关于MySQL的SQL优化之覆盖索引

关于MySQL的SQL优化之覆盖索引

前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化?”。

我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。

我们先来看看优化前的表结构、数据量、SQL、执行计划、执行时间等。

1. 表结构：

CREATE TABLE `t_order` (  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `order_code` char(12) NOT NULL,  `order_amount` decimal(12,2) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`id`),  UNIQUE KEY `uni_order_code` (`order_code`) USING BTREE  ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

隐藏了部分不相关字段后，可以看到表足够简单， 并且在order_code上创建了唯一性索引uni_order_code。

2. 数据量：316977

这个数据量还是比较小的，不过如果SQL足够差，一样会查询很慢。

3. SQL：

select order_code, order_amount from t_order order by order_code limit 1000;

哇，SQL足够简单，不过有时候越简单也越难优化。

4. 执行计划：

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 SIMPLE t_order ALL NULL NULL NULL NULL 316350 Using filesort

全表扫描、文件排序，注定查询慢!

那为什么MySQL没有利用索引(uni_order_code)扫描完成查询呢?因为MySQL认为这个场景利用索引扫描并非***的结果。我们先来看下执行时间，然后再来分析为什么没有利用索引扫描。

5. 执行时间：260ms

的确，执行时间太长了，如果表数据量继续增长下去，性能会越来越差。

我们来分析下MySQL为什么使用全表扫描、文件排序，而没有使用索引扫描、利用索引顺序：

1. 全表扫描、文件排序：

虽然是全表扫描，但是扫描是顺序的(不管机械硬盘还是***顺序读写性能都是高的)，并且数据量不是特别大，所以这部分消耗的时间应该不是特别大，主要的消耗应该是在排序上。

2. 利用索引扫描、利用索引顺序：

uni_order_code是二级索引，索引上保存了(order_code,id)，每扫描一条索引需要根据索引上的id定位(随机IO)到数据行上读取order_amount，需要1000次随机IO才能完成查询，而机械硬盘随机IO的效率是极低的(机械硬盘每秒寻址几百次)。

根据我们自己的分析选择全表扫描相对更优。如果把limit 1000改成limit 10，则执行计划会完全不一样。

既然我们已经知道是因为随机IO导致无法利用索引，那么有没有办法消除随机IO呢?

有，覆盖索引。

我们来看看利用覆盖索引优化后的索引、执行计划、执行时间。

1. 创建索引：

ALTER TABLE `t_order`  ADD INDEX `idx_ordercode_orderamount` USING BTREE (`order_code` ASC, `order_amount` ASC);

创建了复合索引idx_ordercode_orderamount(order_code,order_amount)，将select的列order_amount也放到索引中。

2. 执行计划：

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra 1 SIMPLE t_order index NULL idx_ordercode_

orderamount 42 NULL 1000 Using index

执行计划显示查询会利用覆盖索引，并且只扫描了1000行数据，查询的性能应该是非常好的。

3. 执行时间：13ms

从执行时间来看，SQL的执行时间提升到原来的1/20，已经达到我们的预期。

总结：

覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖。索引的字段不只包含查询列，还包含查询条件、排序等。

要写出性能很好的SQL不仅需要学习SQL，还要能看懂数据库执行计划，了解数据库执行过程、索引的数据结构等。

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