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一次顯著的性能提升,從8s到0.7s

數據庫 其他數據庫
發現spu表走了全表掃描,sku表走了eq_ref類型的索引,而mall_sku和supplier_sku表走了ref類型的索引。可以看出,有時候sql語句走了4個索引,性能未必比走了3個索引好。

前言

最近我在公司優化了一些慢查詢SQL,積累了一些SQL調優的實戰經驗。

這篇文章從實戰的角度出發,給大家分享一下如何做SQL調優。

經過兩次優化之后,慢SQL的性能顯著提升了,耗時從8s優化到了0.7s。

現在拿出來給大家分享一下,希望對你會有所幫助。

1 案發現場

前幾天,我收到了一封報警郵件,提示有一條慢查詢SQL。

我打開郵件查看了詳情,那條SQL大概是這樣的:

SELECT count(*)
FROM spu s1
WHERE EXISTS (
 SELECT *
 FROM sku s2
  INNER JOIN mall_sku s3 ON s3.sku_id = s2.id
 WHERE s2.spu_id = s1.id
  AND s2.status = 1
  AND NOT EXISTS (
   SELECT *
   FROM supplier_sku s4
   WHERE s4.mall_sku_id = s3.id
    AND s4.supplier_id = 123456789
    AND s4.status = 1
  )
)

這條SQL的含義是統計id=123456789的供應商,未發布的spu數量是多少。

這條SQL的耗時竟然達標了8s,必須要做優化了。

我首先使用explain關鍵字查詢該SQL的執行計劃,發現spu表走了type類型的索引,而sku、mall_sku、supplier_sku表都走了ref類型的索引。

也就是說,這4張表都走了索引。

不是簡單的增加索引,就能解決的事情。

那么,接下來該如何優化呢?

2 第一次優化

這條SQL語句,其中兩個exists關鍵字引起了我的注意。

一個exists是為了查詢存在某些滿足條件的商品,另一個not exists是為了查詢出不存在某些商品。

這個SQL是另外一位已離職的同事寫的。

不清楚spu表和sku表為什么不用join,而用了exists。

我猜測可能是為了只返回spu表的數據,做的一種處理。如果join了sku表,則可能會查出重復的數據,需要做去重處理。

從目前看,這種寫性能有瓶頸。

因此,我做出了第一次優化。

使用join + group by組合,將sql優化如下:

SELECT count(*) FROM
(
  select s2.spu_id from spu s1
  inner join from sku s2
  inner join mall_sku s3 on s3.sku_id=s2.id
  where s2.spu_id=s1.id ans s2.status=1
  and not exists 
  (
     select * from supplier_sku s4
     where s4.mall_sku_id=s3.id
     and s4.supplier_id=
  )
  group by s2.spu_id
) a

由于spu_id在sku表中是增加了索引的,因此group by的性能其實是挺快的。

這樣優化之后,sql的執行時間變成了2.5s。

性能提升了3倍多,但是還是不夠快,還需要做進一步優化。

3 第二次優化

還有一個not exists可以優化一下。

如果是小表驅動大表的時候,使用not exists確實可以提升性能。

但如果是大表驅動小表的時候,使用not exists可能有點弄巧成拙。

這里exists右邊的sql的含義是查詢某供應商的商品數據,而目前我們平臺一個供應商的商品并不多。

于是,我將not exists改成了not in。

sql優化如下:

SELECT count(*) FROM
(
  select s2.spu_id from spu s1
  inner join from sku s2
  inner join mall_sku s3 on s3.sku_id=s2.id
  where s2.spu_id=s1.id ans s2.status=1
  and s3.id not IN 
  (
     select s4.mall_sku_id 
     from supplier_sku s4
     where s4.mall_sku_id=s3.id
     and s4.supplier_id=
  )
  group by s2.spu_id
) a

這樣優化之后,該sql的執行時間下降到了0.7s。

之后,我再用explain關鍵字查詢該SQL的執行計劃。

發現spu表走了全表掃描,sku表走了eq_ref類型的索引,而mall_sku和supplier_sku表走了ref類型的索引。

可以看出,有時候sql語句走了4個索引,性能未必比走了3個索引好。

多張表join的時候,其中一張表走了全表掃描,說不定整個SQL語句的性能會更好,我們一定要多測試。

說實話,SQL調優是一個比較復雜的問題,需要考慮的因素有很多,有可能需要多次優化才能滿足要求。

責任編輯:武曉燕 來源: 蘇三說技術
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