详细介绍Mysql性能优化之子查询

那在这之前, 需要介绍一些概念性东西和mysql对语句的大致处理.

当Mysql Server的连接线程接收到Client发送过来的SQL请求后, 会经过一系列的分解Parse, 进行相应的分析, 然后Mysql会通过查询优化器模块, 根据该Sql所涉及到的数据表的相关统计信息进行计算分析. 然后在得出一个Mysql自认为最合理最优化的数据访问方式, 也就是我们常说的"执行计划", 然后根据所得到的执行计划通过调用存储引擎接口来获取相应数据. 再对存储引擎返回的数据进行相关的处理, 并一Client端所要求的格式作为结果集, 返回给Client.

注 : 这里所说的统计数据, 是我们通过 Analyze table命令通知Mysql对表的相关数据作分析之后, 所获取到的一些数据统计量. 这些数据对Mysql优化器而言是非常重要的, 优化器所生成的执行计划的好坏, 主要是由这些统计数据所决定的.

1. 建表

create table User(
　　Id int not null PRIMARY key auto_increment ,
　　NickName varchar(50) comment '用户昵称',
　　Sex int comment '性别',
　　Sign varchar(50) comment '用户签名',
　　Birthday datetime comment '用户生日',
　　CreateTime datetime comment '创建时间') default charset=utf8 comment '用户表';create table UserGroup(
　　Id int not null PRIMARY key auto_increment ,
　　UserId int not null comment 'user Id',
　　GroupId int not null comment '用户组Id',
　　CreateTime datetime comment '创建时间',
　　-- key index_groupid(GroupId) using btree,　　key index_userid(groupid, UserId) using btree
) default charset=utf8 comment '用户组表';

2. 准备数据

var conStr = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConStr"].ToString();
using (IDbConnection conn = new MySqlConnection(conStr))
{
    Stopwatch watch = new Stopwatch();
    var sql = string.Empty;
    var names = new string[] { "非", "想", "红", "帝", "德", "看", "梅", "插", "兔" };
    Random ran = new Random();  
    var insertSql = @" insert into User(NickName,Sex,Sign, Birthday, CreateTime) values(@NickName,@Sex,@Sign, @Birthday, @CreateTime); 
    INSERT INTO usergroup  (UserId,  GroupId,  CreateTime )  VALUES (LAST_INSERT_ID() ,   @GroupId,  @CreateTime);";
    watch.Start();
    if (conn.State == ConnectionState.Closed)
    {
        conn.Open();
    }

    var tran = conn.BeginTransaction();
    for (int i = 0; i < 100000; i++)
    {
        var param = new { NickName = names[ran.Next(9)] + names[ran.Next(9)] + i, Sign = names[ran.Next(9)] + names[ran.Next(9)], CreateTime = DateTime.Now, Birthday = DateTime.Now.AddYears(ran.Next(10, 30)), Sex = i % 2, GroupId = ran.Next(1, 100) };
        conn.Execute(insertSql, param, tran);
    }
    tran.Commit();

    conn.Dispose();
    watch.Stop();
    Console.WriteLine(watch.ElapsedMilliseconds);
}

这里我插入了5000条数据, group分了99个组, 随机的.

3. 查询sql

explain
select user.id, user.nickname from usergroup 
left join user  on usergroup.UserId = user.Id
where  usergroup.groupid = 1 
order by usergroup.UserId desc
limit 100, 20;

 explain
select user.id, user.nickname
from (select id, userid from usergroup where groupid = 1 order by userid limit 100, 20) t
left join  user on t.UserId = user.id ;

 explain
select user.id, user.nickname
from (select id, userid from usergroup where groupid = 1 order by userid ) t
left join  user on t.UserId = user.id 
limit 100, 20;

第二句和第三句都使用到了子查询, 不同之处再与, 第二句是先得到20条数据, 然后以此来与user表关联的

4. 分析

100000条数据情况下 :

先看第一句

再看第二句

第三句

从上面三幅图看, 好像能看出点什么了.

首先看他们的 rows, 第二句最多, 加起来有1000多了, 另两句加起来都是996. 但是我想说的是, 这里并不是看rows的和是多少. 正确的方式是, 从id大的语句开始看, id相同的语句, 从上到下依次执行.

那先看第二句的id=2的语句和第一句的id=1的语句, 一模一样的. 他们都是从usergroup表中筛选数据, 并且能得到相同的结果集A.

看来他们都是基于相同的结果集去进行操作, 接下来就有区别了.

先看第一句, 再结果集A的基础上, 去左连接表user, 并筛选出最后的数据, 返回给客户端.

那第二句呢, 是在A的基础上, 再次筛选数据, 得到需要的数据, 然后拿这些数据, 去与user表左连接, 得到最终结果.

从上面来看, 执行计划中, 第二种执行计划, 更加高效.

如果能够通过子查询, 大幅度缩小查询范围, 可以考虑使用子查询语句.

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