mer_stage 表有 216423 条记录,DDL:
proc 表有 6450 条记录,DDL:
关于这两张表的一个慢查询日志例如以下:
# Time: 150703 15:13:33
# User@Host: test[test] @ localhost [127.0.0.1] Id: 1
# Query_time: 2.101248 Lock_time: 0.046034 Rows_sent: 0 Rows_examined: 865689
SET timestamp=1435907613;
update mer_stage set editable = 1 where stage_id in(
select associated_id from proc where proc_id in(6446 , 6447 , 6450));
日志中能够看出该 sql 的运行时间是 2.101 s。
我们来查看一下该 sql 的运行计划:
注意:select_type 里出现了 DEPENDENT SUBQUERY。
这意味着什么?——子查询取决于外面的查询。MySql 先运行外查询。内查询依据这个查询结果(如运行计划里所述,190102 rows)的每一条记录组成新的查询语句:
这就是个坑。
运行这个 update。用时 0.047s。意料之中。搞定。
有趣的是。我们来做一个尝试。把该 update 改为 select:
它的运行时间是 0.053 s。毫秒级。
该 sql 的运行计划是:
CREATE TABLE `mer_stage` ( `STAGE_ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `MER_ID` int(11) NOT NULL, `MER_CODE` varchar(16) DEFAULT NULL, `MER_NAME` varchar(80) NOT NULL, `INS_CODE` varchar(16) NOT NULL, `INS_NAME` varchar(64) DEFAULT NULL, `AGENT_CODE` varchar(16) DEFAULT NULL, `AGENT_NAME` varchar(64) DEFAULT NULL, `BIG_CATEGORY_NAME` varchar(32) DEFAULT NULL, `SUB_CATEGORY_CODE` char(4) DEFAULT NULL, `SUB_CATEGORY_NAME` varchar(64) DEFAULT NULL, `LICENSE_CODE` varchar(64) DEFAULT NULL, `LICENSE_NAME` varchar(64) DEFAULT NULL, `SHORT_NAME` varchar(25) DEFAULT NULL, `MER_STATUS` tinyint(4) DEFAULT NULL, `PROVINCE_NAME` varchar(16) DEFAULT NULL, `CITY_CODE` char(4) DEFAULT NULL, `CITY_NAME` varchar(12) DEFAULT NULL, `REGISTER_ADDRESS` varchar(128) DEFAULT NULL, `BIZ_ADDRESS` varchar(128) DEFAULT NULL, `TAX_REGISTRATION` varchar(32) DEFAULT NULL, `INSTITUTION` varchar(16) DEFAULT NULL, `LEGAL_NAME` varchar(40) DEFAULT NULL, `LEGAL_CARD` varchar(32) DEFAULT NULL, `LEGAL_PHONE` varchar(16) DEFAULT NULL, `BIZ_SCOPE` varchar(128) DEFAULT NULL, `BIZ_CONTENT` varchar(64) DEFAULT NULL, `BIZ_TIME` varchar(32) DEFAULT NULL, `LICENSE_EXPIRED` varchar(16) DEFAULT NULL, `AVG_SINGLE_TRADE` int(11) DEFAULT NULL, `AVG_MONTH_TRADE` int(11) DEFAULT NULL, `BIZ_PLACE_OWNER` varchar(64) DEFAULT NULL, `REGISTERED_CAPITAL` decimal(11,0) DEFAULT NULL, `PAID_IN_CAPITAL` int(11) DEFAULT NULL, `BIZ_PERIOD` tinyint(4) DEFAULT NULL, `BIZ_AREA` int(11) DEFAULT NULL, `SETTLE_PERIOD` tinyint(4) DEFAULT NULL, `DELAY_TIME` varchar(50) DEFAULT NULL, `DELAY_TYPE` tinyint(4) DEFAULT '0', `BANK_CODE` varchar(40) DEFAULT NULL, `BRANCH_CODE` varchar(25) DEFAULT NULL, `BRANCH_CODE_ONE` varchar(25) DEFAULT NULL, `BRANCH_CODE_TWO` varchar(25) DEFAULT NULL, `BRANCH_NAME` varchar(128) DEFAULT NULL, `ACCOUNT_CODE` varchar(32) DEFAULT NULL, `ACCOUNT_NAME` varchar(80) DEFAULT NULL, `BRANCH_PROVINCE` varchar(32) DEFAULT NULL, `BRANCH_CITY_CODE` varchar(10) DEFAULT NULL, `BRANCH_CITY_NAME` varchar(50) DEFAULT NULL, `SETTLE_CURRENCY` varchar(16) DEFAULT NULL, `SETTLE_PARAM` char(1) DEFAULT NULL, `CUP_TYPE` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1', `CUP_CD` varchar(6) DEFAULT NULL, `CUP_NM` varchar(80) DEFAULT NULL, `UPI_TYPE` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1', `UPI_CD` varchar(6) DEFAULT NULL, `UPI_NM` varchar(80) DEFAULT NULL, `VISA_EDC_FEE` double DEFAULT NULL, `VISA_DCC_FEE` double DEFAULT NULL, `MASTERCARD_EDC_FEE` double DEFAULT NULL, `MASTERCARD_DCC_FEE` double DEFAULT NULL, `JCB_EDC_FEE` double DEFAULT NULL, `AE_EDC_FEE` double DEFAULT NULL, `DC_EDC_FEE` double DEFAULT NULL, `CONTACT_NAME` varchar(40) DEFAULT NULL, `CONTACT_FIXED` varchar(32) DEFAULT NULL, `CONTACT_MOBILE` varchar(32) DEFAULT NULL, `CONTACT_FAX` varchar(32) DEFAULT NULL, `CONTACT_EMAIL` varchar(80) DEFAULT NULL, `CONTACT_ADDRESS` varchar(128) DEFAULT NULL, `CONTACT_ZIP` varchar(8) DEFAULT NULL, `biz_license` text COMMENT '营业执照', `tax_register_cert` text COMMENT '税务登记证', `ins_cert` text COMMENT '组织机构代码证', `legal_id_card` text COMMENT '法人身份证', `open_license` text COMMENT '开户许可证', `auth_letter` text COMMENT '授权书', `portal_photo` text COMMENT '门头照片', `cashier_photo` text COMMENT '收银台照片', `scene_photo` text COMMENT '经营场景照片', `mer_agreement` text COMMENT '商户协议', `other_qualification` text COMMENT '其它特殊资质', `EXPECT_OPEN_TIME` datetime DEFAULT NULL, `IN_OUT_FLAG` varchar(32) DEFAULT NULL, `DCC_MODE` int(2) DEFAULT '0', `SPECIAL_FLAG` tinyint(4) DEFAULT NULL, `TRADING_CURRENCY` varchar(3) DEFAULT NULL, `STATUS` int(11) DEFAULT '0', `EDITABLE` tinyint(4) DEFAULT NULL, `MER_SINGLE_LIMIT` decimal(30,5) DEFAULT NULL, `MER_DAY_LIMIT` decimal(30,5) DEFAULT NULL, `MER_NATION` varchar(3) DEFAULT NULL, `ROUTE_SCHEME` varchar(13) DEFAULT NULL, `CREATOR_ID` int(11) DEFAULT NULL, `CREATOR_NAME` varchar(32) DEFAULT NULL, `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '记录创建时间', `modify_time` datetime NOT NULL COMMENT '最好改动时间', `TERM_CNT` int(11) DEFAULT NULL, `DATA_SRC` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1', `CUP_CARD_PLAN` bit(1) DEFAULT NULL, `UPI_CARD_PLAN` bit(1) DEFAULT NULL, `RISK_DESC` varchar(50) DEFAULT NULL, `IS_FLAG` char(1) DEFAULT NULL, `ALP` decimal(22,3) DEFAULT NULL, `WXP` decimal(22,3) DEFAULT NULL, `dfs_edc_fee` decimal(22,3) DEFAULT NULL, `prp_edc_fee` decimal(22,3) DEFAULT NULL, `in_account_id_card` text COMMENT '入账人身份证', `in_account_bank_card` text COMMENT '入账银行卡信息', `ins_credit_card` text COMMENT '机构信用代码证', `ins_store_photo` text COMMENT '仓库照片', `lease_agreement` text COMMENT '租赁协议', `sct` decimal(22,3) DEFAULT NULL COMMENT '扫码支付(支付宝、微信整合)', `card_type` char(1) DEFAULT '1' COMMENT '法人证件类型(1:身份证,2:护照)', PRIMARY KEY (`STAGE_ID`), KEY `mer_stage_s_e_ms` (`STATUS`,`EDITABLE`,`MER_STATUS`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=216826 DEFAULT CHARSET=utf8;
proc 表有 6450 条记录,DDL:
CREATE TABLE `proc` ( `proc_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '流程id', `proc_name` varchar(32) NOT NULL COMMENT '流程名称。如 新增商户全聚德审批流程', `proc_type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '流程类型:1-新增商户,2-变更商户,3-新增终端', `associated_id` int(11) NOT NULL COMMENT '流程关联的商户id或其它', `node_id` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '流程进行到哪个节点', `associated_name` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '流程关联的商户名称', `proc_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '流程状态:1-启动流程,2-进行中,3-已完毕', `starter_id` int(11) NOT NULL COMMENT '流程发起者用户id', `starter_name` varchar(32) NOT NULL COMMENT '流程发起者username', `node_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '节点名称', `next_id` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '下一节点id', `next_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '下一节点名称', `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '记录创建时间', `ass_version` datetime NOT NULL COMMENT '关联版本', `node_remark` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '备注', `modify_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '上一节点完毕时间', `mer_id` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`proc_id`), KEY `proc_mer_id_index` (`mer_id`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=6451 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='流程';
关于这两张表的一个慢查询日志例如以下:
# Time: 150703 15:13:33
# User@Host: test[test] @ localhost [127.0.0.1] Id: 1
# Query_time: 2.101248 Lock_time: 0.046034 Rows_sent: 0 Rows_examined: 865689
SET timestamp=1435907613;
update mer_stage set editable = 1 where stage_id in(
select associated_id from proc where proc_id in(6446 , 6447 , 6450));
日志中能够看出该 sql 的运行时间是 2.101 s。
我们来查看一下该 sql 的运行计划:
注意:select_type 里出现了 DEPENDENT SUBQUERY。
这意味着什么?——子查询取决于外面的查询。MySql 先运行外查询。内查询依据这个查询结果(如运行计划里所述,190102 rows)的每一条记录组成新的查询语句:
select associated_id from proc where proc_id in(6446 , 6447 , 6450) and associated_id = '外查询结果.stage_id';
这就是个坑。
我相信,每一个写出上面这样的 sql 的程序猿都不会想到 MySql 会对其这样运行,这是大家不想看到的结果。
怎么办?
Uncorrelated subqueries treated as DEPENDENT by MySQL 提出了相同的问题可是却没有给出解决方式。
MySql 官方给出的解决方式是:
If you have a slow 'correlated' subquery with IN, you can optimize it with a join to get around the bug described by Ryan and Stephen. After the optimization the execution time is no longer O(M×N).
于是我们的 update 语句改写为:
update mer_stage m join proc p on m.stage_id = p.associated_id set m.editable = 1 where p.proc_id =6446 or p.proc_id =6447 or p.proc_id =6450;它的运行计划是:
运行这个 update。用时 0.047s。意料之中。搞定。
有趣的是。我们来做一个尝试。把该 update 改为 select:
select * from mer_stage where stage_id in (select associated_id from proc where proc_id in (6446 , 6447 , 6450));
它的运行时间是 0.053 s。毫秒级。
该 sql 的运行计划是:
相同的写法,唯一不同的是一个 update 还有一个 select。区别咋就那么大呢?看来优化器并不总是那么靠谱的,它在这里就对 update 那条 sql 的子查询优化的非常糟糕。