使用過oracle或其他關係型資料庫的DBA或是開發人員都有這樣的經驗,在子查詢上都認為資料庫已經做過最佳化,能夠很好的選擇驅動表執行,然後在把該經驗移植到mysql資料庫上,但不幸的是,mysql在子查詢的處理上有可能會讓你大失所望,在我們的生產系統上就由於碰到了這個問題:
select i_id, sum(i_sell) as i_sell from table_data where i_id in (select i_id from table_data where Gmt_create >= ‘2011-10-07 00:00:00’) group by i_id;
(備註:sql的業務邏輯可以打個比方:先查詢10-07號新賣出的100本書,然後在查詢這新賣出的100本書在全年的銷售情況)。
這條sql之所以出現的效能問題在於mysql優化器在處理子查詢的弱點,mysql優化器在處理子查詢的時候,會將子查詢改寫。通常情況下,我們希望由內到外,先完成子查詢的結果,然後在用子查詢來驅動外查詢的表,完成查詢;但是mysql處理為將會先掃描外面表中的所有數據,每條資料將會傳到子查詢中與子查詢關聯,如果外表很大的話,那麼效能上將會出現問題;
針對上面的查詢,由於table_data這張表的資料有70W的數據,同時子查詢中的資料較多,有大量是重複的,這樣就需要關聯近70W次,大量的關聯導致這條sql執行了幾個小時也沒有執行完成,所以我們需要改寫sql:
SELECT t2.i_id, SUM(t2.i_sell) AS sold FROM (SELECT distinct i_id FROM table_data WHERE gmt_create >= ‘2011-10-07 00:00:00’) t1, table_data t2 WHERE t1.i_id = t2.i_id GROUP BY t2.i_id;
我們將子查詢改為關聯,同時在子查詢中加上distinct,減少t1關聯t2的次數;
改造後,sql的執行時間降到100ms以內。
以上是關於在生產庫中遇到mysql的子查詢範例詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!