MySQL SQL优化之覆盖索引

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介:

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。

优化前的表结构、数据量、SQL、执行计划、执行时间

表结构

CREATE TABLE `t_order` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_code` char(12) NOT NULL,
`order_amount` decimal(12,2) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uni_order_code` (`order_code`) USING BTREE )
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

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。

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。

SQL

select order_code,
order_amount from t_order order by order_code limit 1000;

哇,SQL足够简单,不过有时候越简单也越难优化。

执行计划

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。

执行时间:260ms

155ded68c9ede590944d9982be67c4f8862b28bd

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。

全表扫描、文件排序与索引扫描、索引排序的区别

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。

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。

优化后的索引、执行计划、执行时间

创建索引

ALTER TABLE `t_order`
ADD INDEX `idx_ordercode_orderamount` USING BTREE (`order_code` ASC, `order_amount` ASC);

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。

执行计划

d90a40490f1b61c98076fb86450cb0bfeeafc787

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。

执行时间:13ms

f7c83ab8ccb758e91c0e0f841ed6a5e8c49de423

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。


原文发布时间为:2017-12-19

本文作者:Mr船长

本文来自云栖社区合作伙伴“数据和云”,了解相关信息可以关注“数据和云”微信公众号

相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
10天前
|
关系型数据库 MySQL 索引
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
mysql 分析5语句的优化--索引添加删除
11 0
|
16天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
轻松入门MySQL:数据库设计之范式规范,优化企业管理系统效率(21)
轻松入门MySQL:数据库设计之范式规范,优化企业管理系统效率(21)
|
16天前
|
存储 SQL 关系型数据库
轻松入门MySQL:加速进销存!利用MySQL存储过程轻松优化每日销售统计(15)
轻松入门MySQL:加速进销存!利用MySQL存储过程轻松优化每日销售统计(15)
|
16天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
轻松入门MySQL:优化进销存管理,掌握MySQL索引,提升系统效率(11)
|
10天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置
76 0
|
16天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库性能大揭秘:表设计优化的高效策略(优化数据类型、增加冗余字段、拆分表以及使用非空约束)
MySQL数据库性能大揭秘:表设计优化的高效策略(优化数据类型、增加冗余字段、拆分表以及使用非空约束)
|
16天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL查询优化:提速查询效率的13大秘籍(合理使用索引合并、优化配置参数、使用分区优化性能、避免不必要的排序和group by操作)(下)
MySQL查询优化:提速查询效率的13大秘籍(合理使用索引合并、优化配置参数、使用分区优化性能、避免不必要的排序和group by操作)(下)
|
5天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
【后端面经】【数据库与MySQL】SQL优化:如何发现SQL中的问题?
【4月更文挑战第12天】数据库优化涉及硬件升级、操作系统调整、服务器/引擎优化和SQL优化。SQL优化目标是减少磁盘IO和内存/CPU消耗。`EXPLAIN`命令用于检查SQL执行计划,关注`type`、`possible_keys`、`key`、`rows`和`filtered`字段。设计索引时考虑外键、频繁出现在`where`、`order by`和关联查询中的列,以及区分度高的列。大数据表改结构需谨慎,可能需要停机、低峰期变更或新建表。面试中应准备SQL优化案例,如覆盖索引、优化`order by`、`count`和索引提示。优化分页查询时避免大偏移量,可利用上一批的最大ID进行限制。
32 3
|
7天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【MySQL实战笔记】 04 | 深入浅出索引(上)-02
【4月更文挑战第9天】InnoDB数据库使用B+树作为索引模型,其中主键索引的叶子节点存储完整行数据,非主键索引则存储主键值。主键查询只需搜索一棵树,而非主键查询需两次搜索,因此推荐使用主键查询以提高效率。在插入新值时,B+树需要维护有序性,可能导致数据页分裂影响性能。自增主键在插入时可避免数据挪动和页分裂,且占用存储空间小,通常更为理想。然而,如果场景仅需唯一索引,可直接设为主键以减少查询步骤。
13 1
【MySQL实战笔记】 04 | 深入浅出索引(上)-02
|
9天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
6. 了解过Mysql的索引嘛 ?
了解MySQL的索引类型,包括单列索引(普通、唯一、主键和全文索引)和组合索引。单列索引用于一列,如普通索引允许重复值,唯一索引和主键索引不允许,后者不允许空值。全文索引适用于特定文本字段。组合索引是多列的,遵循左前缀原则,通常推荐用于提高查询效率,除非是主键。
12 0