日期:2014-05-16 浏览次数:20575 次
1、一个简单的sql语句问题
??? 假设当前我们有一个表记录用户信息,结构如下:
??? a)????? 表结构
CREATE TABLE `u` (
? `id` int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0′,
? `regdate` int(1) unsigned,
? …..
? PRIMARY KEY (`id`),
? KEY `regdate` (`regdate`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk
说明:1) 由于需要按照注册时间单独查询,建了一个regdate的索引
??????? ??? 2) 其他信息未列出, 一行长度100字节左右,表行数百万级。?
b)????? 需求:需要一个语句查出表中id为10000整数倍的记录总数。
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2、常规答案
??? 一个正常想到的语句是 select sum(id % 10000 = 0) from u; —— (SQL1)
??? 我们来看这个语句的执行流程:
a)????? 遍历所有数据,取出id字段
b)????? 计算id%10000=0的值并通过sum累计。
?????????? 在构造的环境中这个语句的执行时间为2.6s.
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3、查的多,查得快
??? 假设我们同时要查出注册时间在2007年之前的用户总数,我们自然得到这个语句
??? ?select sum(id % 10000 = 0), sum(regdate<1167667200) from sbtest;—-(SQL2)
??? 执行结果发现这个语句执行时间约0.5s 。 这个语句查的数据结果比SQL1多,但执行时间却降为1/5.
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4、分析?
??? 可以直接从执行期间的磁盘参数,或者在os/os0file.c中将程序读取的数据量输出结果查看,直观结果是SQL1读取了更多的磁盘数据。
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问题1:在SQL1执行过程中,遍历所有数据,InnoDB只从磁盘读取了id这个字段,还是全部读入?
??? 实际上由于id是聚簇索引,并没有一个单独的索引树存id,因此在磁盘上,id索引树的叶节点上就是数据。 InnoDB以page为单位读取,在取id的过程中,必须将所有的数据读入。
??? 于是我们发现,在SQL1中,我们只需要id字段,而每行额外读入了几百字节的数据。
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问题2:SQL2避免了读全数据?
??? 确实如此。
??? 我们对比两个语句的explain结果, 发现仅有的不同是选用的key结果不同。
SQL1 | SQL2 |
key: PRIMARY | key: regdate |
??? 由于regdate是非聚簇(secondary index)索引,单独存于另一棵树。 我们知道使用非聚簇索引时,需要读行数据的时候,需要再到聚簇索引中取得。显然SQL2不会再读一遍全数据(否则性能必然低于SQL1)。
??? 而其原因是覆盖索引(covering index)。 非聚簇索引的叶节点上是聚簇索引的字段值,需要取数据时,根据这个值再去聚簇索引上取。而这时InnoDB变“聪明”了, 需要取的值只是id,而id作为聚簇索引的key信息,已经得到,不需要再到聚簇索引中读取数据。
??? 由于regdate索引树上只有regdate和主键(id)的信息,因此数据量远小于全表数据,因此SQL2的读盘量小于SQL1,执行速度快。
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5、其他?
??? 这个例子涉及到几个概念, 聚簇索引(cluster index)、非聚簇索引(secondary index), 覆盖索引(covering index),还有磁盘的数据存放。都算是一些基本的内容,却是平时见到的一些优化的理论基础。举几个例子如下:
1)????? 我们经常被告诫select之后只填最必须的字段
??? 其中的一个原因是减少网络传输。但不一定能够提升服务器执行性能。比如例子中的表,select? * from u where id = n; 与select user_name from u where id =n一样。
??? 当然有些时候效果会很理想,比如 select id from u where regdate=xxx 就比select * from u where regdate=xxx快很多,原因已说明。
2)????? 查询符合条件的第10w个记录开始的10个记录。
??? 这个例子在其他博文上被多次提及,
select * from t order by a limit 100000, 10; 可以改进为
select * from t where a>=(select a from t order by a limit 100000,1) limit 10;
??? 在笔者环境中性能提升约1000倍。
??? 原因即在于, 改进语句中,子查询中的排序只在非聚餐索引a上执行,由于覆盖索引,排序过程不需要访问聚簇索引。实际读读取全数据的只有10条记录,而原语句则需要读所有记录的全数据。
??? 当然执行排序的过程消耗是一样的。?
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6、结束
??? 回到开头,如果只需要查id满足特定条件的记录总数,可以使用select sum(id % 10000 = 0) from u force index (`regdate`);??
??? 把sum(id %10000=0)换成其他操作对执行效率均没有影响。?
??? 但若查询内容中出现除id和regdate外的其他字段,则force index优化无效,可自行分析。
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