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mysql嵌套查询和联表查询优化方法

    来源: 互联网  发布时间:2014-10-08

    本文导语:  嵌套查询糟糕的优化在上面我提到过,不考虑特殊的情况,联表查询要比嵌套查询更有效。尽管两条查询表达的是同样的意思,尽管你的计划是告诉服务器要做什么,然后让它决定怎么做,但有时候你非得告诉它改怎么做。否...

嵌套查询糟糕的优化
在上面我提到过,不考虑特殊的情况,联表查询要比嵌套查询更有效。尽管两条查询表达的是同样的意思,尽管你的计划是告诉服务器要做什么,然后让它决定怎么做,但有时候你非得告诉它改怎么做。否则优化器可能会做傻事。我最近就碰到这样的情况。这几个表是三层分级关系:category, subcategory和item。有几千条记录在category表,几百条记录在subcategory表,以及几百万条在item表。你可以忽略category表了,我只是交代一下背景,以下查询语句都不涉及到它。这是创建表的语句:

[sql]
代码如下:

create table subcategory ( 
    id int not null primary key, 
    category int not null, 
    index(category) 
) engine=InnoDB; 

create table item( 
    id int not null auto_increment primary key, 
    subcategory int not null, 
    index(subcategory) 
) engine=InnoDB; 
 

我又往表里面填入一些样本数据   

[sql]
代码如下:

insert into subcategory(id, category) 
    select i, i/100 from number 
    where i 2000; 
 

在我的样例数据里,查询的结果有10行记录,而且只用10多秒就完成了。EXPLAIN显示出很好地使用了索引;从数据的规模来看,相当不错了。查询计划是在索引上遍历并计算出目标记录。目前为止,非常好。

这回假设我要从subcategory取出全部的字段。我可以把上面的查询当成嵌套,然后用JOIN,或者SELECT MAX之类(既然分组集对应的值都是唯一的),但也写成跟下面的一样的,有木有?

[sql]
代码如下:

select * from subcategory 
where id in ( 
    select c.id 
    from subcategory as c 
        inner join item as i on i.subcategory = c.id 
    where c.category = 14 
    group by c.id 
    having count(*) > 2000 
); 
 

跑完这条查询估计要从破晓到夕阳沉入大地。我不知道它要跑多久,因为我没打算让它无休止地跑下去。你可能认为,单从语句上理解,它会:a)计算出里面的查询,找出那10个值,b)继续找出那10条记录,并且在primary索引上去找会非常地快。错,这是实际上的查询计划:

[sql]
代码如下:

*************************** 1. row *************************** 
           id: 1 
  select_type: PRIMARY 
        table: subcategory 
         type: ALL 
possible_keys: NULL 
          key: NULL 
      key_len: NULL 
          ref: NULL 
         rows: 300783 
        Extra: Using where 
*************************** 2. row *************************** 
           id: 2 
  select_type: DEPENDENT SUBQUERY 
        table: c 
         type: ref 
possible_keys: PRIMARY,category 
          key: category 
      key_len: 4 
          ref: const 
         rows: 100 
        Extra: Using where; Using index; Using temporary; Using filesort 
*************************** 3. row *************************** 
           id: 2 
  select_type: DEPENDENT SUBQUERY 
        table: i 
         type: ref 
possible_keys: subcategory 
          key: subcategory 
      key_len: 4 
          ref: c.id 
         rows: 28 
        Extra: Using index 
 

如何你不熟悉如何分析mysql的语句查询计划,请看大概意思:mysql计划从外到内执行查询,而不是从内到外。我会一个一个地介绍查询的每个部分。

外面的查询简单地变成了SELECT * FROM subcategory。虽然里面的查询对subcategory有个约束(WHERE category = 14),但出于某些原因mysql没有将它作用于外面的查询。我不知道是神马原因。我只知道它扫描了整张表(这就是 type:ALL 表示的意思),并且没有使用任何的索引。这是在10几万行记录的表上扫描。

在外面的查询,对每行都执行一次里面的查询,尽管没有值被里面的查询使用到,因为里面的查询被“优化”成引用外面的查询。照此分析,查询计划变成了嵌套循环。外面的查询的每一次循环,都执行一次里面的查询。下面就是优化器重写后的查询计划:

[sql]
代码如下:

select * from subcategory as s 
where ( 
   s.id,( 
   select c.id 
   from subcategory as c 
      join item as i 
   where ((i.subcategory = c.id) and (c.category = 14)) 
   group by c.id 
   having ((count(0) > 2000) 
      and ((s.id) = (c.id)))) 

 

你可以通过在EXPLAIN EXTENDED 后面带上SHOW WARNINGS 得到优化后的查询。请留意在HAVING子句中指向的外部域。

我举这个例子并非有意抨击mysql的优化策略。众所皆知mysql在有些情况下还不能很好地优化嵌套查询,这个问题已经被广泛报告过。我想指出的是,开发者有必要检查查询语句确保它们不是被糟糕地优化。大多数情况下,安全起见若非是非必要,避免使用嵌套——尤其是WHERE...IN() 和 WHERE...NOT IN语句。

我自己的原则是“有疑问,EXPLAIN看看”。如果面对的是一个大数据表,我会自然而然地产生疑问。

如何强制里面的查询先执行
上一节中的语句撞板只因为mysql把它当成相关的语句从外到里地执行,而不是当成不相关语句从里到外执行。让mysql先执行里面的查询也是有办法的,当成临时表来实现,从而避免巨大的性能开销。

mysql从临时表来实现嵌套查询(某种程度上被讹传的衍生表)。这意味着mysql先执行里面的查询,并且把结果储存在临时表中,然后在其他的表里用到它。这就是我写这个查询时所期待的执行方式。查询语句修改如下:   
[sql]
代码如下:

select * from subcategory 
where id in ( 
    select id from ( 
        select c.id 
        from subcategory as c 
            inner join item as i on i.subcategory = c.id 
        where c.category = 14 
        group by c.id 
        having count(*) > 2000 
    ) as x 
); 
 

我所做的就是把嵌套包着原来的嵌套查询。mysql会认为最里面是一个独立的嵌套查询先执行,然后现在只剩下包着外面的嵌套,它已经被装进一个临时表里,只有少量记录,因此要快很多。依此分析,这是相当笨的优化办法;倒不如把它重写成join方式。再说,免得被别人看到,当成多余代码清理掉。

有些情况可以使用这种优化方法,比如mysql抛出错误,嵌套查询的表在其他地方被修改(译注:另一篇文章 MySQL SELECT同时UPDATE同一张表 )。不幸的是,对于临时表只能在查询语句中使用一次的情况,这种方法就无能为力了。

来源  http://blog.csdn.net/afeiqiang/article/details/8620038

    
 
 

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