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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
WHEREtype = 'SQLStats'
ANDname = 'SlowLog'
ORDERBY create_time
LIMIT1000, 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
WHEREtype = 'SQLStats'
ANDname = 'SlowLog'
AND create_time > '2017-03-16 14:00:00'
ORDERBY create_time limit10;

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
SETstatus = 'applying'
WHERE o.id IN (SELECTid
FROM (SELECT o.id,
o.status
FROM operation o
WHERE o.group = 123
AND o.status NOTIN ( 'done' )
ORDERBY o.parent,
o.id
LIMIT1) 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 NOTIN ( 'done' )
ORDERBY o.parent,
o.id
LIMIT1) t
ON o.id = t.id
SETstatus = '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
INNERJOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDERBY a.is_reply ASC,
a.appraise_time DESC
LIMIT0, 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
INNERJOIN my_appraise a
ON a.orderid = o.id
AND is_reply = 0
ORDERBY appraise_time DESC
LIMIT0, 20)
UNION ALL
(SELECT *
FROM my_order o
INNERJOIN my_appraise a
ON a.orderid = o.id
AND is_reply = 1
ORDERBY appraise_time DESC
LIMIT0, 20)) t
ORDERBY is_reply ASC,
appraisetime DESC
LIMIT20;

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
LEFTJOIN my_neighbor_apply sra
ON n.id = sra.neighbor_id
AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE n.topic_status < 4
ANDEXISTS(SELECT1
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 | possible_keys | 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
INNERJOIN message_info m
ON n.id = m.neighbor_id
AND m.inuser = 'xxx'
LEFTJOIN 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 | possible_keys | 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：

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
GROUPBY target) t
WHERE target = 'rm-xxxx'

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|1| PRIMARY | <derived2> | 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'
GROUPBY 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 |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+复制代码

7

提前缩小范围

先上初始 SQL 语句：

SELECT *
FROM my_order o
LEFTJOIN my_userinfo u
ON o.uid = u.uid
LEFTJOIN my_productinfo p
ON o.pid = p.pid
WHERE ( o.display = 0 )
AND ( o.ostaus = 1 )
ORDERBY o.selltime DESC
LIMIT0, 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 )
ORDERBY o.selltime DESC
LIMIT0, 15
) o
LEFTJOIN my_userinfo u
ON o.uid = u.uid
LEFTJOIN my_productinfo p
ON o.pid = p.pid
ORDERBY o.selltime DESC
limit0, 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 | <derived2> | 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'
ORDERBY salecode limit20) a
LEFTJOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources
GROUPBY 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'
ORDERBY salecode limit20) a
LEFTJOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources r,
(
SELECT resourceid
FROM my_distribute d
WHERE isdelete = 0
AND cusmanagercode = '1234567'
ORDERBY salecode limit20) a
WHERE r.resourcesid = a.resourcesid
GROUPBY 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'
ORDERBY salecode limit20)
SELECT a.*,
c.allocated
FROM a
LEFTJOIN
(
SELECT resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
FROM my_resources r,
a
WHERE r.resourcesid = a.resourcesid
GROUPBY resourcesid) c
ON a.resourceid = c.resourcesid

9

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 。

来源：juejin.cn/post/6844903998974099470

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