浅谈 MySQL 子查询及其优化【MySQL】

数据库|mysql教程

数据库-mysql教程

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：

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SELECT i_id, sum(i_sell) AS i_sellFROM table_dataWHERE i_id IN(SELECT i_id FROM table_data WHERE Gmt_create >= -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）。

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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

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，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 >= -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=1AND (tradedto0_.tradeoid IN (SELECT orderdto1_.tradeoidFROM a2 orderdto1_WHERE orderdto1_.proname LIKE \%??%OR orderdto1_.procode LIKE \%??%))AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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=-09- 22, markPerson=??WHERE tradeoid IN (gy092204495100032) ；

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=1AND (tradedto0_.tradeoid IN(SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE \%??% OR orderdto1_.procode LIKE \%??%))AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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=1AND (tradedto0_.tradeoid IN(SELECT orderdto1_.tradeoid FROM a2 orderdto1_ WHERE orderdto1_.proname LIKE \%??% OR orderdto1_.procode LIKE \%??%))AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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=1AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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=1AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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=1AND (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid)AND tradedto0_.undefine4=1AND tradedto0_.invoicetype=1AND tradedto0_.tradestep=AND (tradedto0_.orderCompany LIKE 002%)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：/?p=412

b. 内建的builtin InnoDB,子查询阻塞更新：/?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：/?p=31

b. innodb中大字段的限制：/?p=144

c. innodb使用大字段text，blob的一些优化建议： /?p=551

8、Refer：