记录一次11表关联查询的优化

标签：11 执行 查询 关联 索引 sql sbi

一、优化背景

接收的历史项目有一个存储过程，查询涉及 11张表。
单个存储过程在线上查询一次耗时时间较长。
获取该存储过程在无压力的测试库单独执行，最好的情况，执行单次需要耗时 314.758 秒。

二、优化过程

2.1、原存储过程语句

查询最优时，用时 314秒。

{ 原存储过程：略 }

单独查看原语句， 得到信息， 查询结果列 56列， 查询表涉及 11张表 

它的执行过程：

 

 

 可以看到 qfa 表执行了全量的查询， 检索行为 366555 行。

2.2、对原语句进行分析

共涉及11张表
列出这11张表的数据信息

表名	记录数	数据容量（MB）	索引容量（MB）
sbi	2421923	922.96	1206.51
qfa	342002	168.85	30
cfi	421621	84.67	21.57
lfi	374034	71.65	48.67
lep	20205	30.57	4.54
bsn	1678903	1246	461.32
cfs	1695558	1220	530.1
mbc	1751621	222.89	366.65
isn	1984947	1142	613.26
ase	2844362	456	453.32
css	208406	47.62	22.09

 

2.3、分析sql 关联表 和 查询字段

 { sql ：略 }

分析sql 以 sbi 为主表，其他10张表都是 left join 关联查询，

对 sbi 表进行分析，并不是 sbi 中所有数据都会用到。

有查询条件 sec_type_code IN ('001001', '001002') and sbi1.is_listing = 1 的限制。 

 

2.4、提取子查询

  { sql ：略 }

这一步就将查询时间压缩在 70秒左右。

查看它的执行过程：

 

 

 这时查询的大表变成 sbi ， 查询数据量 15082 ，

 

2.5、子查询 + 表排序（正/倒序）

查询的表按照大小进行排序，小表查询靠前，大表查询靠后。
倒叙方式也尝试了 大表查询靠前，小表查询靠后。

使用排序方式，比无序方式有少量的效率提升。
两种方式的查询，没有明显的效率差异。

 

2.6、子查询 + 表排序（正序） + inner 查询

将当前的 left join 替换为 inner join 查询。
这种方式替换后，发现 inner join 比 left join 查询得到的数据量少，此方法废弃。

 

2.7、最终确定sql

因为发现当前查询数据量受限于 sbi 表，数据量就在5100左右，删除了之前存储过程中的 limit 0, 10000;
这个sql 在开发库查询，效率最好是 64秒

  { sql ：略 }

  它的执行过程：

查询的表不变，查询过程也没有变， 这里跟上个的区别就是调整了表查询时的顺序， 按照表数据量从小到大关联的查询。 查询效率有微量的提升。

 

三、第二阶段， 查询拆分

3.1、 将sql 拆分为多条sql 

这个要求时是sql查询压缩在 60秒内，减少数据库压力。

3.1.1、第一组

sbi + css 

  { sql ：略 }

sql执行最快， 16秒， 可以执行完，主信息。

它的执行过程：

 

 

3.1.2、第二组

sbi + qfa + lep + lfi + cfi + bsn 

  { sql ：略 }

这个查询中， sbi 为主表， 但是所有关联表都需要关联 qfa 表的 report_period 数据，

执行效率约 35秒
它的执行过程

 

 

 

3.1.3、第三组

 sbi + qfa + cfs + mbc + isn 

  { sql ：略 }

 这个查询中， sbi 为主表， 但是所有关联表都需要关联 qfa 表的 report_period 数据，

执行效率约 38秒 
它的执行过程：

 

 

  

3.1.4、第四组 

 sbi + qfs + ase

  { sql ：略 }

这个查询中， sbi 为主表，需要关联 qfa 表的 report_period 数据，

执行效率约 37秒
第二组、第三组、第四组 sql 关联性相似， 由于合并到一起 关联 9张表， 执行时间较长， 所以在此对sql进行了拆分。
单独 第四组，只多关联了 ase 情况下，就需要约37秒的时间， 所以对第二组和第三组关联表进行多次调试后，将查询时间平均到 约 37秒左右的查询效果，
它的执行过程：

 

 

 

3.2、代码逻辑合并数据值 

 

代码逻辑上，将四个sql得到四个List集合做合并，
得到最终通一条sql查询出的效果。

 

四、扩展

4.1、explain 参数含义

 

类型	说明	值
id	列 id 列越大，执行优先级越高， id相同，从上往下执行， id 为null ，最后执行	简单子查询 派生表 （from 语句中的子查询） union 查询
select_type	select 的类型	SIMPLE：简单查询，不包含子查询 和 union PRIMARY ：复杂查询的主查询 SUBQUERY ：子查询 UNION：union 中第二个或后面的查询
table	输出结果集的表	{展示的别名}
parititions
type	表的链接类型	性能逐渐降低 1、system ：常量表，仅有一行 2、const ：单表最多有一行匹配，例：主键索引 3、eq_ref ：对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，例：多表关联中使用 主键索引 4、ref ：类似 eq_ref， 使用的普通索引 5、ref_or_null ：类似 ref，条件中包含对 null 的查询 6、index_merge ：索引合并优化 7、unique_subquery ：in 后是一个查询主键字段的子查询 8、index_subquery ：in 后面是查询非唯一索引字段的子查询 9、range ：单表中范围查询 10、index ：对于前面每一行，都通过查询索引来得到数据 11、all ：对于前面每一行，都通过全表扫描得到数据
possible_keys	查询时可能用到的索引	{可用索引} 为null时，代表没有可用索引。 如果该列有值， key = NULL， 代表 mysql 认为索引查询帮助不大， 选择了全表查询。也就是索引失效情况。
key	实际使用的索引	如果没用到索引， 值为 NULL
key_len	索引字段长度	计算： 数值类型：         tinyint：1字节         int：4字节         bigint：8字节 时间类型         date：3字节         timestamp：4字节         datetime：8字节 值越小越好，索引短，节省空间，查询速度快
ref	key列索引中， 表查找值所用到的列或常量。	例： func：条件表达式 或 函数 thsdb.sbi1.issue_org_id：字段名
rows	估计要读取并检测的行数 并非结果集里的行数
filtered
Extra	执行情况的说明	Using index ：查询的列被索引覆盖，where筛选条件是索引的前导列（最左索引），一般是用到覆盖索引。 Using where ：查询的列未被索引覆盖，where筛选条件非索引的前导列 NULL ：查询列未被索引覆盖，用到了索引，但是部分字段需要回表查询，不是完全用到索引，也不是完全没用到索引。

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