MySQL索引优化的实际案例分析

这篇文章主要介绍了MySQL索引优化的一些实际案例,主要是用到Order by desc/asc limit M的方法,需要的朋友可以参考下

Order by desc/asc limit M是我在mysql sql优化中经常遇到的一种场景，其优化原理也非常的简单，就是利用索引的有序性，优化器沿着索引的顺序扫描，在扫描到符合条件的M行数据后，停止扫描;看起来非常的简单，但是我经常看到很多性能较差的sql没有利用这个优化规律，下面将结合一些实际的案例来分析说明：

案例一：

一条sql执行非常的慢，执行时间为：

1. root@test 02:00:44 
2.  
3. SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME>now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; 
4.  
5. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+------------------- 
6. Data1..................................................................................................... 
7.  
8. Data2..................................................................................................... 
9.  
10. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+------------------- 
11. 12 ROWS IN SET (0.49 sec) 

执行计划如下：

1. root@test_db01:53:23 
2.  
3. EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() 
4. ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; 
5.  
6. +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----- 
7.  
8. | id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra | 
9.  
10. +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----- 
11.  
12. | 1 | SIMPLE | test_order_desc | range | ind_hot_endtime | ind_hot_endtime | 9 | NULL | 113549 | USING WHERE; USING filesort | 
13.  
14. +----+-------------+----------+-------+-----------------+-----------------+---------+------+--------+----- 

Ind_hot_endtime索引为：

1. root@test_db01:52:45:SHOW INDEX FROM test_order_desc; 
2.  
3. Ind_hot_endtime(end_time,count_num) 

在注意到sql中满足过滤条件end_time>now()的有113549行，在加上剩余的条件中含有order by，这样会造成排序的结果集非常的大，执行非常的耗费资源;于是分析sql，在sql中包括了order by desc limit这样的排序条件后，新增适当的索引满足排序的条件，同时由于有limit的限制结果集，当扫描到满足条件的行数后退出查询，那么我们来看看优化效果：

添加索引：

1. root@test 02:01:06:ALTER TABLE test_order_desc ADD INDEX ind_gmt_create(gmt_create,count_num); 
2.  
3. Query OK, 211945 ROWS affected (6.71 sec) 
4.  
5. Records: 211945 Duplicates: 0 Warnings: 0 

再次执行sql，观察其执行时间：

1. root@test 02:01:35: 
2.  
3. SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; 
4.  
5. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ 
6. col2................................................................................... 
7.  
8. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ 
9.  
10. Data1.................................................................................. 
11.  
12. Data2.................................................................................. 
13.  
14. +---------+-----------+------------+------+---------------------+---------------------+ 
15.  
16. 12 ROWS IN SET (0.00 sec) 

可以看到执行时间已经降到了毫秒以下,查看其执行计划：

1. root@test 02:01:42: 
2.  
3. EXPLAIN SELECT * FROM test_order_desc WHERE END_TIME > now() ORDER BY GMT_CREATE DESC,count_num DESC LIMIT 12, 12; 
4.  
5. +----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------------+ 
6.  
7. | id | select_type | TABLE | TYPE | possible_keys | KEY | key_len | REF | ROWS | Extra | 
8.  
9. +----+-------------+----------+-------+-----------------+----------------+---------+------+------+-------- 
10.  
11. | 1 | SIMPLE | test_order_desc | INDEX | ind_hot_endtime | ind_gmt_create | 14 | NULL | 48 | USING WHERE | 

可以看到优化器已经选择了ind_gmt_create索引扫描，这样的话就避免了对结果集进行排序的过程，同时优化器预估扫描14行数据就会得到满足查询条件的数据(END_TIME > now())，执行计划非常的理想。

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15: 
2. EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 

案例二：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:05:15: 
2. EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 

B表的idx_uid_stat_inid的索引列包括了(user_id，status，instance_no)：

我们从执行计划上分析来看，表的连接顺序为：b—>r_a—>a—>k，可以看到执行计划的第一行中需要扫描49212行的数据,同时由于status采用的是in的方式，instance_no即使在索引中也用不上，这样就导致了排序使用到了临时表,这也是导致sql执行慢的原因。我们看到sql中的最后一个排序为order by b.instance_no asc limit 37300,50，这里我们好像可以看到优化的曙光，调整数据库的索引以满足B表的排序需求：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:05:04 ALTER TABLE instance ADD INDEX ind_user_id(user_id,instance_no); 
2. Query OK, 0 ROWS affected (0.56 sec) 

调整索引后查看执行计划：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:09:42 
2. EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 

我们加上force index强制走我们新加的索引：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:10:24 
2. EXPLAIN SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 

可以看到在加上提示符后，使用到了我们新加的索引，扫描的行数为54580行，执行时间：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:10:30 
2. SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b force INDEX (ind_user_id) LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 
3. (0.49 sec) 

原始的执行时间：

1. root@127.0.0.1 : test_db 16:10:51: 
2. SELECT b.*,a.*,k.* FROM instance b LEFT OUTER JOIN image a ON b.image_id=a.image_id LEFT OUTER JOIN key_pair k ON b.key_pair_id=k.key_pair_id LEFT OUTER JOIN region_alias r_a ON r_a.region_no=b.region_no WHERE b.STATUS IN (1,8) AND b.user_id = 21 AND r_a.big_region_no='regeion_xx' ORDER BY b.instance_no ASC LIMIT 37300,50; 
3. (1.28 sec) 

总结：

Order by desc/asc limit的优化技术有时候在你无法建立很好索引的时候，往往会得到意想不到的优化效果，但有时候有一定的局限性，优化器可能不会按照你既定的索引路径扫描，优化器需要考虑到查询列的过滤性以及limit的长度，当查询列的选择性非常高的时候，使用sort的成本是不高的，当查询列的选择性很低的时候，那么使用order by +limit的技术是很有效的。