背景
由于整体的历史原因,导致部分设备存在COMMON类型无法进行区分,需要根据对应的通道数进行区分,导致需要device 和camera的两个表需要级联查询,进行分页操作。
未优化前SQL语句为:
SELECT a.serial_uuid, a.user_id, a.device_name
FROM device a
LEFT JOIN camera b
USING (serial_uuid)
WHERE a.user_id = 1
GROUP BY b.serial_uuid
HAVING count(b.serial_uuid) > 1
LIMIT 0, 10;
;
device表的索引
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uidx_device_serial` (`serial_uuid`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`)
camera表的索引
UNIQUE KEY `uidx_serial_channel` (`serial_uuid`,`channel_no`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`)
我们来explain一下这个sql语句
image.png这里看到索引是有的,但是IP攻击次数表device 也用上了临时表。那么这SQL不优化直接第一次执行需要多久(这里强调第一次是因为MYSQL带有缓存功能,执行过一次的同样SQL,第二次会快很多。)
查询时间达到1s中左右
那么我们怎么优化呢,索引既然走了,我尝试一下避免临时表,这时我们先了解一下临时表跟group by的使联系:
查找了网上一些博客分析GROUP BY 与临时表的关系
:
1. 如果GROUP BY 的列没有索引,产生临时表.
2. 如果GROUP BY时,SELECT的列不止GROUP BY列一个,并且GROUP BY的列不是主键 ,产生临时表.
3. 如果GROUP BY的列有索引,ORDER BY的列没索引.产生临时表.
4. 如果GROUP BY的列和ORDER BY的列不一样,即使都有索引也会产生临时表.
5. 如果GROUP BY或ORDER BY的列不是来自JOIN语句第一个表.会产生临时表.
6. 如果DISTINCT 和 ORDER BY的列没有索引,产生临时表.
ROWS的行数770W而且还是有临时表,看来这复合索引也是不可取。
到此,避免临时表方法失败了,我们得从其他角度想想如何优化。
其实,9W的临时表并不算多,那么为什么导致会这么久的查询呢?我们想想这没优化的SQL的执行过程是怎么样的呢?
网上搜索得知内联表查询
一般的执行过程是:
1、执行FROM语句
2、执行ON过滤
3、添加外部行
4、执行where条件过滤
5、执行group by分组语句
6、执行having
7、select列表
8、执行distinct去重复数据
9、执行order by字句
10、执行limit字句
这里得知,Mysql 是先执行内联表
然后再进行条件查询
的最后再分组
,那么想想这SQL的条件查询和分组
都只是一个表的,内联后数据就变得臃肿了,这时候再进行条件查询和分组是否太吃亏了,我们可以尝试一下提前进行分组和条件查询
,实现方法就是子查询
联合内联查询。
group的也是 索引
,根据之前group by的第一条如果GROUP BY 的列没有索引,产生临时表.
这里子查询可以使用group利用serial_uuid的索引
(不太清楚为什么级联查询没有使用上),可以使用mysql默认的b+tree 来避免排序分组,避免产生临时表。
camera表的索引
UNIQUE KEY `uidx_serial_channel` (`serial_uuid`,`channel_no`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`,`serial_uuid`)
增加索引后的explain
image.png
优化后的sql语句为:
SELECT a.serial_uuid
FROM
(SELECT
b.id,
b.dvc_device_id,
b.serial_uuid
FROM camera b
WHERE b.user_id = 1
GROUP BY b.serial_uuid
HAVING COUNT(b.serial_uuid) > 1
) c
LEFT JOIN device a
ON c.serial_uuid = a.serial_uuid
WHERE a.user_id = 1
LIMIT 0, 10;
这样查询速度提升了到了97ms,提升了10倍。
要是有其它更好的方案希望指出进行交流,来增加对mysql的学习和了解
总结:
由于级联查询的中间表会非常大,最好能限制连的表大小的条件都先用上了,同时尽量让条件查询和分组执行的表尽量小。
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