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。

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   operation
   
4. WHERE  type = 'SQLStats'
   
5.        AND name = 'SlowLog'
   
6. ORDER  BY create_time
   
7. LIMIT  1000, 10;

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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：

1. 
   
2. SELECT   *
   
3. FROM     operation
   
4. WHERE    type = 'SQLStats'
   
5. AND      name = 'SlowLog'
   
6. AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'
   
7. ORDER BY create_time limit 10;

复制代码

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：

1. 
   
2. mysql> explain extended SELECT *
   
3.      > FROM   my_balance b
   
4.      > WHERE  b.bpn = 14000000123
   
5.      >       AND b.isverified IS NULL ;
   
6. mysql> show warnings;
   
7. | Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

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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。

1. 
   
2. UPDATE operation o
   
3. SET    status = 'applying'
   
4. WHERE  o.id IN (SELECT id
   
5.                 FROM   (SELECT o.id,
   
6.                                o.status
   
7.                         FROM   operation o
   
8.                         WHERE  o.group = 123
   
9.                                AND o.status NOT IN ( 'done' )
   
10.                         ORDER  BY o.parent,
    
11.                                   o.id
    
12.                         LIMIT  1) t);

复制代码

执行计划：

1. 
   
2. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
   
3. | id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
   
4. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
   
5. | 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
   
6. | 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
   
7. | 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
   
8. +----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

复制代码

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。

1. 
   
2. UPDATE operation o
   
3.        JOIN  (SELECT o.id,
   
4.                             o.status
   
5.                      FROM   operation o
   
6.                      WHERE  o.group = 123
   
7.                             AND o.status NOT IN ( 'done' )
   
8.                      ORDER  BY o.parent,
   
9.                                o.id
   
10.                      LIMIT  1) t
    
11.          ON o.id = t.id
    
12. SET    status = 'applying'

复制代码

执行计划简化为：

1. 
   
2. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
   
3. | id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
   
4. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
   
5. | 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
   
6. | 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
   
7. +----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

复制代码

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。

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   my_order o
   
4.        INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
   
5. ORDER  BY a.is_reply ASC,
   
6.           a.appraise_time DESC
   
7. LIMIT  0, 20

复制代码

执行计划显示为全表扫描：

1. 
   
2. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
   
3. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra   
   
4. +----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
   
5. |  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
   
6. |  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
   
7. +----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

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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。

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   ((SELECT *
   
4.          FROM   my_order o
   
5.                 INNER JOIN my_appraise a
   
6.                         ON a.orderid = o.id
   
7.                            AND is_reply = 0
   
8.          ORDER  BY appraise_time DESC
   
9.          LIMIT  0, 20)
   
10.         UNION ALL
    
11.         (SELECT *
    
12.          FROM   my_order o
    
13.                 INNER JOIN my_appraise a
    
14.                         ON a.orderid = o.id
    
15.                            AND is_reply = 1
    
16.          ORDER  BY appraise_time DESC
    
17.          LIMIT  0, 20)) t
    
18. ORDER  BY  is_reply ASC,
    
19.           appraisetime DESC
    
20. LIMIT  20;

复制代码

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：

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   my_neighbor n
   
4.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
   
5.               ON n.id = sra.neighbor_id
   
6.                  AND sra.user_id = 'xxx'
   
7. WHERE  n.topic_status < 4
   
8.        AND EXISTS(SELECT 1
   
9.                   FROM   message_info m
   
10.                   WHERE  n.id = m.neighbor_id
    
11.                          AND m.inuser = 'xxx')
    
12.        AND n.topic_type <> 5

复制代码

执行计划为：

1. 
   
2. +----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
   
3. | id | select_type        | table | type | possible_keys     | key   | key_len | ref   | rows    | Extra   |
   
4. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
   
5. |  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |  | NULL     | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                   |
   
6. |  1 | PRIMARY            | sra   | ref  |  | idx_user_id | 123     | const |       1 | Using where          |
   
7. |  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | idx_message_info   | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
   
8. +----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

复制代码

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。

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   my_neighbor n
   
4.        INNER JOIN message_info m
   
5.                ON n.id = m.neighbor_id
   
6.                   AND m.inuser = 'xxx'
   
7.        LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
   
8.               ON n.id = sra.neighbor_id
   
9.                  AND sra.user_id = 'xxx'
   
10. WHERE  n.topic_status < 4
    
11.        AND n.topic_type <> 5

复制代码

新的执行计划：

1. 
   
2. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
   
3. | id | select_type | table | type   | possible_keys     | key       | key_len | ref   | rows | Extra                 |
   
4. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
   
5. |  1 | SIMPLE      | m     | ref    | | idx_message_info   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
   
6. |  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
   
7. |  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
   
8. +----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

复制代码

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：

• 聚合子查询；
• 含有 LIMIT 的子查询；
• UNION 或 UNION ALL 子查询；
• 输出字段中的子查询；
  
  

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：

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   (SELECT target,
   
4.                Count(*)
   
5.         FROM   operation
   
6.         GROUP  BY target) t
   
7. WHERE  target = 'rm-xxxx'

复制代码

1. 
   
2. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
   
3. | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
   
4. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
   
5. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
   
6. |  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
   
7. +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

复制代码

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

1. 
   
2. SELECT target,
   
3.        Count(*)
   
4. FROM   operation
   
5. WHERE  target = 'rm-xxxx'
   
6. GROUP  BY target

复制代码

执行计划变为：

1. 
   
2. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
   
3. | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
   
4. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+
   
5. | 1 | SIMPLE | operation | ref | idx_4 | idx_4 | 514 | const | 1 | Using where; Using index |
   
6. +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

复制代码

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释说明请参考文章：

http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

7、提前缩小范围

先上初始 SQL 语句：

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM   my_order o
   
4.        LEFT JOIN my_userinfo u
   
5.               ON o.uid = u.uid
   
6.        LEFT JOIN my_productinfo p
   
7.               ON o.pid = p.pid
   
8. WHERE  ( o.display = 0 )
   
9.        AND ( o.ostaus = 1 )
   
10. ORDER  BY o.selltime DESC
    
11. LIMIT  0, 15

复制代码

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。

1. 
   
2. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
   
3. | id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
   
4. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
   
5. |  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
   
6. |  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
   
7. |  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
   
8. +----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

复制代码

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。

1. 
   
2. SELECT *
   
3. FROM (
   
4. SELECT *
   
5. FROM   my_order o
   
6. WHERE  ( o.display = 0 )
   
7.        AND ( o.ostaus = 1 )
   
8. ORDER  BY o.selltime DESC
   
9. LIMIT  0, 15
   
10. ) o
    
11.      LEFT JOIN my_userinfo u
    
12.               ON o.uid = u.uid
    
13.      LEFT JOIN my_productinfo p
    
14.               ON o.pid = p.pid
    
15. ORDER BY  o.selltime DESC
    
16. limit 0, 15

复制代码

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。

1. 
   
2. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
   
3. | id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
   
4. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
   
5. |  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
   
6. |  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
   
7. |  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
   
8. |  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
   
9. +----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

复制代码

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)：

1. 
   
2. SELECT    a.*,
   
3.           c.allocated
   
4. FROM      (
   
5.               SELECT   resourceid
   
6.               FROM     my_distribute d
   
7.                    WHERE    isdelete = 0
   
8.                    AND      cusmanagercode = '1234567'
   
9.                    ORDER BY salecode limit 20) a
   
10. LEFT JOIN
    
11.           (
    
12.               SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
    
13.               FROM     my_resources
    
14.                    GROUP BY resourcesid) c
    
15. ON        a.resourceid = c.resourcesid

复制代码

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。

1. 
   
2. SELECT    a.*,
   
3.           c.allocated
   
4. FROM      (
   
5.                    SELECT   resourceid
   
6.                    FROM     my_distribute d
   
7.                    WHERE    isdelete = 0
   
8.                    AND      cusmanagercode = '1234567'
   
9.                    ORDER BY salecode limit 20) a
   
10. LEFT JOIN
    
11.           (
    
12.                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
    
13.                    FROM     my_resources r,
    
14.                             (
    
15.                                      SELECT   resourceid
    
16.                                      FROM     my_distribute d
    
17.                                      WHERE    isdelete = 0
    
18.                                      AND      cusmanagercode = '1234567'
    
19.                                      ORDER BY salecode limit 20) a
    
20.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
    
21.                    GROUP BY resourcesid) c
    
22. ON        a.resourceid = c.resourcesid

复制代码

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：

1. 
   
2. WITH a AS
   
3. (
   
4.          SELECT   resourceid
   
5.          FROM     my_distribute d
   
6.          WHERE    isdelete = 0
   
7.          AND      cusmanagercode = '1234567'
   
8.          ORDER BY salecode limit 20)
   
9. SELECT    a.*,
   
10.           c.allocated
    
11. FROM      a
    
12. LEFT JOIN
    
13.           (
    
14.                    SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
    
15.                    FROM     my_resources r,
    
16.                             a
    
17.                    WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
    
18.                    GROUP BY resourcesid) c
    
19. ON        a.resourceid = c.resourcesid

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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 。