一张900w的数据表，怎么把原先要花费17s执行的SQL优化到300ms？（转）

转自 一次SQL查询优化原理分析（900W+数据，从17s到300ms）

如需要请跳转至原文查看

问题

有一张财务流水表，未分库分表，目前的数据量为9555695，分页查询使用到了limit，优化之前的查询耗时16 s 938 ms (execution: 16 s 831 ms, fetching: 107 ms)，按照下文的方式调整SQL后，耗时347 ms (execution: 163 ms, fetching: 184 ms)；

操作：查询条件放到子查询中，子查询只查主键ID，然后使用子查询中确定的主键关联查询其他的属性字段；

原理：减少回表操作

	-- 优化前SQLSELECT  各种字段FROM `table_name`WHERE 各种条件LIMIT 0,10

	-- 优化后SQLSELECT  各种字段FROM `table_name` main_taleRIGHT JOIN (SELECT  子查询只查主键FROM `table_name`WHERE 各种条件LIMIT 0,10;) temp_table ON temp_table.主键 = main_table.主键

前言

首先说明使用的MYSQL版本:

表结构：

id为自增主键，val为非唯一索引。

数据准备：

-- 创建表
CREATE table `test`(id BIGINT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,val int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0,source int(10) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 
) -- 创建val字段索引
CREATE INDEX MUL ON test(val)-- 查看表结构
desc test-- 编辑循环插入数据的存储过程 500W条数据
drop PROCEDURE callback
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE callback()
begindeclare num int;set num = 0;repeatINSERT INTO test(val, source)VALUES(4,4);set num = num + 1;until num >= 5000000end repeat;
end;
//
--调用存储过程 出入数据
CALL callback();

灌入大量数据，共500万：

我们知道，当limit offset rows中的offset很大时，会出现效率问题： 30W数据在8.0版本查找得时间会较短，若要看到效果，可改为300W

为了达到相同的目的，我们一般会改写成如下语句：
select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;

时间相差很明显。

为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程：

查询到索引叶子节点数据。
根据叶子节点上的主键值去聚簇索引上查询需要的全部字段值。

类似于下面这张图：

像上面这样，需要查询300005次索引节点，查询300005次聚簇索引的数据，最后再将结果过滤掉前300000条，取出最后5条。MySQL耗费了大量随机I/O在查询聚簇索引的数据上，而有300000次随机I/O查询到的数据是不会出现在结果集当中的。

肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程：

证实

下面我们实际操作一下来证实上述的推论：
为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点，我们需要知道MySQL有没有办法统计在一个sql中通过索引节点查询数据节点的次数。我先试了Handler_read_*系列，很遗憾没有一个变量能满足条件。

我只能通过间接的方式来证实：

InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。预测结果是运行select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5); 之后，buffer pool中的数据页的数量远远少于select * from test where val=4 limit 300000,5;对应的数量，因为前一个sql只访问5次数据页，而后一个sql访问300005次数据页。
select * from test where val=4 limit 300000,5

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (0.04 sec)

可以看出，目前buffer pool中没有关于test表的数据页。

mysql> select * from test where val=4 limit 300000,5;
+---------+-----+--------+
| id      | val | source |
+---------+-----+--------+| 
| 3327622 |   4 |      4 |
| 3327632 |   4 |      4 |
| 3327642 |   4 |      4 |
| 3327652 |   4 |      4 |
| 3327662 |   4 |      4 |
+---------+-----+--------+
5 rows in set (26.19 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |     4098 |
| val        |      208 |
+------------+----------+2 rows in set (0.04 sec)

可以看出，此时buffer pool中关于test表有4098个数据页，208个索引页。

select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) ;为了防止上次试验的影响，我们需要清空buffer pool，重启mysql。

mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
Empty set (0.03 sec)

运行sql：

mysql> select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 300000,5) b on a.id=b.id;
+---------+-----+--------+---------+
| id      | val | source | id      |
+---------+-----+--------+---------+
| 3327622 |   4 |      4 | 3327622 |
| 3327632 |   4 |      4 | 3327632 |
| 3327642 |   4 |      4 | 3327642 |
| 3327652 |   4 |      4 | 3327652 |
| 3327662 |   4 |      4 | 3327662 |
+---------+-----+--------+---------+
5 rows in set (0.09 sec)mysql> select index_name,count(*) from information_schema.INNODB_BUFFER_PAGE where INDEX_NAME in('val','primary') and TABLE_NAME like '%test%' group by index_name;
+------------+----------+
| index_name | count(*) |
+------------+----------+
| PRIMARY    |        5 |
| val        |      390 |
+------------+----------+
2 rows in set (0.03 sec)

我们可以看明显的看出两者的差别：第一个sql加载了4098个数据页到buffer pool，而第二个sql只加载了5个数据页到buffer pool。符合我们的预测。也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。

而且这会造成一个问题：加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool，会造成buffer pool的污染，占用buffer pool的空间。 遇到的问题

为了在每次重启时确保清空buffer pool，我们需要关闭innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup，这两个选项能够控制数据库关闭时dump出buffer pool中的数据和在数据库开启时载入在磁盘上备份buffer pool的数据。

分析原因

① select * from test where val=4 limit 3000000,5;

② select * from test a inner join (select id from test where val=4 limit 3000000,5) b on a.id=b.id;

③ select id from test where val=4 limit 3000000,5;

通过explain mysql语句对比分析：①使用*号查询时，只是单单的使用了MUL索引，并没有使用到主键索引
EXtra列表指出：使用②语句时候 ，不需要回表查询。
using index ：性能提升；索引覆盖（覆盖索引）。原因：不读取原文件，只从索引文件中获取数据（不需要回表查询）。只要使用到的列，全部都在索引中

select * from 最大的问题是可能会多出一些不用的列，这就杜绝了索引覆盖的可能性，导致查询的成本几何级增高（索引覆盖：就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。）

本文转自：
一张900w的数据表，怎么把原先要花费17s执行的SQL优化到300ms？
一次SQL查询优化原理分析（900W+数据，从17s到300ms）

参考文章：
https://blog.csdn.net/qq_41267618/article/details/89476196
https://blog.csdn.net/u013308490/article/details/83001060（MySQL索引实现原理分析）