昨天处理了一则复杂关联SQL的优化，这类SQL的优化往往考虑以下四点：

   第一.查询所返回的结果集，通常查询返回的结果集很少，是有信心进行优化的；

   第二.驱动表的选择至关重要，通过查看执行计划，可以看到优化器选择的驱动表,从执行计划中的rows可以大致反映出问题的所在；

   第三.理清各表之间的关联关系，注意关联字段上是否有合适的索引；

   第四.使用straight_join关键词来强制表之间的关联顺序，可以方便我们验证某些猜想；

   SQL:

   执行时间：

   mysql> select c.yh_id,

   -> c.yh_dm,

   -> c.yh_mc,

   -> c.mm,

   -> c.yh_lx,

   -> a.jg_id,

   -> a.jg_dm,

   -> a.jg_mc,

   -> a.jgxz_dm,

   -> d.js_dm yh_js

   -> from a, b, c

   -> left join d on d.yh_id = c.yh_id

   -> where a.jg_id = b.jg_id

   -> and b.yh_id = c.yh_id

   -> and a.yx_bj = ‘Y’

   -> and c.sc_bj = ‘N’

   -> and c.yx_bj = ‘Y’

   -> and c.sc_bj = ‘N’

   -> and c.yh_dm = ’006939748XX’ ;

   1 row in set (0.75 sec)

   这条SQL查询实际只返回了一行数据，但却执行耗费了750ms，查看执行计划：

   mysql> explain

   -> select c.yh_id,

   -> c.yh_dm,

   -> c.yh_mc,

   -> c.mm,

   -> c.yh_lx,

   -> a.jg_id,

   -> a.jg_dm,

   -> a.jg_mc,

   -> a.jgxz_dm,

   -> d.js_dm yh_js

   -> from a, b, c

   -> left join d on d.yh_id = c.yh_id

   -> where a.jg_id = b.jg_id

   -> and b.yh_id = c.yh_id

   -> and a.yx_bj = ‘Y’

   -> and c.sc_bj = ‘N’

   -> and c.yx_bj = ‘Y’

   -> and c.sc_bj = ‘N’

   -> and c.yh_dm = ’006939748XX’ ;

   +—-+————-+——-+——-+——————+———+———+————-+——-+————-+

   | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

   +—-+————-+——-+——-+——————+———+———+————-+——-+————-+

   | 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |

   | 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | d | index | NULL | PRIMARY | 196 | NULL | 54584 | Using index |

   +—-+————-+——-+——-+——————+———+———+————-+——-+————-+

   可以看到执行计划中有两处比较显眼的性能瓶颈：

   | 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | d | index | NULL | PRIMARY | 196 | NULL | 54584 | Using index |

   由于d是left join的表，所以驱动表不会选择d表，我们在来看看a,b,c三表的大小：

   mysql> select count(*) from c;

   +———-+

   | count(*) |

   +———-+

   | 53731 |

   +———-+

   mysql> select count(*) from a;

   +———-+

   | count(*) |

   +———-+

   | 53335 |

   +———-+

   mysql> select count(*) from b;

   +———-+

   | count(*) |

   +———-+

   | 105809 |

   +———-+

   由于b表的数据量大于其他的两表，同时b表上基本没有查询过滤条件，所以驱动表选择B的可能排除；

   优化器实际选择了a表作为驱动表，而为什么不是c表作为驱动表？我们来分析一下：

   第一阶段：a表作为驱动表

   a->b->c->d:

   (1):a.jg_id=b.jg_id—>(b索引:PRIMARY KEY (`JG_ID`,`YH_ID`) )

   (2):b.yh_id=c.yh_id—>(c索引:PRIMARY KEY (`YH_ID`))

   (3):c.yh_id=d.yh_id—>(d索引:PRIMARY KEY (`JS_DM`,`YH_ID`))

   由于d表上没有yh_id的索引，索引在d表上添加索引：

   alter table d add index ind_yh_id(yh_id);

   执行计划：

   +—-+————-+——-+——-+——————+———-+———+————-+——-+————-+

   | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

   +—-+————-+——-+——-+——————+———-+———+————-+——-+————-+

   | 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |

   | 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |

   +—-+————-+——-+——-+——————+———-+———+————-+——-+————-+

   执行时间：

   1 row in set (0.77 sec)

   在d表上添加索引后，d表的扫描行数下降到272行(最开始为：54584 )

   | 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |

   第二阶段：c表作为驱动表

   d

   ^

   |

   c->b->a

   由于在c表上有yh_dm过滤性很高的筛选条件，所以我们在yh_dm上创建一个索引：

   mysql> select count(*) from c where yh_dm = ’006939748XX’;

   +———-+

   | count(*) |

   +———-+

   | 2 |

   +———-+

   添加索引：

   alter table c add index ind_yh_dm(yh_dm)

   查看执行计划：

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——-+————-+

   | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——-+————-+

   | 1 | SIMPLE | a | ALL | PRIMARY,INDEX_JG | NULL | NULL | NULL | 52616 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY | PRIMARY | 98 | test.a.JG_ID | 1 | Using index |

   | 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY,ind_yh_dm | PRIMARY | 98 | test.b.YH_ID | 1 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.b.YH_ID | 272 | Using index |

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——-+————-+

   执行时间：

   1 row in set (0.74 sec)

   在c表上添加索引后，索引还是没有走上，执行计划还是以a表作为驱动表，所以我们这里来分析一下为什么还是以a表作为驱动表？

   1):c.yh_id=b.yh_id—>( PRIMARY KEY (`JG_ID`,`YH_ID`) )

   a.如果以c表为驱动表，则c表与b表在关联的时候，由于在b表没有yh_id字段的索引，由于b表的数据量很大，所以优化器认为这里如果以c表作为驱动表，则会与b表产生较大的关联(这里可以使用straight_join强制使用c表作为驱动表)；

   b.如果以a表为驱动表，则a表与b表在关联的时候，由于在b表上有jg_id字段的索引，所以优化器认为以a作为驱动表的代价是小于以c作为驱动板的代价；

   所以我们如果要以C表为驱动表，只需要在b上添加yh_id的索引：

   alter table b add index ind_yh_id(yh_id);

   2):b.jg_id=a.jg_id—>( PRIMARY KEY (`JG_ID`) )

   3):c.yh_id=d.yh_id—>( KEY `ind_yh_id` (`YH_ID`) )

   执行计划：

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——+————-+

   | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——+————-+

   | 1 | SIMPLE | c | ref | PRIMARY,ind_yh_dm | ind_yh_dm | 57 | const | 2 | Using where |

   | 1 | SIMPLE | d | ref | ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.c.YH_ID | 272 | Using index |

   | 1 | SIMPLE | b | ref | PRIMARY,ind_yh_id | ind_yh_id | 98 | test.c.YH_ID | 531 | Using index |

   | 1 | SIMPLE | a | eq_ref | PRIMARY,INDEX_JG | PRIMARY | 98 | test.b.JG_ID | 1 | Using where |

   +—-+————-+——-+——-+——————-+———-+———+————-+——+————-+

   执行时间：

   1 row in set (0.00 sec)

   可以看到执行计划中的rows已经大大降低，执行时间也由原来的750ms降低到0 ms级别；

建议继续学习：

1. 基于关联规则的推荐系统    (阅读：2616)