一次顯著的性能提升,從8s到0.7s
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。






























