前言

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。

越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。

阿里云RDS专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。

1. LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般DBA想到的办法是在type, name, create_time字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，性能迅速提升。

SELECT *
FROM   operation
WHERE  type = 'SQLStats' 
       AND name = 'SlowLog' 
ORDER  BY create_time
LIMIT  1000, 10;

好吧，可能90%以上的DBA解决该问题就到此为止。但当 LIMIT 子句变成 “LIMIT 1000000,10” 时，程序员仍然会抱怨：我只取10条记录为什么还是慢？

要知道数据库也并不知道第1000000条记录从什么地方开始，即使有索引也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员偷懒了。在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：

SELECT   *
FROM     operation
WHERE    type = 'SQLStats' 
AND      name = 'SlowLog' 
AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00' 
ORDER BY create_time limit 10;

在新设计下查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2. 隐式转换

SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。比如下面的语句：

mysql> explain extended SELECT *
     > FROM my_balance b
     > WHERE b.bpn = 14000000123 
     > AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段bpn的定义为varchar(20)，MySQL的策略是将字符串转换为数字之后再比较。函数作用于表字段，索引失效。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

3. 关联更新、删除

虽然MySQL5.6引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成JOIN。

比如下面UPDATE语句，MySQL实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY)，其执行时间可想而知。

UPDATE operation o
SET    status = 'applying' 
WHERE  o.id IN (SELECT id 
                FROM   (SELECT o.id,
                               o.status
                        FROM   operation o
                        WHERE  o.group = 123 
                               AND o.status NOT IN ( 'done' )
                        ORDER  BY o.parent,
                                  o.id
                        LIMIT  1) t);

执行计划：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY	o	index		PRIMARY	8		24	Using where; Using temporary
2	DEPENDENT SUBQUERY								Impossible WHERE noticed after reading const tables
3	DERIVED	o	ref	idx_2,idx_5	idx_5	8	const	1	Using where; Using filesort

重写为JOIN之后，子查询的选择模式从DEPENDENT SUBQUERY变成DERIVED,执行速度大大加快，从7秒降低到2毫秒。

UPDATE operation o
       JOIN  (SELECT o.id,
                            o.status
                     FROM   operation o
                     WHERE  o.group = 123 
                            AND o.status NOT IN ( 'done' )
                     ORDER  BY o.parent,
                               o.id
                     LIMIT  1) t
         ON o.id = t.id
SET    status = 'applying'

执行计划简化为：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY								Impossible WHERE noticed after reading const tables
2	DERIVED	o	ref	idx_2,idx_5	idx_5	8	const	1	Using where; Using filesort

4. 混合排序

MySQL不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

SELECT *
FROM   my_order o
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER  BY a.is_reply ASC,
          a.appraise_time DESC 
LIMIT  0, 20

执行计划显示为全表扫描：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	a	ALL	idx_orderid	NULL	NULL	NULL	1967647	Using filesort
1	SIMPLE	o	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	122	a.orderid	1	NULL

由于is_reply只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 0 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20)
        UNION ALL
        (SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 1 
         ORDER  BY appraise_time DESC 
         LIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY  is_reply ASC,
          appraisetime DESC 
LIMIT  20;

5. EXISTS语句

MySQL对待EXISTS子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的SQL语句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
                 AND sra.user_id = 'xxx' 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND EXISTS(SELECT 1 
                  FROM   message_info m
                  WHERE  n.id = m.neighbor_id
                         AND m.inuser = 'xxx')
       AND n.topic_type <> 5

执行计划为：

id	select_type	table	type	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY	n	ALL	NULL	NULL	NULL	1086041	Using where
1	PRIMARY	sra	ref	idx_user_id	123	const	1	Using where
2	DEPENDENT SUBQUERY	m	ref	idx_message_info	122	const	1	Using index condition; Using where

去掉exists更改为join，能够避免嵌套子查询，将执行时间从1.93秒降低为1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       INNER JOIN message_info m
               ON n.id = m.neighbor_id
                  AND m.inuser = 'xxx' 
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
                 AND sra.user_id = 'xxx' 
WHERE  n.topic_status < 4 
       AND n.topic_type <> 5

新的执行计划：

id	select_type	table	type	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	m	ref	idx_message_info	122	const	1	Using index condition
1	SIMPLE	n	eq_ref	PRIMARY	122	ighbor_id	1	Using where
1	SIMPLE	sra	ref	idx_user_id	123	const	1	Using where

6. 条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

聚合子查询；

含有LIMIT的子查询；

UNION 或UNION ALL子查询；

输出字段中的子查询；

如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后：

SELECT *
FROM   (SELECT target,
               Count(*)
        FROM   operation
        GROUP  BY target) t
WHERE  target = 'rm-xxxx'

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY		ref	<auto_key0>	<auto_key0>	514	const	2	Using where
2	DERIVED	operation	index	idx_4	idx_4	519	NULL	20	Using index

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target,
       Count(*)
FROM   operation
WHERE  target = 'rm-xxxx' 
GROUP  BY target

执行计划变为：

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	operation	ref	idx_4	idx_4	514	const	1	Using where; Using index

关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句：

SELECT *
FROM   my_order o
       LEFT JOIN my_userinfo u
              ON o.uid = u.uid
       LEFT JOIN my_productinfo p
              ON o.pid = p.pid
WHERE  ( o.display = 0 )
       AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，然后排序取前15条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为90万，时间消耗为12秒。

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	SIMPLE	o	ALL	NULL	NULL	NULL	NULL	909119	Using where; Using temporary; Using filesort
1	SIMPLE	u	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	4	o.uid	1	NULL
1	SIMPLE	p	ALL	PRIMARY	NULL	NULL	NULL	6	Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

由于最后WHERE条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对my_order排序提前缩小数据量再做左连接。SQL重写后如下，执行时间缩小为1毫秒左右。

SELECT *
FROM (
SELECT *
FROM   my_order o
WHERE  ( o.display = 0 )
       AND ( o.ostaus = 1 )
ORDER  BY o.selltime DESC 
LIMIT  0, 15
) o
     LEFT JOIN my_userinfo u
              ON o.uid = u.uid
     LEFT JOIN my_productinfo p
              ON o.pid = p.pid
ORDER BY  o.selltime DESC
limit 0, 15

再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED)参与JOIN。虽然估算行扫描仍然为90万，但是利用了索引以及LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

id	select_type	table	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	Extra
1	PRIMARY		ALL	NULL	NULL	NULL	NULL	15	Using temporary; Using filesort
1	PRIMARY	u	eq_ref	PRIMARY	PRIMARY	4	o.uid	1	NULL
1	PRIMARY	p	ALL	PRIMARY	NULL	NULL	NULL	6	Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)
2	DERIVED	o	index	NULL	idx_1	5	NULL	909112	Using where

8. 中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子(左连接中的主表优先作用查询条件)：

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
              SELECT   resourceid
              FROM     my_distribute d
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = '1234567' 
                   ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN 
          (
              SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
              FROM     my_resources
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

那么该语句还存在其它问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下会导致整个语句的性能下降。

其实对于子查询 c，左连接最后结果集只关心能和主表resourceid能匹配的数据。因此我们可以重写语句如下，执行时间从原来的2秒下降到2毫秒。

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
                   SELECT   resourceid
                   FROM     my_distribute d
                   WHERE    isdelete = 0 
                   AND      cusmanagercode = '1234567' 
                   ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN 
          (
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
                   FROM     my_resources r,
                            (
                                     SELECT   resourceid
                                     FROM     my_distribute d
                                     WHERE    isdelete = 0 
                                     AND      cusmanagercode = '1234567' 
                                     ORDER BY salecode limit 20) a
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的SQL语句中出现了多次。这种写法不仅存在额外的开销，还使得整个语句显的繁杂。使用WITH语句再次重写：

WITH a AS
(
         SELECT   resourceid
         FROM     my_distribute d
         WHERE    isdelete = 0 
         AND      cusmanagercode = '1234567' 
         ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      a
LEFT JOIN 
          (
                   SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
                   FROM     my_resources r,
                            a
                   WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
                   GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

总结

数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，写出高性能的SQL语句。

程序员在设计数据模型以及编写SQL语句时，要把算法的思想或意识带进来。编写复杂SQL语句要养成使用WITH语句的习惯。简洁且思路清晰的SQL语句也能减小数据库的负担

最后更新于 2023-11-07 12:44:12 并被添加「」标签，已有 872 位童鞋阅读过。

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