案例梳理时间:2013-9-25

写在前面的话:
  1. 在慢查优化12里都反复强调过 explain 的重要性,但有时候肉眼看不出 explain 结果如何指导优化,这时候还需要有一些其他基础知识的佐助,甚至需要了解 MySQL 实现原理,如子查询慢查优化
  2. 看到 SQL 执行计划中 select_type 字段中出现“DEPENDENT SUBQUERY”时,要打起精神了!

——MySQL 的子查询为什么有时候很糟糕——

引子:这样的子查询为什么这么慢?

下面的例子是一个慢查,线上执行时间相当夸张。为什么呢?

SELECT gid,COUNT(id) as count 

FROM shop_goods g1

WHERE status =0 and gid IN ( 

SELECT gid FROM shop_goods g2 WHERE sid IN  (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)

)

GROUP BY gid;

它的执行计划如下,请注意看关键词“DEPENDENT SUBQUERY”:

id  select_type         table   type            possible_keys                           key           key_len  ref       rows  Extra      
------  ------------------  ------  --------------  --------------------------------------  ------------  -------  ------  ------  -----------
     1  PRIMARY             g1      index           (NULL)                                  idx_gid  5        (NULL)  850672  Using where
     2  DEPENDENT SUBQUERY  g2      index_subquery  id_shop_goods,idx_sid,idx_gid  idx_gid  5        func         1  Using where

基础知识:Dependent Subquery意味着什么

官方含义为:

SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT;

DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询

换句话说,就是 子查询对 g2 的查询方式依赖于外层 g1 的查询

什么意思呢?它意味着两步:

第一步,MySQL 根据 select gid,count(id) from shop_goods where status=0 group by gid; 得到一个大结果集 t1,其数据量就是上图中的 rows=850672 了。

第二步,上面的大结果集 t1 中的每一条记录,都将与子查询 SQL 组成新的查询语句:select gid from shop_goods where sid in (15...blabla..29) and gid=%t1.gid%。等于说,子查询要执行85万次……即使这两步查询都用到了索引,但不慢才怪。

如此一来,子查询的执行效率居然受制于外层查询的记录数,那还不如拆成两个独立查询顺序执行呢

优化策略1:

你不想拆成两个独立查询的话,也可以与临时表联表查询,如下所示:

SELECT g1.gid,count(1)

FROM shop_goods g1,(select gid from shop_goods WHERE sid in (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)) g2

where g1.status=0 and g1.gid=g2.gid

GROUP BY g1.gid;

也能得到同样的结果,且是毫秒级。

它的执行计划为:

id  select_type  table           type    possible_keys              key            key_len  ref            rows  Extra                          
------  -----------  --------------  ------  -------------------------  -------------  -------  -----------  ------  -------------------------------
     1  PRIMARY      <derived2>      ALL     (NULL)                     (NULL)         (NULL)   (NULL)           30  Using temporary; Using filesort
     1  PRIMARY      g1              ref     idx_gid               idx_gid   5        g2.gid       1  Using where                    
     2  DERIVED      shop_goods  range   id_shop_goods,idx_sid  id_shop_goods  5        (NULL)           30  Using where; Using index

DERIVED 的官方含义为:

DERIVED:用于 from 子句里有子查询的情况。MySQL 会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。

DBA观点引用:MySQL 子查询的弱点

hidba 论述道(参考资源3):

mysql 在处理子查询时,会改写子查询。

通常情况下,我们希望由内到外,先完成子查询的结果,然后再用子查询来驱动外查询的表,完成查询。

例如:

select * from test where tid in(select fk_tid from sub_test where gid=10)

通常我们会感性地认为该 sql 的执行顺序是:

sub_test 表中根据 gid 取得 fk_tid(2,3,4,5,6)记录,

然后再到 test 中,带入 tid=2,3,4,5,6,取得查询数据。

但是实际mysql的处理方式为:

select * from test where exists (

select * from sub_test where gid=10 and sub_test.fk_tid=test.tid

)

mysql 将会扫描 test 中所有数据,每条数据都将会传到子查询中与 sub_test 关联,子查询不会先被执行,所以如果 test 表很大的话,那么性能上将会出现问题。

《高性能MySQL》一书的观点引用

《高性能MySQL》的第4.4节“MySQL查询优化器的限制(Limitations of the MySQL Query Optimizer)”之第4.4.1小节“关联子查询(Correlated Subqueries)”也有类似的论述:

MySQL有时优化子查询很糟,特别是在WHERE从句中的IN()子查询。……

比如在sakila数据库sakila.film表中找出所有的film,这些film的actoress包括Penelope Guiness(actor_id = 1)。可以这样写:

mysql> SELECT * FROM sakila.film

-> WHERE film_id IN(

-> SELECT film_id FROM sakila.film_actor WHERE actor_id = 1);

mysql> EXPLAIN SELECT * FROM sakila.film ...;

+----+--------------------+------------+--------+------------------------+

| id | select_type        | table      | type   | possible_keys          |

+----+--------------------+------------+--------+------------------------+

| 1  | PRIMARY            | film       | ALL    | NULL                   |

| 2  | DEPENDENT SUBQUERY | film_actor | eq_ref | PRIMARY,idx_fk_film_id |

+----+--------------------+------------+--------+------------------------+

根据EXPLAIN的输出,MySQL将全表扫描film表,对找到的每行执行子查询,这是很不好的性能。幸运的是,很容易改写为一个join查询:

mysql> SELECT film.* FROM sakila.film

-> INNER JOIN sakila.film_actor USING(film_id)

-> WHERE actor_id = 1;

另外一个方法是通过使用GROUP_CONCAT()执行子查询作为一个单独的查询,手工产生IN()列表。有时候比join还快。(注:你不妨在我们的库上试试看 SELECT goods_id,GROUP_CONCAT(cast(id as char))

FROM bee_shop_goods

WHERE shop_id IN (1519066,1466114,1466110,1466102,1466071,1453929)

GROUP BY goods_id;)

MySQL已经因为这种特定类型的子查询执行计划而被批评。

何时子查询是好的

MySQL并不总是把子查询优化得很糟。有时候还是很优化的。下面是个例子:

mysql> EXPLAIN SELECT film_id, language_id FROM sakila.film

-> WHERE NOT EXISTS(

-> SELECT * FROM sakila.film_actor

-> WHERE film_actor.film_id = film.film_id

-> )G

……(注:具体文字还是请阅读《高性能MySQL》吧)

是的,子查询并不是总是被优化得很糟糕,具体问题具体分析,但别忘了 explain 。

参考资源:

1,2011,wudongxu,mysql子查询(in)的实现

2,2012,iteye,MySQL子查询很慢的问题

3,2011,hidba,mysql子查询的弱点 和 生产库中遇到mysql的子查询


慢查系列:

[慢查优化]建索引时注意字段选择性 & 范围查询注意组合索引的字段顺序

[慢查优化]联表查询注意谁是驱动表 & 你搞不清楚谁join谁更好时请放手让mysql自行判定


赠图几枚:

许式伟的这个ppt,涵盖了他所有对golang的理解,推荐大家阅读: http://t.cn/zRI8tIH

-over-

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