问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
你这个需求,就是N个表的各自SUM求和,无论用什么语句,从效率上是没法提高的,因为数据运算没法避免。
给你几个参考建议:
左连接是没有必要的,你需要的其实就是不同表各自的sum,应该各自查询就好了
分开语句写,语句更精简
这样的需求,最好使用存储过程和循环语句,在需求上可以更灵活,可以查询任意天数和任意起始日期的数据
当数据量很多(天数积累),并且查询比较频繁的时候,应该引入“中间表”或“临时表”,表中每条记录记录一天的sum值(可以通过存储过程或者定时任务维护),这样再次查询会更有效率。
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