LIMIT 语句

分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。比如对于下面简单的语句，一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引，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。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？

要知道数据库也并不知道第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偷懒了。

在前端数据浏览翻页，或者大数据分批导出等场景下，是可以将上一页的最大值当成参数作为查询条件的。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。

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错误。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，索引失效。

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。现在应用框架很多很繁杂，使用方便的同时也小心它可能给自己挖坑。

关联更新、删除

虽然 MySQL5.6 引入了物化特性，但需要特别注意它目前仅仅针对查询语句的优化。对于更新或删除需要手工重写成 JOIN。

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

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，执行速度大大加快，从7秒降低到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                         |
+----+-------------+-------+------+---------------+-------+---------+-------+------+-----------------------------------------------------+ 

混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使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;

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 | 123     | const |       1 | Using where          |
|  2 | DEPENDENT SUBQUERY | m     | ref  |  | 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，将执行时间从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   | 122     | const    |    1 | Using index condition |
|  1 | SIMPLE      | n     | eq_ref | | PRIMARY   | 122     | ighbor_id |    1 | Using where      |
|  1 | SIMPLE      | sra   | ref    | | idx_user_id | 123     | const     |    1 | Using where           |
+----+-------------+-------+--------+ -----+------------------------------------------+---------+ -----+ 

条件下推

外部查询条件不能够下推到复杂的视图或子查询的情况有：

• 聚合子查询；

• 含有 LIMIT 的子查询；

• UNION 或 UNION ALL 子查询；

• 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' 

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 |
+----+-------------+-----------+------+---------------+-------+---------+-------+------+--------------------+ 

提前缩小范围

先上初始 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 

该SQL语句原意是：先做一系列的左连接，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 WHERE 条件以及排序均针对最左主表，因此可以先对 my_order 排序提前缩小数据量再做左连接。SQL 重写后如下，执行时间缩小为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，但是利用了索引以及 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                                        |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+-------+--------+----------------------------------------------------+ 

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

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的开销，还使得整个语句显的繁杂。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

数据库编译器产生执行计划，决定着SQL的实际执行方式。但是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。

上述提到的多数场景，在其它数据库中也存在性能问题。了解数据库编译器的特性，才能避规其短处，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语句也能减小数据库的负担 。

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