• 记一次SQL优化经历
  • 发布于 2个月前
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前言
最近我在公司优化了一些慢查询SQL,积累了一些SQL调优的实战经验。这篇文章我将从实战的角度出发,给大家分享一下如何做SQL调优。

案发现场
前几天,我收到了一封报警邮件,提示有一条慢查询SQL。我打开邮件查看了详情,那条SQL大概是这样的:
SELECT count(*)
FROM spu s1
WHERE EXISTS (
 SELECT *
 FROM sku s2
  INNER JOIN mall_sku s3 ON s3.sku_id = s2.id
 WHERE s2.spu_id = s1.id
  AND s2.status = 1
  AND NOT EXISTS (
   SELECT *
   FROM supplier_sku s4
   WHERE s4.mall_sku_id = s3.id
    AND s4.supplier_id = 123456789
    AND s4.status = 1
  )
)
这条SQL的含义是统计id=123456789的供应商,未发布的spu数量是多少。这条SQL的耗时竟然达标了8s,必须要做优化了。我首先使用explain关键字查询该SQL的执行计划,发现spu表走了type类型的索引,而sku、mall_sku、supplier_sku表都走了ref类型的索引。也就是说,这4张表都走了索引。不是简单的增加索引,就能解决的事情。

那么,接下来该如何优化呢?

第一次优化
这条SQL语句,其中两个exists关键字引起了我的注意。一个exists是为了查询存在某些满足条件的商品,另一个not exists是为了查询出不存在某些商品。这个SQL是另外一位已离职的同事写的。不清楚spu表和sku表为什么不用join,而用了exists。我猜测可能是为了只返回spu表的数据,做的一种处理。如果join了sku表,则可能会查出重复的数据,需要做去重处理。

从目前看,这种写性能有瓶颈。因此,我做出了第一次优化。

使用join + group by组合,将sql优化如下:

SELECT count(*) FROM
(
  select s2.spu_id from spu s1
  inner join from sku s2
  inner join mall_sku s3 on s3.sku_id=s2.id
  where s2.spu_id=s1.id ans s2.status=1
  and not exists 
  (
     select * from supplier_sku s4
     where s4.mall_sku_id=s3.id
     and s4.supplier_id=
  )
  group by s2.spu_id
) a
由于spu_id在sku表中是增加了索引的,因此group by的性能其实是挺快的。这样优化之后,sql的执行时间变成了2.5s。性能提升了3倍多,但是还是不够快,还需要做进一步优化。

第二次优化
还有一个not exists可以优化一下。如果是小表驱动大表的时候,使用not exists确实可以提升性能。但如果是大表驱动小表的时候,使用not exists可能有点弄巧成拙。这里exists右边的sql的含义是查询某供应商的商品数据,而目前我们平台一个供应商的商品并不多。于是,我将not exists改成了not in。

sql优化如下:
SELECT count(*) FROM
(
  select s2.spu_id from spu s1
  inner join from sku s2
  inner join mall_sku s3 on s3.sku_id=s2.id
  where s2.spu_id=s1.id ans s2.status=1
  and s3.id not IN 
  (
     select s4.mall_sku_id 
     from supplier_sku s4
     where s4.mall_sku_id=s3.id
     and s4.supplier_id=
  )
  group by s2.spu_id
) a
这样优化之后,该sql的执行时间下降到了0.7s。之后,我再用explain关键字查询该SQL的执行计划。发现spu表走了全表扫描,sku表走了eq_ref类型的索引,而mall_sku和supplier_sku表走了ref类型的索引。可以看出,有时候sql语句走了4个索引,性能未必比走了3个索引好。多张表join的时候,其中一张表走了全表扫描,说不定整个SQL语句的性能会更好,我们一定要多测试。

说实话,SQL调优是一个比较复杂的问题,需要考虑的因素有很多,有可能需要多次优化才能满足要求。
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