Sql优化-多like模糊查询及根据时间排序

2020-04-21

记录一次sql优化记录：

环境：用的mysql版本  select Version()

优化过程：

用的是两张表联查，四个条件like查询 ，根据时间排序降序

其中A，B表没有大字段，A表20万多数据，B表50万多条数据。语句如下：

EXPLAIN

SELECT A.bondId,A.sname,A.cname,A.secuCode,A. ISSUER,A.guarantor,B.underwriter AS infoSource

  FROM   A

  LEFT JOIN  B ON B.bondId = A.bondId

 WHERE B.agentType = 1

 AND B.underwriter = '有限公司'

 AND A.startDate <= '2020-04-21 18:02:10'

 AND A.endDate >= '2020-04-21 18:02:10'

 AND (

 A.cname LIKE '%%'  OR A.sname LIKE '%%'  OR A.secuCode LIKE '%%'

 OR A. ISSUER LIKE '%%'OR A.guarantor LIKE '%%')

 AND A.isValid = 1

 ORDER BY A.startDate DESC

 LIMIT 0, 20

这是2个表都没有加索引的情况，从explain来看结果非常糟糕，都是全表扫描，并且产生临时表同时有文件排序，效率肯定非常低。

首先尝试在B表上建立一个联合索引

可以考虑从关联字段及where条件字段考虑（bondId, underwriter, agentType）

建一个联合索引，试试。

ALTER TABLE B ADD INDEX bua_index(bondId, underwriter, agentType)

再explain看：

可以看到B表用到了我们刚刚建的联合索引，并且额外信息是Using index ，type是ref级别的，效果比较理想，再来看A表。

Where条件中有多个like，这种情况下一般索引都是不可用的，所以必须用覆盖索引解决，

由于又根据startDate排序，所以尝试根据如下字段建立联合索引，同时查询的字段就是索引中的字段（startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor）

ALTER TABLE A ADD INDEX index_scssig(startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor)

再次explain看看效果：

这样乍看上去A表也用到了刚刚建的联合索引，并且type是range级别虽然比ref差点，按理说应该也还可以，但是我执行sql语句，效率还是非常差，查询耗时达到8s，并且偶尔还不止这个时间

究其原因，虽然使用了索引，但是extra里面是Using index condition&Using where

回表 *** 作了，我在想如果将extra优化成Using index效率肯定没问题

故再进一步优化，还是从索引入手

在联合索引上添加2个字段isValid, bondId 再试试

ALTER TABLE A ADD INDEX index_scssig(isvalid,startDate, endDate,cname, sname, secuCode, issuer, guarantor,bondId)

再次explain:

这个结果就是我想要的，然后执行sql看看效率：

已经提升了很多了，但是我试了别的查询条件偶尔时间会到3，4s,怀疑和自己的机器有关

在这这种多个like的or查询mysql本身并不擅长，无奈坑爹的需要需要这样，可能效率并不是非常的高，优化成这样可以接受了。

最近对以前项目的慢查询进行sql调优，感觉性能的下降往往还是sql语句及索引的建立的问题，explain是很有帮助，正确优化还是能极大提升效率的。

facctcode = '233[深圳]'    可以使用索引，建立索引

facctattr like '投资%'        可以使用索引，建立索引

facctattr not like '%溢折价%'   无法使用索引

facctattr not like '%估值增值%'  无法使用索引

也就是说，可以对 列   facctcode  和  facctattr  分别建立索引

（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

（2） WHERE子句中的连接顺序．：

ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾.

（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间

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