MySQL分页优化_MySQL

PHP中文网
发布: 2016-05-27 13:44:30
原创
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最近,帮同事重写了一个mysql sql语句,该sql语句涉及两张表,其中一张表是字典表(需返回一个字段),另一张表是业务表(本身就有150个字段,需全部返回),当然,字段的个数是否合理在这里不予评价。平时,返回的数据大概5w左右,系统尚能收到数据。但12月31日那天,数据量大概20w,导致sql执行时间过长,未能在规定的时间内反馈结果,于是系统直接报错。

一般的思路是用MySQL的分页功能,即直接在原SQL语句后面增加LIMIT子句。但请注意,虽然你看到的反馈结果只是LIMIT后面指定的数量,于是想当然的以为MySQL只是检索了指定数量的数据,然后给予返回。其实,MySQL内部实现的原理是,检索所有符合where条件的记录,然后返回指定数量的记录。从这个角度来看,直接在原SQL语句后面添加LIMIT子句只能说是一种可以实现功能的方案,但未必最优。

具体在本例中,首先我们来看一下150个字段的表的统计信息:

一行大概就占2k,而Innodb默认页的大小为16k,这意味着,一个页中最多可存储8行的数据。随机读的可能性大大增加。而这无疑会对数据库系统的IO造成极大的压力。 

优化前

如果采用上述方案,即直接在原SQL语句后面增加LIMIT子句,下面,我们来看看它的执行情况。

首先,直接添加LIMIT子句后的SQL语句如下(已省略a1表的150个字段和a2中的一个字段):

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code)
 WHERE STATUS<>'00' AND settle_date=20151230 limit 50000,10000;
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其执行时间如下:

大概执行了32s,绝大部分都花费到Sending data上了。Sending data指的是服务器检索数据,读取数据,并将数据返回给客户端的时间。

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  
LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code) 
where seq_id in (select seq_id from (select seq_id FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  
WHERE STATUS<>'00' AND settle_date=20151230 order by 1 limit 50000,10000) as t);
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其执行时间如下:

大概3s多,比第一种方案快了差不多10倍,效果显著。

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下面来看看其执行计划(explain extended)

 总结:

1. 改写后的语句原本如下:

代码如下:

FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  LEFT JOIN upay_csys_trans_code a2 on(a1.int_trans_code=a2.trans_code) 
where seq_id in (select seq_id FROM upay_csys_scquery_txn_log_his a1  WHERE STATUS<>'00' AND 
settle_date=20151230 order by 1 limit 50000,10000);
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但MySQL报以下错误:

代码如下:

ERROR 1235 (42000): This version of MySQL doesn't yet support 'LIMIT & IN/ALL/ANY/SOME subquery'
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需再增加一个嵌套子查询,

比如这样的语句是不能正确执行的。

代码如下:

select * from table where id in (select id from table limit 12);
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但是,只要你再加一层就行。如:

代码如下:

select * from table where id in (select t.id from (select * from table limit 12)as t)
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这样就可以绕开limit子查询的问题。
问题解决。

2. 如果想查看MySQL查询优化器等价改写后的SQL语句,可首先通过explain extended得到具体的执行计划,然后通过show warnings查看。

具体在本例中,等价改写后的SQL语句如下:

与设想中的执行顺序一致~

3. 如何查看MySQL语句各步骤的执行时间。

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