SQL优化三步曲

有一天开发同学反馈线上业务库中有一条SQL执行很满，每次几乎要跑1分钟才结束，希望我们帮忙优化一下，具体SQL如下：

SQL优化第一步 - 查看执行计划

对于一个SQL的优化，我们的第一步也是最重要的一步就是查看SQL执行计划，SQL执行计划一方面告诉我们SQL具体的处理行为，另外一方面也可以体现每个执行步骤下大致的资源消耗点。所以我们拿到问题SQL以及对应数据库环境后，登录该环境只读实例进行SQL分析测试。

从以上的SQL执行计划我们可以获取到哪些有效信息呢？

SQL先对t表扫描查询生产派生表，brand通过索引过滤作为表关联的驱动表，与vender、product、shop_product、spu、进行关联查询，表关联均有效利用索引。
从type字段上看，SQL基本上都有效利用到了索引，但是index其实是全索引扫描，该方式的索引扫描执行效率并不会很好
对t表的index全索引扫描数据量高达480w，在当前SQL中执行消耗最大，这也将是我们SQL优化的切入点
t表在源SQL中并未出现，再次仔细观察SQL可以发现SQL引用了view_prod_store_sum的视图

SQL优化第二步 -

在MySQL中对于视图使用我们需要知道的是虽然MySQL对视图的查询做了一些优化，但是对于复杂视图查询其优化支持仍然不是很好，所以业务上我们要尽量避免对复杂视图的使用。在本SQL中视图其实是对单表的查询，且目前SQL资源消耗的瓶颈点也在视图查询这部分，所以我们将视图的定义通过子查询代替原视图，整体的来看SQL。

视图定义：

完整SQL：

SQL优化第三步 - 适当改写

结合我们获取到的SQL执行计划以及恢复出来的完整SQL，我们再次理解当前SQL的处理行为：

1）对t表进行全索引扫描，生产派生表2

2）brand表通过brand_id IN (252)条件进行索引过滤，后续与其他表以及派生表2进行关联查询

资源消耗点分析：

从SQL真正需要查询的数据来看，我们只需要先通过where子句中表过滤条件过滤获取初步满足条件记录，然后对这些记录判断 sum(store) > 0是否满足，满足则返回。但是该SQL实际处理却是先将t表中所有记录的store进行分组计算，将结果保存在派生表中。通过where子句中表过滤条件后的记录再与派生表关联判断sum(store)。

SQL在处理的过程似乎扫描了很多不必要的数据，我们为何不仅仅对已满足where子句条件过滤的记录做sum(store)判断呢？

基于以上的分析，我们尝试使用exists相关子查询进行改写测试。为什么使用相关子查询呢，这是因为exists在处理SQL时的核心思想是先对where 前的主查询询进行查询，然后用主查询的结果一个一个的代入exists的查询进行判断。因此我们可以有效的利用exists避免的避免掉优先对t表的派生表产生，保证SQL优先通过where子句中选择性最佳的条件做驱动表，然后对sum(store)通过相关子查询进行判断。

具体改写如下：

改写后的执行计划：

执行效率对比

优化前：

优化后：

在一般业务SQL编写中，我们都推荐开发同学使用join而不是exists，这是因为exists本身处理SQL的方式下如果where条件处理后外表记录仍然很大的情况下，再次将外表中每条记录代入exists子查询中判断，其资源消耗代价是很大的。所以我们更偏向使用JOIN，在满足必要的索引情况下MySQL优化器优先选择小表进行驱动。无论具体选择什么方式，其实减少扫描函数才是王道！

更多技术文章，关注公众号“云掣YUNCHE”，还有更多行业咨询哦。