记一次生产数据库sql优化案例--23秒优化到0.9秒

一、优化前的表结构、数据量、SQL、执行计划、执行时间

1. 表结构

A表有90个字段，B表有140个字段。

2. 数据量

1. select count(*) from A; 
2. --166713 
3. select count(*) from B; 
4. --220810 

3. sql

开启慢查询观察到慢sql如下，单条执行只取200条记录是在23秒左右。

1. select ob.id, ob.customer, ob.order_no1, ob.accountingitems_code, ob.insert_date, ob.weight,  
2. ob.volume, ob.qty, ob.project_code,ob.order_no2,ob.order_type1  
3.  from A as ob  
4. where ifnull(ob.project_code,'')<>'' and ifnull(ob.accountingitems_code,'')<>''  
5. and ob.if_cost_proof='N'  
6. and EXISTS (select 1 from B ol where ob.id=ol.order_base) limit 200; 

4. 执行计划

思路

这两张表都是订单表，全国各地的每天大概会产生十万行左右，这里又是全扫，等后期达到上千万的数据就GG了。目前只是看到这个sql上的问题，先考虑exists部分做一下改写。

二、exists部分改写

1. select ob.id, ob.customer, ob.order_no1, ob.accountingitems_code, ob.insert_date, ob.weight,  
2. ob.volume, ob.qty, ob.project_code,ob.order_no2,ob.order_type1  
3.  from fsl_order_base as ob,fsl_order_base_line ol 
4. where ob.id=ol.order_base and ob.if_cost_proof='N' and 
5. ifnull(ob.project_code,'')<>'' and ifnull(ob.accountingitems_code,'')<>'' limit 200; 

执行时间：耗时1.8秒

对应的执行计划：

可以看到ob表走了主键索引

业务确认结果符合需求，那就在这基础上建一下索引吧!

三、ol表建索引

1. create index idx_obl_id on fsl_order_base_line(order_base); 
2. create index idx_ob_id_cost on fsl_order_base(id,if_cost_proof); 

加上去但实际上用不到这个索引，选择去掉

四、查看执行时间和执行计划

耗时1.1秒，可惜执行计划还是走了全扫，在对ob表建了索引实际上也用不到，最终只在ol表建了索引。

五、考虑用join改写

把ob结果集缩小，然后再做关联查，并测试是否可以用上索引。

1. SELECT 
2.  obc.id, 
3.  obc.customer, 
4.  obc.order_no1, 
5.  obc.accountingitems_code, 
6.  obc.insert_date, 
7.  obc.weight, 
8.  obc.volume, 
9.  obc.qty, 
10.  obc.project_code, 
11.  obc.order_no2, 
12.  obc.order_type1  
13. FROM 
14.  (select * from fsl_order_base AS ob where ob.if_cost_proof = 'N' and ifnull( ob.project_code, '' ) <> '' and ifnull( ob.accountingitems_code, '' ) <> '' ) obc 
15.  join 
16.  fsl_order_base_line ol  
17.  on obc.id = ol.order_base limit 200; 

时间快了一点，但不是很明显，先凑合吧

执行计划保持不变。

总结

建索引前因为走了主键索引，所以时间在1.6秒这样，建索引后不走主键索引了，走ol表的索引，所以在1.5秒，然后缩小结果集去查的话就在1s这样。

更重要的是这两个表一个90个字段，一个150个字段，所以这两个表的关联查后期结果集应该还是会很大，建议是弄成分区表的形式，表能拆分的话是最好的。这些长度不要直接给那么大，这么宽对性能都是有影响的。

数据库（Database），简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。