7个常见的SQL慢查询问题及其解决方法

大家好，得益于摩尔定律，计算机性能已大幅提升，加上数据库的进步以及微服务所倡导的各种反模式设计，因此现在编写复杂SQL查询的机会越来越少。业界已经开始提倡不要进行专门的SQL优化，因为节省下来的资源并不足以抵消员工的工资成本。本文将介绍7个常见的SQL慢查询语句，并解释如何优化它们的性能。

1.LIMIT语句

分页是最常用的方案之一，但也容易出现问题。例如对于以下简单的语句，DBA通常建议的解决方案是添加一个包含type、name和create_time字段的复合索引。这样，条件和排序就可以有效利用索引，从而显著提高性能。

SELECT *
FROM   operation
WHERE  type = 'SQLStats'AND name = 'SlowLog'
ORDER  BY create_time
LIMIT  1000, 10;

这可能会解决90%以上DBA的问题，但是当LIMIT子句变成“LIMIT 1000000, 10”时，程序员仍会抱怨“为什么在只查询10条记录的时候，速度还这么慢” 。要知道，数据库不知道第1000000条记录从何处开始，所以即使有索引，它仍需要从头开始计算。在大多数情况下，这个性能问题是由于懒惰编程造成的。

在前端数据浏览或批量导出大量数据的场景中，可以使用上一页的最大值作为查询参数。SQL可以重新设计如下：

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

采用这种新设计后，查询时间保持不变，不会随着数据量的增加而变化。

2.隐式转换

SQL语句中另一个常见的错误是查询变量和字段定义的类型不匹配，以下面的语句为例：

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'

在这种情况下，字段bpn被定义为varchar(20)，而MySQL的策略是在比较之前将字符串转换为数字。这会导致函数被应用到表字段上，从而使索引失效。

这种情况可能是由应用程序框架自动填充参数造成的，而不是程序员的本意。如今，应用程序框架通常都很复杂，虽然它们提供了便利，但也可能带来隐患。

3.连接更新和删除

尽管MySQL 5.6引入了物化，但它只优化了SELECT语句。对于UPDATE或DELETE语句，需要使用JOIN手动重写。

例如，请看下面的UPDATE语句。MySQL实际上执行了一个循环/嵌套子查询(DEPENDENT SUBQUERY)，执行时间可想而知。

UPDATE operation o
SET    status = 'applying'
WHERE  o.id IN (SELECT idFROM   (SELECT o.id,o.statusFROM   operation oWHERE  o.group = 123AND o.status NOT IN ( 'done' )ORDER  BY o.parent,o.idLIMIT  1) t);

执行计划如下：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 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                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

将其重写为JOIN后，子查询的选择类型从DEPENDENT SUBQUERY变为DERIVED，执行时间显著得从7秒缩短到2毫秒。

UPDATE operation oJOIN  (SELECT o.id,o.statusFROM   operation oWHERE  o.group = 123AND o.status NOT IN ( 'done' )ORDER  BY o.parent,o.idLIMIT  1) tON o.id = t.id
SET    status = 'applying';

简化后的执行计划如下：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 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无法利用索引进行混合排序，但是在某些场景下，仍然可以使用特殊方法来提高性能。

SELECT *
FROM   my_order oINNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER  BY a.is_reply ASC,a.appraise_time DESC
LIMIT  0, 20;

执行计划显示的是全表扫描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| 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，可以将其重写如下，从而将执行时间从1.58秒缩短到2毫秒：

SELECT *
FROM   ((SELECT *FROM   my_order oINNER JOIN my_appraise aON a.orderid = o.idAND is_reply = 0ORDER  BY appraise_time DESCLIMIT  0, 20)UNION ALL(SELECT *FROM   my_order oINNER JOIN my_appraise aON a.orderid = o.idAND is_reply = 1ORDER  BY appraise_time DESCLIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY  is_reply ASC,appraisetime DESC
LIMIT  20;

5.EXISTS语句

在处理EXISTS子句时，MySQL仍然使用嵌套子查询进行执行。以下面的SQL语句为例:

SELECT *
FROM   my_neighbor nLEFT JOIN my_neighbor_apply sraON n.id = sra.neighbor_idAND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4AND EXISTS(SELECT 1FROM   message_info mWHERE  n.id = m.neighbor_idAND m.inuser = 'xxx')AND n.topic_type <> 5;

+----+--------------------+-------+------+-----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+
| 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 |
+----+--------------------+-------+------+ -----+------------------------------------------+---------+-------+---------+ -----+

通过删除EXISTS子句并将其更改为JOIN, 我们可以避免嵌套子查询，并将执行时间从1.93秒减少到1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor nINNER JOIN message_info mON n.id = m.neighbor_idAND m.inuser = 'xxx'LEFT JOIN my_neighbor_apply sraON n.id = sra.neighbor_idAND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4AND n.topic_type <> 5;

新的执行计划如下：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| 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

在某些情况下，外部查询条件无法下推到复杂的视图或子查询中:

• 聚合子查询。

• 带有LIMIT的子查询。

• UNION或UNION ALL子查询。

• 输出字段中的子查询。

请看下面的语句，其中的条件会影响聚合子查询：

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

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

通过删除EXISTS子句并将其更改为JOIN，我们可以避免嵌套子查询并将执行时间从1.93秒减少到1毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor nINNER JOIN message_info mON n.id = m.neighbor_idAND m.inuser = 'xxx'LEFT JOIN my_neighbor_apply sraON n.id = sra.neighbor_idAND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4AND n.topic_type <> 5;

新的执行计划如下：

+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+
| 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           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+------+ -----+

7.提前缩小范围

以下经过部分优化的示例（左连接中的主表作为主查询条件）：

SELECT    a.*,c.allocated
FROM      (SELECT   resourceidFROM     my_distribute dWHERE    isdelete = 0AND      cusmanagercode = '1234567'ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN(SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocatedFROM     my_resourcesGROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid;

很明显，子查询c是对整个表进行聚合查询，在处理大量表时可能会导致性能下降。

事实上，对于子查询c，左连接的结果集只关心可以与主表的resourceid匹配的数据。因此我们可以将语句重写如下，将执行时间从2秒减少到2毫秒：

SELECT    a.*,c.allocated
FROM      (SELECT   resourceidFROM     my_distribute dWHERE    isdelete = 0AND      cusmanagercode = '1234567'ORDER BY salecode limit 20) a
LEFT JOIN(SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocatedFROM     my_resources r,(SELECT   resourceidFROM     my_distribute dWHERE    isdelete = 0AND      cusmanagercode = '1234567'ORDER BY salecode limit 20) aWHERE    r.resourcesid = a.resourcesidGROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid;

然而子查询a在SQL语句中出现了多次，这种方法不仅会产生额外的成本，而且也会使语句变得更加复杂。可以使用WITH语句来简化它：

WITH a AS
(SELECT   resourceidFROM     my_distribute dWHERE    isdelete = 0AND      cusmanagercode = '1234567'ORDER BY salecode limit 20)
SELECT    a.*,c.allocated
FROM      a
LEFT JOIN(SELECT   resourcesid， sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocatedFROM     my_resources r,aWHERE    r.resourcesid = a.resourcesidGROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid;

数据库编译器生成的执行计划决定了SQL语句的实际执行方式，但是编译器只能尽力提供服务，没有一个数据库编译器是完美的，上述情况在其他数据库中也同样存在。了解了数据库编译器的特性，我们就能绕过它的限制，编写出高性能的SQL语句。

在设计数据模型和编写SQL语句时，将算法思维或算法意识引入到这个过程非常重要。在编写复杂的SQL语句时，养成使用WITH语句的习惯可以简化语句，减轻数据库的负担。

最后，下面是SQL语句的执行顺序：

FROMONJOINWHEREGROUP BYHAVINGSELECT
DISTINCTORDER BYLIMIT