MySQL - 慢查询优化思路与案例

1. 建索引的几大原则

1. 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2. =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。
4. 索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5. 尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

2. 优化步骤- explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

1. 先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE
2. where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高
3. explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）
4. order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
5. 了解业务方使用场景
6. 加索引时参照建索引的几大原则
7. 观察结果，不符合预期继续从0分析

3. 慢查询优化案例

3.1 复杂语句写法（优化sql）

很多情况下，我们写SQL只是为了实现功能，这只是第一步，不同的语句书写方式对于效率往往有本质的差别，这要求我们对mysql的执行计划和索引原则有非常清楚的认识，请看下面的语句：

select
   distinct cert.emp_id 
from
   cm_log cl 
inner join
   (
      select
         emp.id as emp_id,
         emp_cert.id as cert_id 
      from
         employee emp 
      left join
         emp_certificate emp_cert 
            on emp.id = emp_cert.emp_id 
      where
         emp.is_deleted=0
   ) cert 
      on (
         cl.ref_table='Employee' 
         and cl.ref_oid= cert.emp_id
      ) 
      or (
         cl.ref_table='EmpCertificate' 
         and cl.ref_oid= cert.cert_id
      ) 
where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';

1. 先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢

53 rows in set (1.87 sec)

1. explain

+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys                   | key                   | key_len | ref               | rows  | Extra                          |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | cl         | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date     | 8       | NULL              |   379 | Using where; Using temporary   |
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL   | NULL                            | NULL                  | NULL    | NULL              | 63727 | Using where; Using join buffer |
|  2 | DERIVED     | emp        | ALL   | NULL                            | NULL                  | NULL    | NULL              | 13317 | Using where                    |
|  2 | DERIVED     | emp_cert   | ref   | emp_certificate_empid           | emp_certificate_empid | 4       | meituanorg.emp.id |     1 | Using index                    |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+

1. 简述一下执行计划，首先mysql根据idx_last_upd_date索引扫描cm_log表获得379条记录；然后查表扫描了63727条记录，分为两部分，derived表示构造表，也就是不存在的表，可以简单理解成是一个语句形成的结果集，后面的数字表示语句的ID。derived2表示的是ID = 2的查询构造了虚拟表，并且返回了63727条记录。我们再来看看ID = 2的语句究竟做了写什么返回了这么大量的数据，首先全表扫描employee表13317条记录，然后根据索引emp_certificate_empid关联emp_certificate表，rows = 1表示，每个关联都只锁定了一条记录，效率比较高。获得后，再和cm_log的379条记录根据规则关联。从执行过程上可以看出返回了太多的数据，返回的数据绝大部分cm_log都用不到，因为cm_log只锁定了379条记录。
2. 如何优化呢？可以看到我们在运行完后还是要和cm_log做join,那么我们能不能之前和cm_log做join呢？仔细分析语句不难发现，其基本思想是如果cm_log的ref_table是EmpCertificate就关联emp_certificate表，如果ref_table是Employee就关联employee表，我们完全可以拆成两部分，并用union连接起来，注意这里用union，而不用union all是因为原语句有“distinct”来得到唯一的记录，而union恰好具备了这种功能。如果原语句中没有distinct不需要去重，我们就可以直接使用union all了，因为使用union需要去重的动作，会影响SQL性能。

优化过的语句如下：

select
   emp.id 
from
   cm_log cl 
inner join
   employee emp 
      on cl.ref_table = 'Employee' 
      and cl.ref_oid = emp.id  
where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' 
   and emp.is_deleted = 0  
union
select
   emp.id 
from
   cm_log cl 
inner join
   emp_certificate ec 
      on cl.ref_table = 'EmpCertificate' 
      and cl.ref_oid = ec.id  
inner join
   employee emp 
      on emp.id = ec.emp_id  
where
   cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' 
   and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' 
   and emp.is_deleted = 0

1. 不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致
2. 现有索引可以满足，不需要建索引
3. 用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！

+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
| id | select_type  | table      | type   | possible_keys                   | key               | key_len | ref                   | rows | Extra       |
+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY      | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                  |  379 | Using where |
|  1 | PRIMARY      | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 | Using where |
|  2 | UNION        | cl         | range  | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8       | NULL                  |  379 | Using where |
|  2 | UNION        | ec         | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid   | PRIMARY           | 4       | meituanorg.cl.ref_oid |    1 |             |
|  2 | UNION        | emp        | eq_ref | PRIMARY                         | PRIMARY           | 4       | meituanorg.ec.emp_id  |    1 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL    | NULL                            | NULL              | NULL    | NULL                  | NULL |             |
+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+
53 rows in set (0.01 sec)

3.2 明确应用场景（区分度低加索引）

举这个例子的目的在于颠覆我们对列的区分度的认知，一般上我们认为区分度越高的列，越容易锁定更少的记录，但在一些特殊的情况下，这种理论是有局限性的。

select
   * 
from
   stage_poi sp 
where
   sp.accurate_result=1 
   and (
      sp.sync_status=0 
      or sp.sync_status=2 
      or sp.sync_status=4
   );

1. 先看看运行多长时间,951条数据6.22秒，真的很慢。

951 rows in set (6.22 sec)

1. 先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描。

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | sp    | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 3613155 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

1. 所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 0已经做过了951条。
2. 让explain的rows 尽量逼近951。

看一下accurate_result = 1的记录数：

select count(*),accurate_result from stage_poi  group by accurate_result;
+----------+-----------------+
| count(*) | accurate_result |
+----------+-----------------+
|     1023 |              -1 |
|  2114655 |               0 |
|   972815 |               1 |
+----------+-----------------+

我们看到accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据。

再看一下sync_status字段的情况：

select count(*),sync_status from stage_poi  group by sync_status;
+----------+-------------+
| count(*) | sync_status |
+----------+-------------+
|     3080 |           0 |
|  3085413 |           3 |
+----------+-------------+

同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引。

问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的。

1. 找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把sync_status这个字段变成1,五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据。

2. 根据建立索引规则，使用如下语句建立索引

   alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status);

3. 观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。

   952 rows in set (0.20 sec)

我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们第4步调差SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。

3.3 无法优化的语句(对大数据量排序导致的问题)

select
   c.id,
   c.name,
   c.position,
   c.sex,
   c.phone,
   c.office_phone,
   c.feature_info,
   c.birthday,
   c.creator_id,
   c.is_keyperson,
   c.giveup_reason,
   c.status,
   c.data_source,
   from_unixtime(c.created_time) as created_time,
   from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
   c.last_modified_user_id  
from
   contact c  
inner join
   contact_branch cb 
      on  c.id = cb.contact_id  
inner join
   branch_user bu 
      on  cb.branch_id = bu.branch_id 
      and bu.status in (
         1,
      1)  
   inner join
      org_emp_info oei 
         on  oei.data_id = bu.user_id 
         and oei.node_left >= 2875 
         and oei.node_right <= 10802 
         and oei.org_category = - 1  
   order by
      c.created_time desc  limit 0 ,
      10;

还是几个步骤。

1. 先看语句运行多长时间，10条记录用了13秒，已经不可忍受。

10 rows in set (13.06 sec)

1. explain

+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys                       | key                     | key_len | ref                      | rows | Extra                                        |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | oei   | ref    | idx_category_left_right,idx_data_id | idx_category_left_right | 5       | const                    | 8849 | Using where; Using temporary; Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | bu    | ref    | PRIMARY,idx_userid_status           | idx_userid_status       | 4       | meituancrm.oei.data_id   |   76 | Using where; Using index                     |
|  1 | SIMPLE      | cb    | ref    | idx_branch_id,idx_contact_branch_id | idx_branch_id           | 4       | meituancrm.bu.branch_id  |    1 |                                              |
|  1 | SIMPLE      | c     | eq_ref | PRIMARY                             | PRIMARY                 | 108     | meituancrm.cb.contact_id |    1 |                                              |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+

从执行计划上看，mysql先查org_emp_info表扫描8849记录，再用索引idx_userid_status关联branch_user表，再用索引idx_branch_id关联contact_branch表，最后主键关联contact表。

rows返回的都非常少，看不到有什么异常情况。我们在看一下语句，发现后面有order by + limit组合，会不会是排序量太大搞的？于是我们简化SQL，去掉后面的order by 和 limit，看看到底用了多少记录来排序。

select
  count(*)
from
   contact c  
inner join
   contact_branch cb 
      on  c.id = cb.contact_id  
inner join
   branch_user bu 
      on  cb.branch_id = bu.branch_id 
      and bu.status in (
         1,
      2)  
   inner join
      org_emp_info oei 
         on  oei.data_id = bu.user_id 
         and oei.node_left >= 2875 
         and oei.node_right <= 10802 
         and oei.org_category = - 1  
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   778878 |
+----------+
1 row in set (5.19 sec)

发现排序之前居然锁定了778878条记录，如果针对70万的结果集排序，将是灾难性的，怪不得这么慢，那我们能不能换个思路，先根据contact的created_time排序，再来join会不会比较快呢？

于是改造成下面的语句，也可以用straight_join来优化：

select
   c.id,
   c.name,
   c.position,
   c.sex,
   c.phone,
   c.office_phone,
   c.feature_info,
   c.birthday,
   c.creator_id,
   c.is_keyperson,
   c.giveup_reason,
   c.status,
   c.data_source,
   from_unixtime(c.created_time) as created_time,
   from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
   c.last_modified_user_id   
from
   contact c  
where
   exists (
      select
         1 
      from
         contact_branch cb  
      inner join
         branch_user bu        
            on  cb.branch_id = bu.branch_id        
            and bu.status in (
               1,
            2)      
         inner join
            org_emp_info oei           
               on  oei.data_id = bu.user_id           
               and oei.node_left >= 2875           
               and oei.node_right <= 10802           
               and oei.org_category = - 1      
         where
            c.id = cb.contact_id    
      )    
   order by
      c.created_time desc  limit 0 ,
      10;

验证一下效果 预计在1ms内，提升了13000多倍！

10 rows in set (0.00 sec)

本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再join和先join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去join过滤，当发现不够10条的时候，再次去10条，再次join，这显然在内层join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！

用不同参数的SQL试验下：

select
   sql_no_cache   c.id,
   c.name,
   c.position,
   c.sex,
   c.phone,
   c.office_phone,
   c.feature_info,
   c.birthday,
   c.creator_id,
   c.is_keyperson,
   c.giveup_reason,
   c.status,
   c.data_source,
   from_unixtime(c.created_time) as created_time,
   from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
   c.last_modified_user_id    
from
   contact c   
where
   exists (
      select
         1        
      from
         contact_branch cb         
      inner join
         branch_user bu                     
            on  cb.branch_id = bu.branch_id                     
            and bu.status in (
               1,
            2)                
         inner join
            org_emp_info oei                           
               on  oei.data_id = bu.user_id                           
               and oei.node_left >= 2875                           
               and oei.node_right <= 2875                           
               and oei.org_category = - 1                
         where
            c.id = cb.contact_id           
      )        
   order by
      c.created_time desc  limit 0 ,
      10;
Empty set (2 min 18.99 sec)

2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于mysql的nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。

通过这个例子我们可以看到，并不是所有语句都能优化，而往往我们优化时，由于SQL用例回归时落掉一些极端情况，会造成比原来还严重的后果。所以，第一：不要指望所有语句都能通过SQL优化，第二：不要过于自信，只针对具体case来优化，而忽略了更复杂的情况。

3.4 联合索引

select
   count(*) 
from
   task 
where
   status=2 
   and operator_id=20839 
   and operate_time>1371169729 
   and operate_time<1371174603 
   and type=2;

错误方式：

给每个字段都加上索引。

正确方式：

根据最左匹配原则。对 status、operator_id、type、operate_time的建联合索引，其中status、operator_id、type的顺序可以颠倒，operate_time放在最后

参考文章

大厂实践 - 美团: MySQL索引原理及慢查询优化