[慢查优化]慎用MySQL子查询,尤其是看到DEPENDENT SUBQUERY标记时 案例梳理时间:2013-9-25 写在前面的话: 在慢查优化1和2里都反复强调过 explain 的重要性,但有时候肉眼看不出 explain 结果如何指导优化,这时候还需要有一些其他基础知识的佐助, 甚至需要
[慢查优化]慎用MySQL子查询,尤其是看到DEPENDENT SUBQUERY标记时案例梳理时间:2013-9-25
写在前面的话:
- 在慢查优化1和2里都反复强调过 explain 的重要性,但有时候肉眼看不出 explain 结果如何指导优化,这时候还需要有一些其他基础知识的佐助,甚至需要了解 MySQL 实现原理,如子查询慢查优化。
- 看到 SQL 执行计划中 select_type 字段中出现“DEPENDENT SUBQUERY”时,要打起精神了!
——MySQL 的子查询为什么有时候很糟糕——
引子:这样的子查询为什么这么慢?
下面的例子是一个慢查,线上执行时间相当夸张。为什么呢?
SELECT gid,COUNT(id) as count?
FROM shop_goods g1
WHERE status =0 and gid IN (?
SELECT gid FROM shop_goods g2 WHERE sid IN ?(1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)
)
GROUP BY gid;
它的执行计划如下,请注意看关键词“DEPENDENT SUBQUERY”:
??? id? select_type???????? table?? type??????????? possible_keys?????????????????????????? key?????????? key_len? ref?????? rows? Extra???? ?
------? ------------------? ------? --------------? --------------------------------------? ------------? -------? ------? ------? -----------
???? 1? PRIMARY???????????? g1????? index?????????? (NULL)????????????????????????????????? idx_gid? 5??????? (NULL)? 850672? Using where
???? 2? DEPENDENT SUBQUERY? g2????? index_subquery? id_shop_goods,idx_sid,idx_gid? idx_gid? 5??????? func???????? 1? Using where
?
基础知识:Dependent Subquery意味着什么
官方含义为:
SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT;
DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询 。
换句话说,就是?子查询对 g2 的查询方式依赖于外层 g1 的查询。
什么意思呢?它意味着两步:
第一步,MySQL 根据?select gid,count(id) from shop_goods where?status=0 group by gid;?得到一个大结果集 t1,其数据量就是上图中的 rows=850672 了。
第二步,上面的大结果集 t1 中的每一条记录,都将与子查询 SQL 组成新的查询语句:select gid from shop_goods where sid in (15...blabla..29) and gid=%t1.gid%。等于说,子查询要执行85万次……即使这两步查询都用到了索引,但不慢才怪。
如此一来,子查询的执行效率居然受制于外层查询的记录数,那还不如拆成两个独立查询顺序执行呢。
?
优化策略1:
你不想拆成两个独立查询的话,也可以与临时表联表查询,如下所示:
SELECT g1.gid,count(1)
FROM shop_goods g1,(select gid from shop_goods WHERE sid in (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)) g2
where g1.status=0 and?g1.gid=g2.gid
GROUP BY g1.gid;
也能得到同样的结果,且是毫秒级。
它的执行计划为:
??? id? select_type? table?????????? type??? possible_keys????????????? key??????????? key_len? ref??????????? rows? Extra???????????????????????? ?
------? -----------? --------------? ------? -------------------------? -------------? -------? -----------? ------? -------------------------------
???? 1? PRIMARY?????
???? 1? PRIMARY????? g1????????????? ref???? idx_gid?????????????? idx_gid?? 5??????? g2.gid?????? 1? Using where?????????????????? ?
???? 2? DERIVED????? shop_goods? range?? id_shop_goods,idx_sid? id_shop_goods? 5??????? (NULL)?????????? 30? Using where; Using index??????
DERIVED 的官方含义为:
DERIVED:用于 from 子句里有子查询的情况。MySQL 会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。
?
DBA观点引用:MySQL 子查询的弱点
hidba 论述道(参考资源3):
mysql 在处理子查询时,会改写子查询。
通常情况下,我们希望由内到外,先完成子查询的结果,然后再用子查询来驱动外查询的表,完成查询。
例如:
select * from test where tid in(select fk_tid from sub_test where gid=10)
通常我们会感性地认为该 sql 的执行顺序是:
sub_test 表中根据 gid 取得 fk_tid(2,3,4,5,6)记录,
然后再到 test 中,带入 tid=2,3,4,5,6,取得查询数据。
但是实际mysql的处理方式为:
select * from test where exists (
select * from sub_test where gid=10 and sub_test.fk_tid=test.tid
)
mysql 将会扫描 test 中所有数据,每条数据都将会传到子查询中与 sub_test 关联,子查询不会先被执行,所以如果 test 表很大的话,那么性能上将会出现问题。
?
《高性能MySQL》一书的观点引用
《高性能MySQL》的第4.4节“MySQL查询优化器的限制(Limitations of the MySQL Query Optimizer)”之第4.4.1小节“关联子查询(Correlated Subqueries)”也有类似的论述:
MySQL有时优化子查询很糟,特别是在WHERE从句中的IN()子查询。……
比如在sakila数据库sakila.film表中找出所有的film,这些film的actoress包括Penelope Guiness(actor_id = 1)。可以这样写:
mysql> SELECT * FROM sakila.film
-> WHERE film_id IN(
-> SELECT film_id FROM sakila.film_actor WHERE actor_id = 1);
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM sakila.film ...;
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
| id | select_type ? ? ? ?| table ? ? ?| type ? | possible_keys ? ? ? ? ?|
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
| 1 ?| PRIMARY ? ? ? ? ? ?| film ? ? ? | ALL ? ?| NULL ? ? ? ? ? ? ? ? ? |
| 2 ?|?DEPENDENT SUBQUERY?| film_actor | eq_ref | PRIMARY,idx_fk_film_id |
+----+--------------------+------------+--------+------------------------+
根据EXPLAIN的输出,MySQL将全表扫描film表,对找到的每行执行子查询,这是很不好的性能。幸运的是,很容易改写为一个join查询:
mysql> SELECT film.* FROM sakila.film
-> INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)
-> WHERE actor_id = 1;
另外一个方法是通过使用GROUP_CONCAT()执行子查询作为一个单独的查询,手工产生IN()列表。有时候比join还快。(注:你不妨在我们的库上试试看?SELECT goods_id,GROUP_CONCAT(cast(id as char))
FROM bee_shop_goods
WHERE shop_id IN (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)
GROUP BY goods_id;)
MySQL已经因为这种特定类型的子查询执行计划而被批评。
?
何时子查询是好的
MySQL并不总是把子查询优化得很糟。有时候还是很优化的。下面是个例子:
mysql> EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film
-> WHERE NOT EXISTS(
-> SELECT * FROM sakila.film_actor
-> WHERE film_actor.film_id = film.film_id
-> )G
……(注:具体文字还是请阅读《高性能MySQL》吧)
是的,子查询并不是总是被优化得很糟糕,具体问题具体分析,但别忘了 explain 。
?
参考资源:
1,2011,wudongxu,mysql子查询(in)的实现;
2,2012,iteye,MySQL子查询很慢的问题;
3,2011,hidba,mysql子查询的弱点?和?生产库中遇到mysql的子查询;
慢查系列:
[慢查优化]建索引时注意字段选择性 & 范围查询注意组合索引的字段顺序
[慢查优化]联表查询注意谁是驱动表 & 你搞不清楚谁join谁更好时请放手让mysql自行判定
赠图几枚:
?
-over-

Dalam pengoptimuman pangkalan data, strategi pengindeksan hendaklah dipilih mengikut keperluan pertanyaan: 1. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur dan urutan syarat ditetapkan, gunakan indeks komposit; 2. Apabila pertanyaan melibatkan pelbagai lajur tetapi urutan syarat tidak ditetapkan, gunakan pelbagai indeks lajur tunggal. Indeks komposit sesuai untuk mengoptimumkan pertanyaan berbilang lajur, manakala indeks lajur tunggal sesuai untuk pertanyaan tunggal lajur.

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular