MySQL索引原理及慢查询优化

本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再join和先join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去join过滤，当发现不够10条的时候，再次去10条，再次join，这显然在内层join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！

用不同参数的SQL试验下

select

sql_no_cache c.id,

c.name,

c.position,

c.sex,

c.phone,

c.office_phone,

c.feature_info,

c.birthday,

c.creator_id,

c.is_keyperson,

c.giveup_reason,

c.status,

c.data_source,

from_unixtime(c.created_time) as created_time,

from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,

c.last_modified_user_id

from

contact c

where

exists (

select

1

from

contact_branch cb

inner join

branch_user bu

on cb.branch_id = bu.branch_id

and bu.status in (

1,

2)

inner join

org_emp_info oei

on oei.data_id = bu.user_id

and oei.node_left >= 2875

and oei.node_right <= 2875

and oei.org_category = - 1

where

c.id = cb.contact_id

)

order by

c.created_time desc limit 0 ,

10;

Empty set (2 min 18.99 sec)

2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于mysql的nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。

通过这个例子我们可以看到，并不是所有语句都能优化，而往往我们优化时，由于SQL用例回归时落掉一些极端情况，会造成比原来还严重的后果。所以，第一：不要指望所有语句都能通过SQL优化，第二：不要过于自信，只针对具体case来优化，而忽略了更复杂的情况。

慢查询的案例就分析到这儿，以上只是一些比较典型的案例。我们在优化过程中遇到过超过1000行，涉及到16个表join的“垃圾SQL”，也遇到过线上线下数据库差异导致应用直接被慢查询拖死，也遇到过varchar等值比较没有写单引号，还遇到过笛卡尔积查询直接把从库搞死。再多的案例其实也只是一些经验的积累，如果我们熟悉查询优化器、索引的内部原理，那么分析这些案例就变得特别简单了。

写在后面的话

本文以一个慢查询案例引入了MySQL索引原理、优化慢查询的一些方法论;并针对遇到的典型案例做了详细的分析。其实做了这么长时间的语句优化后才发现，任何数据库层面的优化都抵不上应用系统的优化，同样是MySQL，可以用来支撑Google/FaceBook/Taobao应用，但可能连你的个人网站都撑不住。套用最近比较流行的话：“查询容易，优化不易，且写且珍惜！”

原文链接：http://tech.meituan.com/mysql-index.html

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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