性能优化 | MySQL常见SQL错误用法

性能优化 | MySQL常见SQL错误用法

前言

MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从***迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL问题总结如下，供大家参考。

常见SQL错误用法

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    WHERE  type = 'SQLStats'         AND name = 'SlowLog'   ORDER  BY create_time    LIMIT  1000, 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***值当成参数作为查询条件的。SQL重新设计如下：

SELECT   *    FROM     operation   WHERE    type = 'SQLStats'   AND      name = 'SlowLog'   AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'   ORDER BY create_time limit 10;

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    SET    status = 'applying'   WHERE  o.id IN (SELECT id                  FROM   (SELECT o.id,                                 o.status                          FROM   operation o                          WHERE  o.group = 123                                 AND o.status NOT IN ( 'done' )                          ORDER  BY o.parent,                                    o.id                          LIMIT  1) 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 NOT IN ( 'done' )                       ORDER  BY o.parent,                                 o.id                       LIMIT  1) t           ON o.id = t.id SET      status = '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         INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id   ORDER  BY a.is_reply ASC,           a.appraise_time DESC   LIMIT  0, 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                  INNER JOIN my_appraise a                          ON a.orderid = o.id                             AND is_reply = 0           ORDER  BY appraise_time DESC           LIMIT  0, 20)          UNION ALL           (SELECT *           FROM   my_order o                  INNER JOIN my_appraise a                          ON a.orderid = o.id                             AND is_reply = 1           ORDER  BY appraise_time DESC           LIMIT  0, 20)) t ORDER  BY  is_reply ASC,            appraisetime DESC   LIMIT  20;

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         LEFT JOIN my_neighbor_apply sra                ON n.id = sra.neighbor_id                   AND sra.user_id = 'xxx' WHERE    n.topic_status < 4         AND EXISTS(SELECT 1                    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         INNER JOIN message_info m                 ON n.id = m.neighbor_id                    AND m.inuser = 'xxx'         LEFT JOIN 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：

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：

SELECT *    FROM   (SELECT target,                 Count(*)          FROM   operation          GROUP  BY target) t    WHERE  target = 'rm-xxxx'

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+   | id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |   +----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+   |  1 | PRIMARY     |  | ref   |    |  | 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'   GROUP  BY 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 |   +----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+

关于MySQL外部条件不能下推的详细解释说明请参考以前文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表

7. 提前缩小范围

先上初始SQL语句：

SELECT *    FROM   my_order o         LEFT JOIN my_userinfo u                ON o.uid = u.uid         LEFT JOIN my_productinfo p                ON o.pid = p.pid    WHERE  ( o.display = 0 )         AND ( o.ostaus = 1 )    ORDER  BY o.selltime DESC   LIMIT  0, 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，***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***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 )    ORDER  BY o.selltime DESC   LIMIT  0, 15  ) o       LEFT JOIN my_userinfo u                ON o.uid = u.uid       LEFT JOIN my_productinfo p                ON o.pid = p.pid    ORDER BY  o.selltime DESC  limit 0, 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     |  | 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'                     ORDER BY salecode limit 20) a   LEFT JOIN            (                SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                FROM     my_resources                     GROUP BY 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***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'                      ORDER BY salecode limit 20) a LEFT JOIN            (                      SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                     FROM     my_resources r,                              (                                       SELECT   resourceid                                       FROM     my_distribute d                                       WHERE    isdelete = 0                                       AND      cusmanagercode = '1234567'                                       ORDER BY salecode limit 20) a                     WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                    GROUP BY 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'           ORDER BY salecode limit 20)  SELECT    a.*,            c.allocated    FROM      a    LEFT JOIN            (                     SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated                     FROM     my_resources r,                              a                     WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid                     GROUP BY resourcesid) c   ON        a.resourceid = c.resourcesid

总结

1.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。

2.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。

3.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 ^^。

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