MySQL实战45讲学习笔记：第十八讲
1、引子
在 MySQL 中，有不少看上去逻辑相同，但性能却差别巨大的 SQL 语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间致使整个数据库的压力变大。mysql
我今天挑选了三个这样的案例和你分享。但愿再遇到类似的问题时，你能够作到触类旁通、快速解决问题。程序员
2、案例一：条件字段函数操做
假设你如今维护了一个交易系统，其中交易记录表 tradelog 包含交易流水号（tradeid）、交易员 id（operator）、交易时间（t_modified）等字段。为了便于描
述，咱们先忽略其余字段。这个表的建表语句以下：sql
mysql> CREATE TABLE `tradelog` ( `id` int(11) NOT NULL, `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL, `operator` int(11) DEFAULT NULL, `t_modified` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `tradeid` (`tradeid`), KEY `t_modified` (`t_modified`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
假设，如今已经记录了从 2016 年初到 2018 年末的全部数据，运营部门有一个需求是，要统计发生在全部年份中 7 月份的交易记录总数。这个逻辑看上去并不复杂，你的 SQL
语句可能会这么写：数据库
mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
因为 t_modified 字段上有索引，因而你就很放心地在生产库中执行了这条语句，但却发现执行了特别久，才返回告终果。bash
一、若是对字段作了函数计算，就用不上索引了，这是 MySQL 的规定。
若是你问 DBA 同事为何会出现这样的状况，他大概会告诉你：若是对字段作了函数计算，就用不上索引了，这是 MySQL 的规定。ide
二、为何条件是 wheret_modified='2018-7-1’的时候能够用上索引，而改为 where month(t_modified)=7的时候就不行了？
如今你已经学过了 InnoDB 的索引结构了，能够再追问一句为何？为何条件是 wheret_modified='2018-7-1’的时候能够用上索引，而改为 where month(t_modified)=7
的时候就不行了？函数
下面是这个 t_modified 索引的示意图。方框上面的数字就是 month() 函数对应的值。性能
图 1 t_modified 索引示意图学习
若是你的 SQL 语句条件用的是 where t_modified='2018-7-1’的话，引擎就会按照上面绿色箭头的路线，快速定位到 t_modified='2018-7-1’须要的结果。测试
实际上，B+ 树提供的这个快速定位能力，来源于同一层兄弟节点的有序性。
可是，若是计算 month() 函数的话，你会看到传入 7 的时候，在树的第一层就不知道该怎么办了。
也就是说，对索引字段作函数操做，可能会破坏索引值的有序性，所以优化器就决定放弃走树搜索功能。
三、优化器并非要放弃使用这个索引。
须要注意的是，优化器并非要放弃使用这个索引。
在这个例子里，放弃了树搜索功能，优化器能够选择遍历主键索引，也能够选择遍历索引
t_modified，优化器对比索引大小后发现，索引 t_modified 更小，遍历这个索引比遍历
主键索引来得更快。所以最终仍是会选择索引 t_modified。
接下来，咱们使用 explain 命令，查看一下这条 SQL 语句的执行结果。
图 2 explain 结果
key="t_modified"表示的是，使用了 t_modified 这个索引；我在测试表数据中插入了10 万行数据，rows=100335，说明这条语句扫描了整个索引的全部值；Extra 字段的
Using index，表示的是使用了覆盖索引。
也就是说，因为在 t_modified 字段加了 month() 函数操做，致使了全索引扫描。为了可以用上索引的快速定位能力，咱们就要把 SQL 语句改为基于字段自己的范围查询。按照下
面这个写法，优化器就能按照咱们预期的，用上 t_modified 索引的快速定位能力了。
mysql> select count(*) from tradelog where
-> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or
-> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or
-> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');
固然，若是你的系统上线时间更早，或者后面又插入了以后年份的数据的话，你就须要再把其余年份补齐。
到这里我给你说明了，因为加了 month() 函数操做，MySQL 没法再使用索引快速定位功能，而只能使用全索引扫描。
不过优化器在个问题上确实有“偷懒”行为，即便是对于不改变有序性的函数，也不会考虑使用索引。好比，对于 select * from tradelog where id + 1 = 10000 这个 SQL 语
句，这个加 1 操做并不会改变有序性，可是 MySQL 优化器仍是不能用 id 索引快速定位到 9999 这一行。因此，须要你在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1
才能够。
3、案例二：隐式类型转换
接下来我再跟你说一说，另外一个常常让程序员掉坑里的例子。
咱们一块儿看一下这条 SQL 语句：
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
一、数据类型转换的规则是什么？
交易编号 tradeid 这个字段上，原本就有索引，可是 explain 的结果却显示，这条语句须要走全表扫描。你可能也发现了，tradeid 的字段类型是 varchar(32)，而输入的参数倒是
整型，因此须要作类型转换。
那么，如今这里就有两个问题：
- 1. 数据类型转换的规则是什么？
- 2. 为何有数据类型转换，就须要走全索引扫描？
先来看第一个问题，你可能会说，数据库里面类型这么多，这种数据类型转换规则更多，我记不住，应该怎么办呢？
这里有一个简单的方法，看 select “10” > 9 的结果：
1. 若是规则是“将字符串转成数字”，那么就是作数字比较，结果应该是 1；
2. 若是规则是“将数字转成字符串”，那么就是作字符串比较，结果应该是 0。
验证结果如图 3 所示。
实际测试代码以下：
mysql> mysql> select "10" > 9; +----------+ | "10" > 9 | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.00 sec)
图 3 MySQL 中字符串和数字转换的效果示意图
从图中可知，select “10” > 9 返回的是 1，因此你就能确认 MySQL 里的转换规则了：在 MySQL 中，字符串和数字作比较的话，是将字符串转换成数字。
二、为何有数据类型转换，就须要走全索引扫描？
这时，你再看这个全表扫描的语句：
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
实际测试代码与截图以下：
mysql> explain select * from tradelog where tradeid=110717; +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | tradelog | NULL | ALL | tradeid | NULL | NULL | NULL | 3 | 33.33 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ 1 row in set, 3 warnings (0.00 sec)
就知道对于优化器来讲，这个语句至关于：
mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int) = 110717;
也就是说，这条语句触发了咱们上面说到的规则：对索引字段作函数操做，优化器会放弃走树搜索功能。
如今，我留给你一个小问题，id 的类型是 int，若是执行下面这个语句，是否会致使全表扫描呢？
select * from tradelog where id="83126";
你能够先本身分析一下，再到数据库里面去验证确认。接下来，咱们再来看一个稍微复杂点的例子。
4、案例三：隐式字符编码转换
假设系统里还有另一个表 trade_detail，用于记录交易的操做细节。为了便于量化分析和复现，我往交易日志表 tradelog 和交易详情表 trade_detail 这两个表里插入一些数据。
mysql> CREATE TABLE `trade_detail` ( `id` int(11) NOT NULL, `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL, `trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /* 操做步骤 */ `step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /* 步骤信息 */ PRIMARY KEY (`id`), KEY `tradeid` (`tradeid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into tradelog values(1, 'aaaaaaaa', 1000, now()); insert into tradelog values(2, 'aaaaaaab', 1000, now()); insert into tradelog values(3, 'aaaaaaac', 1000, now()); insert into trade_detail values(1, 'aaaaaaaa', 1, 'add'); insert into trade_detail values(2, 'aaaaaaaa', 2, 'update'); insert into trade_detail values(3, 'aaaaaaaa', 3, 'commit'); insert into trade_detail values(4, 'aaaaaaab', 1, 'add'); insert into trade_detail values(5, 'aaaaaaab', 2, 'update'); insert into trade_detail values(6, 'aaaaaaab', 3, 'update again'); insert into trade_detail values(7, 'aaaaaaab', 4, 'commit'); insert into trade_detail values(8, 'aaaaaaac', 1, 'add'); insert into trade_detail values(9, 'aaaaaaac', 2, 'update'); insert into trade_detail values(10, 'aaaaaaac', 3, 'update again'); insert into trade_detail values(11, 'aaaaaaac', 4, 'commit')
这时候，若是要查询 id=2 的交易的全部操做步骤信息，SQL 语句能够这么写：
mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /* 语句 Q1*/
图 4 语句 Q1 的 explain 结果
实际测试代码以下：
mysql> explain select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; +----+-------------+-------+------------+-------+-----------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+-----------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ | 1 | SIMPLE | l | NULL | const | PRIMARY,tradeid | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | d | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 11 | 100.00 | Using where | +----+-------------+-------+------------+-------+-----------------+---------+---------+-------+------+----------+-------------+ 2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
咱们一块儿来看下这个结果：
- 1. 第一行显示优化器会先在交易记录表 tradelog 上查到 id=2 的行，这个步骤用上了主键索引，rows=1 表示只扫描一行；
- 2. 第二行 key=NULL，表示没有用上交易详情表 trade_detail 上的 tradeid 索引，进行了全表扫描。
在这个执行计划里，是从 tradelog 表中取 tradeid 字段，再去 trade_detail 表里查询匹配字段。所以，咱们把 tradelog 称为驱动表，把 trade_detail 称为被驱动表，把 tradeid
称为关联字段。
一、语句 Q1 的执行过程
接下来，咱们看下这个 explain 结果表示的执行流程：
图 5 语句 Q1 的执行过程
第 1 步，是根据 id 在 tradelog 表里找到 L2 这一行；
第 2 步，是从 L2 中取出 tradeid 字段的值；
第 3 步：是根据 tradeid 值到 trade_detail 表中查找条件匹配的行。explain 的结果里面第二行的 key=NULL 表示的就是，这个过程是经过遍历主键索引的方式，一个一个地判断 tradeid 的值是否匹配。
进行到这里，你会发现第 3 步不符合咱们的预期。由于表 trade_detail 里 tradeid 字段上是有索引的，咱们原本是但愿经过使用 tradeid 索引可以快速定位到等值的行。但，这里并无。
二、两个表的字符集不一样因此作表链接查询的时候用不上关联字段的索引
若是你去问 DBA 同窗，他们可能会告诉你，由于这两个表的字符集不一样，一个是 utf8，一个是 utf8mb4，因此作表链接查询的时候用不上关联字段的索引。这个回答，也是一般
你搜索这个问题时会获得的答案。
可是你应该再追问一下，为何字符集不一样就用不上索引呢？
咱们说问题是出在执行步骤的第 3 步，若是单独把这一步改为 SQL 语句的话，那就是：
mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;
其中，$L2.tradeid.value 的字符集是 utf8mb4。
参照前面的两个例子，你确定就想到了，字符集 utf8mb4 是 utf8 的超集，因此当这两个类型的字符串在作比较的时候，MySQL 内部的操做是，先把 utf8 字符串转成 utf8mb4
字符集，再作比较。
这个设定很好理解，utf8mb4 是 utf8 的超集。相似地，在程序设计语言里面，作自动类型转换的时候，为了不数据在转换过程当中因为截断致使数据
错误，也都是“按数据长度增长的方向”进行转换的。
所以， 在执行上面这个语句的时候，须要将被驱动数据表里的字段一个个地转换成utf8mb4，再跟 L2 作比较。
也就是说，实际上这个语句等同于下面这个写法：
select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;
CONVERT() 函数，在这里的意思是把输入的字符串转成 utf8mb4 字符集。这就再次触发了咱们上面说到的原则：对索引字段作函数操做，优化器会放弃走树搜索功能。
到这里，你终于明确了，字符集不一样只是条件之一，链接过程当中要求在被驱动表的索引字段上加函数操做，是直接致使对被驱动表作全表扫描的缘由。
三、链接过程当中要求在被驱动表的索引字段上加函数操做
做为对比验证，我给你提另一个需求，“查找 trade_detail 表里 id=4 的操做，对应的操做者是谁”，再来看下这个语句和它的执行计划。
mysql>select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;
图 6 explain 结果
实际测试代码以下：
mysql> explain select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | d | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | l | NULL | ref | tradeid | tradeid | 131 | const | 1 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
这个语句里 trade_detail 表成了驱动表，可是 explain 结果的第二行显示，此次的查询操做用上了被驱动表 tradelog 里的索引 (tradeid)，扫描行数是 1。
这也是两个 tradeid 字段的 join 操做，为何此次能用上被驱动表的 tradeid 索引呢？咱们来分析一下。
假设驱动表 trade_detail 里 id=4 的行记为 R4，那么在链接的时候（图 5 的第 3 步），
被驱动表 tradelog 上执行的就是相似这样的 SQL 语句：
select operator from tradelog where traideid =$R4.tradeid.value;
这时候 $R4.tradeid.value 的字符集是 utf8, 按照字符集转换规则，要转成 utf8mb4，因此这个过程就被改写成：
select operator from tradelog where traideid =CONVERT($R4.tradeid.value USING utf8mb4);
你看，这里的 CONVERT 函数是加在输入参数上的，这样就能够用上被驱动表的 traideid索引。
理解了原理之后，就能够用来指导操做了。若是要优化语句
select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;
的执行过程，有两种作法：
比较常见的优化方法是，把 trade_detail 表上的 tradeid 字段的字符集也改为utf8mb4，这样就没有字符集转换的问题了。
alter table trade_detail modify tradeid varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 default null;
若是可以修改字段的字符集的话，是最好不过了。但若是数据量比较大， 或者业务上暂时不能作这个 DDL 的话，那就只能采用修改 SQL 语句的方法了。
mysql> select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2;
图 7 SQL 语句优化后的 explain 结果
实际测试代码以下：
mysql> explain select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2; +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ | 1 | SIMPLE | l | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | 100.00 | NULL | | 1 | SIMPLE | d | NULL | ref | tradeid | tradeid | 99 | const | 4 | 100.00 | NULL | +----+-------------+-------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+ 2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
这里，我主动把 l.tradeid 转成 utf8，就避免了被驱动表上的字符编码转换，从 explain结果能够看到，此次索引走对了。
5、小结
今天我给你举了三个例子，实际上是在说同一件事儿，即：对索引字段作函数操做，可能会破坏索引值的有序性，所以优化器就决定放弃走树搜索功能。
第二个例子是隐式类型转换，第三个例子是隐式字符编码转换，它们都跟第一个例子同样，由于要求在索引字段上作函数操做而致使了全索引扫描。
MySQL 的优化器确实有“偷懒”的嫌疑，即便简单地把 where id+1=1000 改写成where id=1000-1 就可以用上索引快速查找，也不会主动作这个语句重写。
所以，每次你的业务代码升级时，把可能出现的、新的 SQL 语句 explain 一下，是一个很好的习惯。
最后，又到了思考题时间。
今天我留给你的课后问题是，你遇到过别的、相似今天咱们提到的性能问题吗？你认为缘由是什么，又是怎么解决的呢？
你能够把你经历和分析写在留言区里，我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论跟你们一块儿分享和分析。感谢你的收听，也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一块儿阅读。
6、上期问题时间
我在上篇文章的最后，留给你的问题是：咱们文章中最后的一个方案是，经过三次 limitY,1 来获得须要的数据，你以为有没有进一步的优化方法。
这里我给出一种方法，取 Y一、Y2 和 Y3 里面最大的一个数，记为 M，最小的一个数记为
N，而后执行下面这条 SQL 语句：
mysql> select * from t limit N, M-N+1;
再加上取整个表总行数的 C 行，这个方案的扫描行数总共只须要 C+M+1 行。
固然也能够先取回 id 值，在应用中肯定了三个 id 值之后，再执行三次 where id=X 的语句也是能够的。@倪大人 同窗在评论区就提到了这个方法。
7、经典留言
一、冠超
很是感谢老师分享的内容，实打实地学到了。这里提个建议，但愿老师能介绍一下设计表的时候要怎么考虑这方面的知识哈😊
做者回复:
是这样的，其实咱们整个专栏大部分的文章，最后都是为了说明 “怎么设计表”、“怎么考虑优化SQL语句” 可是由于这个不是一成不变的，不少是须要考虑现实的状况， 因此这个专栏就是想把对应的原理说一下，这样你们在应对不一样场景的时候，能够组合来考虑。 也就是说没有一段话能够把“怎么设计表”讲清楚（或者说硬写出来极可能就是一些general的没有什么针对性做用的描述） 你能够把你的业务背景抽象说下，咱们来具体讨论吧
二、Eliefly
感受要使用索引就不能“破坏”索引原有的顺序，这节的函数操做，隐式转换都“破坏”了原有的顺序。
* from t where city in in (“杭州”," 苏州 ") order by name limit 100; 一样是破坏了 (city,name) 联合索引的递增顺序，
相似的还有使用联合索引，一个字段DESC，一个ASC
做者回复:
总结得很好 “顺势而查”才能用上索引😆
三、杰之7
经过这一节的学习，理解了即便逻辑相同的查询语句，在不知道数据库里面的运行机制时，性能差别会很是明显。
老师经过三个案例都是在说明同一件事，在使用索性字段作函数操做时，函数会破坏索引值的有序性，致使作全表扫描而让性能下降。
在后面的两个案例中，隐式类型转换中，字符串和数字作比较是将字符串转化成数字，因此在Select * from tradelog where tradeid=110717中，对字符串作了CAST函数操做。在隐式字符编码转换中，两个表存在字符集的不一样，Convert函数将utf8转换成utf8mb4。
老师，我目前没有回答您的课后思考，您的文章难度对于我这种尚未接触过计算机专业和数据库工做的同窗来有必定的难度，我先跟着您学习完整个专栏的内容，以后复习时有一点数据库底子后会思考并回复每一篇的问答题。
做者回复: 👍
中间有任何问题都提出来， 平时本身找个MySQL，跟着验证例子
四、某、人
QL逻辑相同,性能差别较大的,经过老师所讲学习到的,和平时碰到的,大概有如下几类:
一.字段发生了转换,致使本该使用索引而没有用到索引
1.条件字段函数操做
2.隐式类型转换
3.隐式字符编码转换
(若是驱动表的字符集比被驱动表得字符集小，关联列就能用到索引,若是更大,须要发生隐式编码转换,则不能用到索引,latin<gbk<utf8<utf8mb4)
二.嵌套循环,驱动表与被驱动表选择错误
1.链接列上没有索引,致使大表驱动小表,或者小表驱动大表(可是大表走的是全表扫描) --链接列上创建索引
2.链接列上虽然有索引,可是驱动表任然选择错误。--经过straight_join强制选择关联表顺序
3.子查询致使先执行外表在执行子查询,也是驱动表与被驱动表选择错误。
--能够考虑把子查询改写为内链接,或者改写内联视图(子查询放在from后组成一个临时表,在于其余表进行关联)
4.只须要内链接的语句,可是写成了左链接或者右链接。好比select * from t left join b on t.id=b.id where b.name='abc'驱动表被固定,大几率会扫描更多的行,致使效率下降.
--根据业务状况或sql状况,把左链接或者右链接改写为内链接
三.索引选择不一样,形成性能差别较大
1.select * from t where aid= and create_name>'' order by id limit 1;
选择走id索引或者选择走(aid,create_time)索引,性能差别较大.结果集都有可能不一致
--这个能够经过where条件过滤的值多少来大概判断,该走哪一个索引
四.其它一些因素
1.好比以前学习到的是否有MDL X锁2.innodb_buffer_pool设置得过小,innodb_io_capacity设置得过小,刷脏速度跟不上3.是不是对表作了DML语句以后,立刻作select,致使change buffer收益不高4.是否有数据空洞5.select选取的数据是否在buffer_pool中6.硬件缘由,资源抢占缘由多种多样,还须要慢慢补充。
- 1. MySQL实战45讲学习笔记：第三十八讲
- 2. MySQL实战45讲学习笔记：第二十八讲
- 3. MySQL实战45讲学习笔记：第十八讲
- 4. MySQL实战45讲学习笔记：第八讲
- 5. MySQL实战45讲学习笔记：第二十九讲
- 6. MySQL实战45讲学习笔记：第三十一讲
- 7. MySQL实战45讲学习笔记：第十四讲
- 8. MySQL实战45讲学习笔记：第四十一讲
- 9. MySQL实战45讲学习笔记：第四十四讲
- 10. MySQL实战45讲学习笔记：第三十二讲
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。