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  • 记一次详细的的SQL查询经历,group by慢查询优化

    一、问题背景


     

    现网出现慢查询,在500万数量级的情况下,单表查询速度在30多秒,需要对sql进行优化,sql如下:

    640?wx_fmt=png

    这里测试环境构造了500万条数据,模拟了这个慢查询。

    简单来说,就是查询一定条件下,都有哪些用户的。很简单的sql,可以看到,查询耗时为37秒。

    说一下app_account字段的分布情况,随机生成了5000个不同的随机数,然后分布到了这500万条数据里,平均来说,每个app_account都会有1000个是重复的值,种类共有5000个。

     

    二、看执行计划


     

    640?wx_fmt=png

    可以看到,group by字段上是加了索引的,也用到了。

     

    三、优化


     

    优化思路:

    思路一:

    后面应该加上 order by null;避免无用排序,但其实对结果耗时影响不大,还是很慢。

    640?wx_fmt=png

    思路二:

    where条件太复杂,没索引,导致查询慢,但给where条件的所有字段加上了组合索引,没起作用。

    640?wx_fmt=png

    640?wx_fmt=png

     

    思路三:

    既然group by慢,换distinct试试

    640?wx_fmt=png

    瞬间就加快了。

    虽然知道group by和distinct有很小的性能差距,但是没想到,差距居然这么大。

    四、你以为这就结束了吗


     

    这个bug转给测试后,测试一测,居然还是30多秒。再测试电脑上执行sql,依旧是30多秒。

    又回本人的电脑上,连接同一个数据库,一执行sql,0.8秒。

    同一个库,同一个sql,怎么在两台电脑执行的差距这么大。

    后来直接在服务器上执行:

    640?wx_fmt=png

    还是30多秒。那看来就是本人的电脑问题。

    后来又实验多个同事的电脑,最后得出的结论是:是因为之前用的SQLyog。

    最后发现,只有用sqlyog执行这个“优化后”的sql会是0.8秒,在navcat和服务器上直接执行,都是30多秒。

    那就是sqlyog的问题了,现在也不清楚sqlyog是不是做什么优化了,这个慢查询的问题还在解决中(问题可能是出在mysql自身的参数上)。

    这里只是记录下这个问题,sqlyog执行sql速度,和服务器执行sql速度,在有的sql中差异巨大,并不可靠

    五、后续(还未解决)


     

    感谢大家在评论里出谋划策,本人来回复下问题进展:

    1.所谓的sqlyog查询快,命令行查询慢的现象,已经找到原因了。是因为sqlyog会在查询语句后默认加上limit 1000,所以导致很快。这个问题不再纠结。

    2.已经试验过的方法(都没有用):

    ①给app_account字段加索引。

    ②给sql语句后面加order by null。

    ③调整where条件里字段的查询顺序,有索引的放前面。

    ④给所有where条件的字段加组合索引。

    ⑤用子查询的方式,先查where条件里的内容,再去重。

    测试环境和现网环境数据还是有点不一样的,这里贴一张现网执行sql的图(1分钟):

    640?wx_fmt=png

     

    六、最终解决方案


     

    经过网友的提醒,发现explain执行计划里,索引好像并没有用到创建的idx_end_time。

    然后果断在现网试了下,强制指定使用idx_end_time索引,结果只要0.19秒。

    640?wx_fmt=png

    至此问题解决,其实同事昨天也在怀疑,是不是这个表索引建的太多了,导致用的不对,原本用的是idx_org_id和idx_mvno_id。

    现在强制指定idx_end_time就ok了!

    最后再对比下改前后的执行计划:

    改之前(查询要1分钟左右):

    640?wx_fmt=png

    改之后(查询只要几百毫秒):

    640?wx_fmt=png

    出处:https://www.cnblogs.com/dijia478/p/11550902.html(复制到浏览器中打开)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hzcya1995/p/13311916.html
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