MySQL索引优化的实际案例分析

Order by desc/asc limit M是我在mysql sql优化中经常遇到的一种场景,其优化原理也非常的简单,就是利用索引的有序性,优化器沿着索引的顺序扫描,在扫描到符合条件的M行数据后,停止扫描;看起来非常的简单,但是我经常看到很多性能较差的sql没有利用这个优化规律,下面将结合一些实际的案例来分析说明:

案例一:

一条sql执行非常的慢,执行时间为:

root@test 02:00:44

SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME>now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+-------------------
Data1.....................................................................................................

Data2.....................................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+-------------------
12 ROWS IN SET (0.49 sec)

执行计划如下:

root@test_db01:53:23

EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now()
 ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

| id | select_type | TABLE  | TYPE | possible_keys  | KEY  | key_len | REF | ROWS  | Extra   |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

| 1 | SIMPLE   | test_order_desc | range | ind_hot_endtime | ind_hot_endtime | 9    | NULL | 113549 | USING WHERE; USING filesort |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+-----

Ind_hot_endtime索引为:

root@test_db01:52:45:SHOW INDEX FROM test_order_desc;

Ind_hot_endtime(end_time,count_num)

在注意到sql中满足过滤条件end_time>now()的有113549行,在加上剩余的条件中含有order by,这样会造成排序的结果集非常的大,执行非常的耗费资源;于是分析sql,在sql中包括了order by desc limit这样的排序条件后,新增适当的索引满足排序的条件,同时由于有limit的限制结果集,当扫描到满足条件的行数后退出查询,那么我们来看看优化效果:

添加索引:

root@test 02:01:06:ALTER TABLE test_order_desc ADD INDEX ind_gmt_create(gmt_create,count_num);

Query OK, 211945 ROWS affected (6.71 sec)

Records: 211945 Duplicates: 0 Warnings: 0

再次执行sql,观察其执行时间:

root@test 02:01:35:

SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now()  ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+
col2...................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+

Data1..................................................................................

Data2..................................................................................

+---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+

12 ROWS IN SET (0.00 sec)

可以看到执行时间已经降到了毫秒以下,查看其执行计划:

root@test 02:01:42:

EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12;

+----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------------+

| id | select_type | TABLE  | TYPE | possible_keys  | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra |

+----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+--------

| 1 | SIMPLE   | test_order_desc | INDEX | ind_hot_endtime | ind_gmt_create | 14   | NULL | 48 | USING WHERE |

可以看到优化器已经选择了ind_gmt_create索引扫描,这样的话就避免了对结果集进行排序的过程,同时优化器预估扫描14行数据就会得到满足查询条件的数据(END_TIME > now()),执行计划非常的理想。

root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15:
EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

案例二:

root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15:
EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

B表的idx_uid_stat_inid的索引列包括了(user_id,status,instance_no):

我们从执行计划上分析来看,表的连接顺序为:b—>r_a—>a—>k,可以看到执行计划的第一行中需要扫描49212行的数据,同时由于status采用的是in的方式,instance_no即使在索引中也用不上,这样就导致了排序使用到了临时表,这也是导致sql执行慢的原因。我们看到sql中的最后一个排序为order by b.instance_no asc limit 37300,50,这里我们好像可以看到优化的曙光,调整数据库的索引以满足B表的排序需求:

root@127.0.0.1 : test_db 16:05:04 ALTER TABLE instance ADD INDEX ind_user_id(user_id,instance_no);
Query OK, 0 ROWS affected (0.56 sec)

调整索引后查看执行计划:

root@127.0.0.1 : test_db 16:09:42
EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

我们加上force index强制走我们新加的索引:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:24
EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;

可以看到在加上提示符后,使用到了我们新加的索引,扫描的行数为54580行,执行时间:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:30
SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
(0.49 sec)

原始的执行时间:

root@127.0.0.1 : test_db 16:10:51:
SELECT b.*,a.*,k.*  FROM instance b  LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND  b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50;
(1.28 sec)

总结:
Order by desc/asc limit的优化技术有时候在你无法建立很好索引的时候,往往会得到意想不到的优化效果,但有时候有一定的局限性,优化器可能不会按照你既定的索引路径扫描,优化器需要考虑到查询列的过滤性以及limit的长度,当查询列的选择性非常高的时候,使用sort的成本是不高的,当查询列的选择性很低的时候,那么使用order by +limit的技术是很有效的。

(0)

相关推荐

  • Mysql索引详细介绍

    Mysql索引概述 所有MySQL列类型可以被索引.对相关列使用索引是提高SELECT操作性能的最佳途径.根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度.所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节.大多数存储引擎有更高的限制. 在MySQL 5.1中,对于MyISAM和InnoDB表,前缀可以达到1000字节长.请注意前缀的限制应以字节为单位进行测量,而CREATE TABLE语句中的前缀长度解释为字符数.当为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑. 还可以创建

  • MySQL查看、创建和删除索引的方法

    本文实例讲述了MySQL查看.创建和删除索引的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 1.索引作用 在索引列上,除了上面提到的有序查找之外,数据库利用各种各样的快速定位技术,能够大大提高查询效率.特别是当数据量非常大,查询涉及多个表时,使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍. 例如,有3个未索引的表t1.t2.t3,分别只包含列c1.c2.c3,每个表分别含有1000行数据组成,指为1-1000的数值,查找对应值相等行的查询如下所示. SELECT c1,c2,c3 FROM t1,t2,t3

  • 简单介绍MySQL中索引的使用方法

    数据库索引是一个数据结构,提高操作的速度,在一个表中可以使用一个或多个列,提供两个快速随机查找和高效的顺序访问记录的基础创建索引. 在创建索引时,它应该被认为是将SQL查询的那些列上创建一个或多个索引的列. 实际上,指数也保持主键或索引字段和指针的实际表中每条记录的表型. 用户无法看到索引,它们只是用来加快查询速度,将用于数据库搜索引擎找到的记录速度非常快. INSERT和UPDATE语句表上的索引需要更多的时间,成为快速对这些表的SELECT语句.究其原因是,当进行插入或更新,数据库以及需要惰

  • 什么情况下需要创建MySQL索引?

    索引可以提高数据的检索效率,也可以降低数据库的IO成本,并且索引还可以降低数据库的排序成本.排序分组操作主要消耗的就是CPU资源和内存,所以能够在排序分组操作中好好的利用索引将会极大地降低CPU资源的消耗. 如何判定是否需要创建索引? 1.较频繁地作为查询条件的字段 这个都知道.什么是教频繁呢?分析你执行的所有SQL语句.最好将他们一个个都列出来.然后分析,发现其中有些字段在大部分的SQL语句查询时候都会用到,那么就果断为他建立索引. 2.唯一性太差的字段不适合建立索引 什么是唯一性太差的字段.

  • mysql索引失效的五种情况分析

    索引并不是时时都会生效的,比如以下几种情况,将导致索引失效: 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因) 注意:要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引 2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引 3.like查询是以%开头 4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引 5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引 此外,查看索引的使用情况 show status lik

  • mysql 中存在null和空时创建唯一索引的方法

    好多情况下数据库默认值都有null,但是经过程序处理很多时候会出现,数据库值为空而不是null的情况.此时创建唯一索引时要注意了,此时数据库会把空作为多个重复值,而创建索引失败,示例如下: 步骤1: mysql> select phone ,count(1) from User group by phone; +-----------------+----------+ | phone | count(1) | +-----------------+----------+ | NULL | 70

  • 分析MySQL中索引引引发的CPU负载飙升的问题

    收到一个mysql服务器负载告警,上去一看,load average都飙到280多了,用top一看,CPU跑到了336%,不过IO和内存的负载并不高,根据经验,应该又是一起索引引起的惨案了. 看下processlist以及slow query情况,发现有一个SQL经常出现,执行计划中的扫描记录数看着还可以,单次执行耗时为0.07s,还不算太大.乍一看,可能不是它引发的,但出现频率实在太高,而且执行计划看起来也不够完美: mysql> explain SELECT count(1) FROM a

  • MySQL索引操作命令小结

    创建索引 创建索引的语法是: CREATE [UNIQUE|FULLTEXT|SPATIAL] INDEX index_name [USING index_type] ON tbl_name (index_col_name,...) index_col_name: col_name [(length)] [ASC | DESC] 对于CHAR和VARCHAR列,只用一列的一部分就可创建索引.创建索引时,使用col_name(length)语法,对前缀编制索引.前缀包括每列值的前length个字符

  • 简单介绍下MYSQL的索引类型

    一.介绍一下索引的类型 Mysql常见索引有:主键索引.唯一索引.普通索引.全文索引.组合索引 PRIMARY KEY(主键索引) ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) UNIQUE(唯一索引) ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE (`column`) INDEX(普通索引)      ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `colu

  • 探究MySQL优化器对索引和JOIN顺序的选择

    本文通过一个案例来看看MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序.表结构和数据准备参考本文最后部分"测试环境".这里主要介绍MySQL优化器的主要执行流程,而不是介绍一个优化器的各个组件(这是另一个话题). 我们知道,MySQL优化器只有两个自由度:顺序选择:单表访问方式:这里将详细剖析下面的SQL,看看MySQL优化器如何做出每一步的选择. explain select * from employee as A,department as B where A.LastName = '

随机推荐