8种专坑同事的SQL写法让MySQL性能降低100倍，你踩过几个？

sql语句的执行顺序：

FROM
<left_table>

ON
<join_condition>

<join_type>
JOIN
<right_table>

WHERE
<where_condition>

GROUP BY
<group_by_list>

HAVING
<having_condition>

SELECT

DISTINCT
<select_list>

ORDER BY
<order_by_condition>

LIMIT
<limit_number>

1、LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常是最容易出问题的地方。对于下面这条简单的语句，一般 DBA 想到的办法就是在 type、name、create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效利用到索引，性能迅速提升。

SELECT *
FROM   operation
WHERE  type = 'SQLStats'
AND    name = 'SlowLog'
ORDER  BY create_time
LIMIT  1000, 10;

好吧，可能 90% 以上的 DBA 解决该问题就到此为止了。但当 LIMIT 子句变成 LIMIT 1000000,10 时，程序员仍然会抱怨：我只取 10 条记录为什么还是慢？

要知道数据库并不知道第 1000000 条记录从什么地方开始，即使有索引，也需要从头计算一次。出现这种性能问题，多数情形下是程序员图省事了。

在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，完全可以把上一页的最大值当成参数作为查询条件。SQL 重新设计如下：

SELECT   *
FROM     operation
WHERE    type = 'SQLStats'
AND      name = 'SlowLog'
AND      create_time > '2017-03-16 14:00:00'
ORDER BY create_time
LIMIT    10;

在新设计下，查询时间基本固定，不会随着数据量的增长而发生变化。

2、隐式转换

SQL 语句中查询变量和字段定义类型不匹配，是另一个常见的坑。比如下面的语句：

mysql> explain extended SELECT *
    -> FROM   my_balance b
    -> WHERE  b.bpn = 14000000123
    ->        AND b.isverified IS NULL ;
mysql> show warnings;
| Warning | 1739 | Cannot use ref access on index 'bpn' due to type or collation conversion on field 'bpn'

其中字段 bpn 的定义为 varchar(20)。MySQL 的策略是将字符串转换为数字之后再比较，函数作用于表字段，索引就失效了。

上述情况可能是应用程序框架自动填入的参数，而不是程序员的原意。现在的应用框架很多也很繁杂，用起来顺手的同时，也得小心它可能给自己挖坑。

3、关联更新、删除

虽然 MySQL 5.6 引入了物化特性，但需要特别注意，它目前仅针对查询语句的优化。对于更新或删除操作，需要手工重写成 JOIN。

比如下面这条 UPDATE 语句，MySQL 实际执行的是循环/嵌套子查询（DEPENDENT SUBQUERY），执行时间可想而知。

UPDATE operation o
SET    status = 'applying'
WHERE  o.id IN (SELECT id
                FROM   (SELECT o.id,
                               o.status
                        FROM   operation o
                        WHERE  o.group = 123
                        AND    o.status NOT IN ( 'done' )
                        ORDER  BY o.parent,
                                  o.id
                        LIMIT  1) t);

执行计划：

+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type        | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY            | o     | index |               | PRIMARY | 8       |       | 24   | Using where; Using temporary                        |
| 2  | DEPENDENT SUBQUERY |       |       |               |         |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 3  | DERIVED            | o     | ref   | idx_2,idx_5   | idx_5   | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+--------------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

重写为 JOIN 之后，子查询的选择模式从 DEPENDENT SUBQUERY 变成 DERIVED，执行速度大幅加快，从 7 秒降到 2 毫秒。

UPDATE operation o
JOIN  (SELECT o.id,
              o.status
       FROM   operation o
       WHERE  o.group = 123
       AND    o.status NOT IN ( 'done' )
       ORDER  BY o.parent,
                 o.id
       LIMIT  1) t
ON    o.id = t.id
SET   status = 'applying'

执行计划简化为：

+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                                               |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+
| 1  | PRIMARY     |       |      |               |       |         |       |      | Impossible WHERE noticed after reading const tables |
| 2  | DERIVED     | o     | ref  | idx_2,idx_5   | idx_5 | 8       | const | 1    | Using where; Using filesort                         |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+

4、混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序，但在某些场景下，还是有机会用特殊方法提升性能的。

SELECT *
FROM   my_order o
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER  BY a.is_reply ASC,
          a.appraise_time DESC
LIMIT  0, 20

执行计划显示为全表扫描：

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-----------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref           | rows    | Extra           |
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-----------------+
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL          | 1967647 | Using filesort  |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid     |       1 | NULL            |
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-----------------+

由于 is_reply 只有 0 和 1 两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从 1.58 秒降低到 2 毫秒。

SELECT *
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                       AND is_reply = 0
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)
        UNION ALL
        (SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                       AND is_reply = 1
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY is_reply ASC,
          appraisetime DESC
LIMIT  20;

5、EXISTS语句

MySQL 对待 EXISTS 子句时，仍然采用嵌套子查询的执行方式。如下面的 SQL 语句：

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
             AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
AND    EXISTS(SELECT 1
              FROM   message_info m
              WHERE  n.id = m.neighbor_id
                     AND m.inuser = 'xxx')
AND    n.topic_type <> 5

执行计划为：

+----+--------------------+-------+------+------------------+------------------+---------+-------+---------+------------------------------------+
| id | select_type        | table | type | possible_keys    | key              | key_len | ref   | rows    | Extra                              |
+----+--------------------+-------+------+------------------+------------------+---------+-------+---------+------------------------------------+
|  1 | PRIMARY            | n     | ALL  |                  | NULL             | NULL    | NULL  | 1086041 | Using where                        |
|  1 | PRIMARY            | sra   | ref  | idx_user_id      | idx_user_id      | 123     | const |       1 | Using where                        |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  | idx_message_info | idx_message_info | 122     | const |       1 | Using index condition; Using where |
+----+--------------------+-------+------+------------------+------------------+---------+-------+---------+------------------------------------+

去掉 exists 更改为 join，能够避免嵌套子查询，执行时间从 1.93 秒降低为 1 毫秒。

SELECT *
FROM   my_neighbor n
       INNER JOIN message_info m
               ON n.id = m.neighbor_id
              AND m.inuser = 'xxx'
       LEFT JOIN my_neighbor_apply sra
              ON n.id = sra.neighbor_id
             AND sra.user_id = 'xxx'
WHERE  n.topic_status < 4
AND    n.topic_type <> 5

新的执行计划：

+----+-------------+-------+--------+------------------+------------------+---------+-----------+------+-----------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys    | key              | key_len | ref       | rows | Extra                 |
+----+-------------+-------+--------+------------------+------------------+---------+-----------+------+-----------------------+
|  1 | SIMPLE      | m     | ref    | idx_message_info | idx_message_info | 122     | const     |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | PRIMARY          | PRIMARY          | 122     | neighbor_id |    1 | Using where           |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | idx_user_id      | idx_user_id      | 123     | const     |    1 | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+------------------+------------------+---------+-----------+------+-----------------------+

6、条件下推

外部查询条件不能下推到复杂的视图或子查询的情况有：

1. 聚合子查询；
2. 含有 LIMIT 的子查询；
3. UNION 或 UNION ALL 子查询；
4. 输出字段中的子查询。

如下面的语句，从执行计划可以看出其条件作用于聚合子查询之后：

SELECT *
FROM   (SELECT target,
               Count(*)
        FROM   operation
        GROUP  BY target) t
WHERE  target = 'rm-xxxx'

+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table      | type  | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | Extra       |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ref   | <auto_key0>   | <auto_key0> | 514     | const |    2 | Using where |
|  2 | DERIVED     | operation  | index | idx_4         | idx_4       | 519     | NULL  |   20 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-------+------+-------------+

确定从语义上查询条件可以直接下推后，重写如下：

SELECT target,
       Count(*)
FROM   operation
WHERE  target = 'rm-xxxx'
GROUP  BY target

执行计划变为：

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+---------------------------+
| id | select_type | table     | type | possible_keys | key   | key_len | ref   | rows | Extra                     |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+---------------------------+
|  1 | SIMPLE      | operation | ref  | idx_4         | idx_4 | 514     | const |    1 | Using where; Using index  |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+---------------------------+

关于 MySQL 外部条件不能下推的详细解释，可以参考文章：MySQL · 性能优化 · 条件下推到物化表 http://mysql.taobao.org/monthly/2016/07/08

7、提前缩小范围

先看初始 SQL 语句：

SELECT *
FROM   my_order o
       LEFT JOIN my_userinfo u
              ON o.uid = u.uid
       LEFT JOIN my_productinfo p
              ON o.pid = p.pid
WHERE  ( o.display = 0 )
AND    ( o.ostaus = 1 )
ORDER  BY o.selltime DESC
LIMIT  0, 15

这条 SQL 的原意是：先做一系列左连接，然后排序取前 15 条记录。从执行计划也可以看出，最后一步估算排序记录数为 90 万，时间消耗为 12 秒。

+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref             | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | o     | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL            | 909119 | Using where; Using temporary; Using filesort       |
|  1 | SIMPLE      | u     | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid           |      1 | NULL                                               |
|  1 | SIMPLE      | p     | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL            |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------------+--------+----------------------------------------------------+

由于最后的 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，可以先对 my_order 排序，提前缩小数据量，再做左连接。SQL 重写后执行时间缩小到 1 毫秒左右。

SELECT *
FROM  (SELECT *
       FROM   my_order o
       WHERE  ( o.display = 0 )
       AND    ( o.ostaus = 1 )
       ORDER  BY o.selltime DESC
       LIMIT  0, 15) o
LEFT JOIN my_userinfo u
       ON o.uid = u.uid
LEFT JOIN my_productinfo p
       ON o.pid = p.pid
ORDER BY o.selltime DESC
LIMIT    0, 15

再检查执行计划：子查询物化后（select_type=DERIVED）参与 JOIN。虽然估算行扫描仍然为 90 万，但利用了索引以及 LIMIT 子句后，实际执行时间变得很小。

+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows   | Extra                                              |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL  |     15 | Using temporary; Using filesort                    |
|  1 | PRIMARY     | u          | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | o.uid |      1 | NULL                                               |
|  1 | PRIMARY     | p          | ALL    | PRIMARY       | NULL    | NULL    | NULL  |      6 | Using where; Using join buffer (Block Nested Loop) |
|  2 | DERIVED     | o          | index  | NULL          | idx_1   | 5       | NULL  | 909112 | Using where                                        |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+

8、中间结果集下推

再来看下面这个已经初步优化过的例子（左连接中的主表优先作用查询条件）：

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
          SELECT   resourceid
          FROM     my_distribute d
          WHERE    isdelete = 0
          AND      cusmanagercode = '1234567'
          ORDER BY salecode
          LIMIT    20) a
LEFT JOIN
          (
          SELECT   resourcesid,
                   sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
          FROM     my_resources
          GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

这条语句还存在其他问题吗？不难看出子查询 c 是全表聚合查询，在表数量特别大的情况下，会拖垮整个语句的性能。

其实对于子查询 c，左连接最后的结果集只关心能和主表 resourceid 匹配的数据。因此可以重写语句如下，执行时间从原来的 2 秒下降到 2 毫秒。

SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      (
          SELECT   resourceid
          FROM     my_distribute d
          WHERE    isdelete = 0
          AND      cusmanagercode = '1234567'
          ORDER BY salecode
          LIMIT    20) a
LEFT JOIN
          (
          SELECT   resourcesid,
                   sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
          FROM     my_resources r,
                   a
          WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
          GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

但是子查询 a 在我们的 SQL 语句中出现了多次，这种写法不仅存在额外开销，还让语句显得很繁杂。使用 WITH 语句再次重写：

WITH a AS
(
SELECT   resourceid
FROM     my_distribute d
WHERE    isdelete = 0
AND      cusmanagercode = '1234567'
ORDER BY salecode
LIMIT    20)
SELECT    a.*,
          c.allocated
FROM      a
LEFT JOIN
          (
          SELECT   resourcesid,
                   sum(ifnull(allocation, 0) * 12345) allocated
          FROM     my_resources r,
                   a
          WHERE    r.resourcesid = a.resourcesid
          GROUP BY resourcesid) c
ON        a.resourceid = c.resourcesid

总结

数据库编译器生成的执行计划，决定了 SQL 的实际执行方式。但编译器只是尽力服务，所有数据库的编译器都不是尽善尽美的。

上述提到的大多数场景，在其它数据库中也同样存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能规避其短处，写出高性能的 SQL 语句。

程序员在设计数据模型以及编写 SQL 语句时，要把算法的思想或意识带进来。编写复杂 SQL 语句要养成使用 WITH 语句的习惯，简洁且思路清晰的 SQL 语句也能减轻数据库的负担。

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来源：yq.aliyun.com/articles/72501