MySQL SQL 优化之覆盖索引

前些天,有个同事跟我说:“我写了个SQL,SQL很简单,但是查询速度很慢,并且针对查询条件创建了索引,然而索引却不起作用,你帮我看看有没有办法优化?”。

我对他提供的case进行了优化,并将优化过程整理了下来。

我们先来看看优化前的表结构、数据量、SQL、执行计划、执行时间等。

1. 表结构:

隐藏了部分不相关字段后,可以看到表足够简单, 并且在order_code上创建了唯一性索引uni_order_code。

2. 数据量:316977

这个数据量还是比较小的,不过如果SQL足够差,一样会查询很慢。

3. SQL:

哇,SQL足够简单,不过有时候越简单也越难优化。

4. 执行计划:

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE t_order ALL NULL NULL NULL NULL 316350 Using filesort

全表扫描、文件排序,注定查询慢!

那为什么MySQL没有利用索引(uni_order_code)扫描完成查询呢?因为MySQL认为这个场景利用索引扫描并非最优的结果。我们先来看下执行时间,然后再来分析为什么没有利用索引扫描。

5. 执行时间:260ms

原SQL执行过程

的确,执行时间太长了,如果表数据量继续增长下去,性能会越来越差。

我们来分析下MySQL为什么使用全表扫描、文件排序,而没有使用索引扫描、利用索引顺序:

1. 全表扫描、文件排序:

虽然是全表扫描,但是扫描是顺序的(不管机械硬盘还是SSD顺序读写性能都是高的),并且数据量不是特别大,所以这部分消耗的时间应该不是特别大,主要的消耗应该是在排序上。

2. 利用索引扫描、利用索引顺序:

uni_order_code是二级索引,索引上保存了(order_code,id),每扫描一条索引需要根据索引上的id定位(随机IO)到数据行上读取order_amount,需要1000次随机IO才能完成查询,而机械硬盘随机IO的效率是极低的(机械硬盘每秒寻址几百次)。

根据我们自己的分析选择全表扫描相对更优。如果把limit 1000改成limit 10,则执行计划会完全不一样。

既然我们已经知道是因为随机IO导致无法利用索引,那么有没有办法消除随机IO呢?

有,覆盖索引。

我们来看看利用覆盖索引优化后的索引、执行计划、执行时间。

1. 创建索引:

创建了复合索引idx_ordercode_orderamount(order_code,order_amount),将select的列order_amount也放到索引中。

2. 执行计划:

id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
1 SIMPLE t_order index NULL idx_ordercode_
orderamount
42 NULL 1000 Using index

执行计划显示查询会利用覆盖索引,并且只扫描了1000行数据,查询的性能应该是非常好的。

3. 执行时间:13ms

优化后执行结果

从执行时间来看,SQL的执行时间提升到原来的1/20,已经达到我们的预期。

总结:

覆盖索引是select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。索引的字段不只包含查询列,还包含查询条件、排序等。

要写出性能很好的SQL不仅需要学习SQL,还要能看懂数据库执行计划,了解数据库执行过程、索引的数据结构等。

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