行计划：

这里用到了intersect并集操作，即两个索引同时检索的结果再求并集，再看字段score和c_id的区分度，

单从一个字段看，区分度都不是很大，从SC表检索，c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率

将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的

增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体

业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。

alter table SC drop index sc_c_id_index;
alter table SC drop index sc_score_index;
create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score);

执行上述查询语句，消耗时间为：0.007s，这个速度还是可以接收的

执行计划：

该语句的优化暂时告一段落

总结：

1.mysql嵌套子查询效率确实比较低

2.可以将其优化成连接查询

3.连接表时，可以先用where条件对表进行过滤，然后做表连接

（虽然mysql会对连表语句做优化）

4.建立合适的索引，必要时建立多列联合索引

5.学会分析sql执行计划，mysql会对sql进行优化，所以分析执行计划很重要

索引优化

上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引

后面发现其实建立联合索引效率会更高，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。

单列索引

查询语句如下：

select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10

索引：

CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);
CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);
CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);

分别对sex,type,age字段做了索引，数据量为300w,查询时间：0.415s

执行计划：

发现type=index_merge

这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作

多列索引

我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试

create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);

查询语句：

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10

执行时间：0.032s，快了10多倍，且多列索引的区分度越高，提高的速度也越多

执行计划：

最左前缀

多列索引还有最左前缀的特性：

执行一下语句：

select * from user_test where sex = 2
select * from user_test where sex = 2 and type = 2
select * from user_test where sex = 2 and age = 10

都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中

索引覆盖

就是查询的列都建立了索引，这样在获取结果集的时候不用再去磁盘获取其它列的数据，直接返回索引数据即可

如：

select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10

执行时间：0.003s

要比取所有字段快的多

排序

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name

时间：0.139s

在排序字段上建立索引会提高排序的效率

create index user_name_index on user_test(user_name)

最后附上一些sql调优的总结，以后有时间再深入研究

1. 列类型尽量定义成数值类型，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等

2. 建立单列索引

3. 根据需要建立多列联合索引

当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低，

那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了，将会有显著的效率提高。

4. 根据业务场景建立覆盖索引

只查询业务需要的字段，如果这些字段被索引覆盖，将极大的提高查询效率

5. 多表连接的字段上需要建立索引

这样可以极大的提高表连接的效率

6. where条件字段上需要建立索引

7. 排序字段上需要建立索引

8. 分组字段上需要建立索引

9. Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效

参考文章

http://www.cnblogs.com/linfangshuhellowored/p/4430293.html

慢sql查询

http://tech.meituan.com/mysql-index.html

笛卡尔乘积

http://www.cnblogs.com/Toolo/p/3634563.html

sql优化

http://www.cnblogs.com/mliang/p/3637937.html

http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/07/19/2599494.html

执行计划参考：

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/11/2765237.html

原文：http://www.cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/aspire18/p/10921044.html

时间： 2024-11-02 14:58:08

SQL 子查询，索引优化的相关文章

mysql关联、子查询索引优化

1.驱动表:加索引不起作用,因为全表扫描.表1 left join 表2 ,此时表1是驱动表 被驱动表:给这个加索引.  关联查询  子查询时 尽量不使用not in 或者not exists 而是用left outer join on XXXX is null代替 原文地址:https://www.cnblogs.com/xingrui/p/10300675.html

Sql Server查询性能优化之走出索引的误区

据了解绝大多数开发人员对于索引的理解都是一知半解,局限于大多数日常工作没有机会.也什么没有必要去关心.了解索引,实在哪天某个查询太慢了找到查询条件建个索引就ok,哪天又有个查询慢了,再建立个索引就是,或者干脆把整个查询SQL直接发给DBA,让DBA直接帮忙优化了,所以造成的状况就是开发人员对于索引的理解.认识很局限,以下就把我个人对于索引的理解及浅薄认识和大家分享下,希望能解除一些大家的疑惑,一起走出索引的误区 误区1.在表上建立了索引,在查询时用到了索引的列,索引就一定会生效 首先明确下这样的

MySQL子查询的优化

一.MySQL子查询的位置 当一个查询是另一个查询的子部分是,称之为子查询(查询语句中嵌套含有查询语句).子查询也是使用频率比较高的一种查询类型.因此,优化子查询,对于整个系统的性能也有直接的影响. 从查询出现在SQL语句的位置来看,它可以出现在目标列中,也可以出现在from子句中,还可以出现在JOIN/ON子句.GROUPBY子句.HAVING子句.ORDERBY子句等位置.下面依次来看这几种形式的子查询,以及对他们进行优化的一些想法. 1.子查询出现在目标列位置 当子查询出现在目标列位置的时

SQL语句及索引优化

一.Count()和Max()的优化方法 1.查询最后支付时间-优化max()函数 1)语句:select max(payment_date) from payment; 2)查看执行计划:explain select max(payment_date) from payment \G 3)优化方案(建立索引):create index idx_paydate on payment(payment_date); 2. 在一条SQL中同时查出2006年和2007年电影的数量-优化count()函数

SQL Server 查询性能优化 相关文章

来自: SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(一) SQL Server 查询性能优化——堆表.碎片与索引(二) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(一) SQL Server 查询性能优化——覆盖索引(二) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一) SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(二) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(一) SQL Server 查询性能优化——索引与SARG(二) SQL Server 查

SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME 在SQL Server查询性能优化中的作用

原文:SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME 在SQL Server查询性能优化中的作用 近段时间以来,一直在探究SQL Server查询性能的问题,当然也漫无目的的查找了很多资料,也从网上的大神们的文章中学到了很多,在这里,向各位大神致敬.正是受大神们无私奉献精神的影响,所以小弟也作为回报,分享一下关于SET STATISTICS IO和SET STATISTICS TIME这两条T_SQL命令,在查询优化性能中的作用. 首先我想说明一下这篇文章不是关于如何

sql子查询 嵌套SELECT语句

嵌套SELECT语句也叫子查询,一个 SELECT 语句的查询结果能够作为另一个语句的输入值.子查询不但能够出现在Where子句中,也能够出现在from子句中,作为一个临时表使用,也能够出现在select list中,作为一个字段值来返回. 1.单行子查询 :单行子查询是指子查询的返回结果只有一行数据.当主查询语句的条件语句中引用子查询结果时可用单行比较符号(＝, >, <, >=, <=, <>)来进行比较. 例:select ename,deptno,salfrom

sql子查询和嵌套查询

子查询和嵌套查询 标签: it   嵌套查询就是在外部还有一个查询. 子查询是在select 内部还有一个select 查询常常也被称为内查询 下面的错误示例: select name from [user] where age <= (select age from [user] where id>1 ) 子查询返回的值多于一个.当子查询跟随在 =.!=.<.<=.>.>= 之后,或子查询用作表达式时,这种情况是不允许的. 1．语法 子查询的句法如下: (SELECT

sql子查询 嵌套SELECT实用语句

嵌套SELECT语句也叫子查询,一个 SELECT 语句的查询结果能够作为另一个语句的输入值.子查询不但能够出现在Where子句中,也能够出现在from子句中,作为一个临时表使用,也能够出现在select list中,作为一个字段值来返回. 1.单行子查询 :单行子查询是指子查询的返回结果只有一行数据.当主查询语句的条件语句中引用子查询结果时可用单行比较符号(＝, >, <, >=, <=, <>)来进行比较. 例:select ename,deptno,sal fro