文章说明

这篇文章主要是记录自己最近在真实工作中遇到的慢查询的案例，然后进行调优分析的过程，欢迎大家一起讨论调优经验。（以下出现的表名，列名都是化名，实际数据也进行过一点微调。）
PS:最近做了一个面试题精选精答的开源项目，如果想要了解更多MySQL相关的技术总结，可以看一看，如果对大家有帮助，希望大家帮忙给一个star，谢谢大家了！

《面试指北》项目地址：https://github.com/NotFound9/interviewGuide

一.复杂的深分页问题优化

背景

有一个article表，用于存储文章的基本信息的，有文章id，作者id等一些属性，有一个content表，主要用于存储文章的内容，主键是article_id，需求需要将一些满足条件的作者发布的文章导入到另外一个库，所以我同事就在项目中先查询出了符合条件的作者id，然后开启了多个线程，每个线程每次取一个作者id，执行查询和导入工作。

查询出作者id是1111，名下的所有文章信息，文章内容相关的信息的SQL如下：

SELECT
	a.*, c.*
FROM
	article a
LEFT JOIN content c ON a.id = c.article_id
WHERE
	a.author_id = 1111
AND a.create_time < ‘2020-04-29 00:00:00‘
LIMIT 210000,100

因为查询的这个数据库是机械硬盘的，在offset查询到20万时，查询时间已经特别长了，运维同事那边直接收到报警，说这个库已经IO阻塞了，已经多次进行主从切换了，我们就去navicat里面试着执行了一下这个语句，也是一直在等待， 然后对数据库执行show proceesslist 命令查看了一下，发现每个查询都是处于Writing to net的状态，没办法只能先把导入的项目暂时下线，然后执行kill命令将当前的查询都杀死进程(因为只是客户端Stop的话，MySQL服务端会继续查询)。

然后我们开始分析这条命令执行慢的原因：

是否是联合索引的问题

当前是索引情况如下：

article表的主键是id，author_id是一个普通索引
content表的主键是article_id

所以认为当前是执行流程是先去article表的普通索引author_id里面找到1111的所有文章id，然后根据这些文章id去article表的聚集索引中找到所有的文章，然后拿每个文章id去content表中找文章内容等信息，然后判断create_time是否满足要求，进行过滤，最终找到offset为20000后的100条数据。

所以我们就将article的author_id索引改成了联合索引(author_id,create_time),这样联合索引(author_id,create_time)中的B+树就是先安装author_id排序，再按照create_time排序，这样一开始在联合(author_id,create_time)查询出来的文章id就是满足create_time < ‘2020-04-29 00:00:00‘条件的，后面就不用进行过滤了，就不会就是符合就不用对create_time过滤。

流程确实是这个流程，但是去查询时，如果limit还是210000, 100时，还是查不出数据，几分钟都没有数据，一直到navica提示超时，使用Explain看的话，确实命中索引了，如果将offset调小，调成6000, 100，勉强可以查出数据，但是需要46s，所以瓶颈不在这里。

真实原因如下：

先看关于深分页的两个查询，id是主键，val是普通索引

直接查询法

select * from test where val=4 limit 300000,5;

先查主键再join

select * from test a 
inner join
(select id from test where val=4 limit 300000,5) as b 
on a.id=b.id;

这两个查询的结果都是查询出offset是30000后的5条数据，区别在于第一个查询需要先去普通索引val中查询出300005个id，然后去聚集索引下读取300005个数据页，然后抛弃前面的300000个结果，只返回最后5个结果，过程中会产生了大量的随机I/O。第二个查询一开始在普通索引val下就只会读取后5个id，然后去聚集索引下读取5个数据页。

同理我们业务中那条查询其实是更加复杂的情况，因为我们业务的那条SQL不仅会读取article表中的210100条结果，而且会每条结果去content表中查询文章相关内容，而这张表有几个TEXT类型的字段，我们使用show table status命令查看表相关的信息发现

发现两个表的数据量都是200多万的量级，article表的行平均长度是266，content表的平均长度是16847，简单来说是当 InnoDB 使用 Compact 或者 Redundant 格式存储极长的 VARCHAR 或者 BLOB 这类大对象时，我们并不会直接将所有的内容都存放在数据页节点中，而是将行数据中的前 768 个字节存储在数据页中，后面会通过偏移量指向溢出页。

（详细了解可以看看这篇文章深度好文带你读懂MySQL和InnoDB）

这样再从content表里面查询连续的100行数据时，读取每行数据时，还需要去读溢出页的数据，这样就需要大量随机IO，因为机械硬盘的硬件特性，随机IO会比顺序IO慢很多。所以我们后来又进行了测试，

只是从article表里面查询limit 200000，100的数据，发现即便存在深分页的问题，查询时间只是0.5s，因为article表的平均列长度是266，所有数据都存在数据页节点中，不存在页溢出，所以都是顺序IO，所以比较快。

//查询时间0.51s
SELECT a.* FROM article a  
WHERE a.author_id = 1111  
AND a.create_time < ‘2020-04-29 00:00:00‘ 
LIMIT 200100, 100

相反的，我们直接先找出100个article_id去content表里面查询数据，发现比较慢，第一次查询时需要3s左右(也就是这些id的文章内容相关的信息都没有过，没有缓存的情况)，第二次查询时因为这些溢出页数据已经加载到buffer pool，所以大概0.04s。

SELECT SQL_NO_CACHE c.* 
FROM article_content c 
WHERE c.article_id in(100个article_id)

解决方案

所以针对这个问题的解决方案主要有两种：

先查出主键id再inner join

非连续查询的情况下，也就是我们在查第100页的数据时，不一定查了第99页，也就是允许跳页查询的情况，那么就是使用先查主键再join这种方法对我们的业务SQL进行改写成下面这样，下查询出210000, 100时主键id，作为临时表temp_table，将article表与temp_table表进行inner join，查询出中文章相关的信息，并且去left Join content表查询文章内容相关的信息。 第一次查询大概1.11s，后面每次查询大概0.15s

SELECT
	a.*, c.*
FROM article a
INNER JOIN(
	SELECT	id FROM	article a
	WHERE	a.author_id = 1111
	AND a.create_time < ‘2020-04-29 00:00:00‘
	LIMIT 210000 ,
	100
) as temp_table ON a.id = temp_table.id
LEFT JOIN content c ON a.id = c.article_id

优化结果

优化前，offset达到20万的量级时，查询时间过长，一直到超时。

优化后，offset达到20万的量级时，查询时间为1.11s。

利用范围查询条件来限制取出的数据

这种方法的大致思路如下，假设要查询test_table中offset为10000的后100条数据，假设我们事先已知第10000条数据的id，值为min_id_value

select * from test_table where id > min_id_value order by id limit 0, 100，就是即利用条件id > min_id_value在扫描索引是跳过10000条记录，然后取100条数据即可，这种处理方式的offset值便成为0了，但此种方式有限制，必须知道offset对应id，然后作为min_id_value，增加id > min_id_value的条件来进行过滤，如果是用于分页查找的话，也就是必须知道上一页的最大的id，所以只能一页一页得查，不能跳页，但是因为我们的业务需求就是每次100条数据，进行分批导数据，所以我们这种场景是可以使用。针对这种方法，我们的业务SQL改写如下：

//先查出最大和最小的id
SELECT min(a.id) as min_id , max(a.id) as max_id 
FROM article a 
WHERE a.author_id = 1111  
AND a.create_time < ‘2020-04-29 00:00:00‘ 
//然后每次循环查找
while(min_id<max_id) {
		SELECT a.*, c.* FROM article a LEFT JOIN content c ON a.id = c.article_id  WHERE a.author_id = 1111  AND a.id > min_id LIMIT 100
		//这100条数据导入完毕后，将100条数据数据中最大的id赋值给min_id，以便导入下100条数据
}

优化结果

优化前，offset达到20万的量级时，查询时间过长，一直到超时。

优化后，offset达到20万的量级时，由于知道第20万条数据的id，查询时间为0.34s。

二.联合索引问题优化

联合索引其实有两个作用：

1.充分利用where条件，缩小范围

例如我们需要查询以下语句：

SELECT * FROM test WHERE a = 1 AND b = 2

如果对字段a建立单列索引，对b建立单列索引，那么在查询时，只能选择走索引a，查询所有a=1的主键id，然后进行回表，在回表的过程中，在聚集索引中读取每一行数据，然后过滤出b = 2结果集，或者走索引b，也是这样的过程。
如果对a，b建立了联合索引(a,b),那么在查询时，直接在联合索引中先查到a=1的节点，然后根据b=2继续往下查，查出符合条件的结果集，进行回表。

2.避免回表(此时也叫覆盖索引)

这种情况就是假如我们只查询某几个常用字段，例如查询a和b如下：

SELECT a,b FROM test WHERE a = 1 AND b = 2

对字段a建立单列索引，对b建立单列索引就需要像上面所说的，查到符合条件的主键id集合后需要去聚集索引下回表查询，但是如果我们要查询的字段本身在联合索引中就都包含了，那么就不用回表了。

3.减少需要回表的数据的行数

这种情况就是假如我们需要查询a>1并且b=2的数据

SELECT * FROM test WHERE a > 1 AND b = 2

如果建立的是单列索引a，那么在查询时会在单列索引a中把a>1的主键id全部查找出来然后进行回表。
如果建立的是联合索引(a,b),基于最左前缀匹配原则，因为a的查询条件是一个范围查找(=或者in之外的查询条件都是范围查找)，这样虽然在联合索引中查询时只能命中索引a的部分，b的部分命中不了，只能根据a>1进行查询，但是由于联合索引中每个叶子节点包含b的信息，在查询出所有a>1的主键id时，也会对b=2进行筛选，这样需要回表的主键id就只有a>1并且b=2这部分了，所以回表的数据量会变小。

我们业务中碰到的就是第3种情况，我们的业务SQL本来更加复杂，还会join其他表，但是由于优化的瓶颈在于建立联合索引，所以进行了一些简化，下面是简化后的SQL：

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a
where
  a.create_time between ‘2020-03-29 03:00:00.003‘
and ‘2020-04-29 03:00:00.003‘
and a.status = 1

我们的需求其实就是从article表中查询出最近一个月，status为1的文章，我们本来就是针对create_time建了单列索引，结果在慢查询日志中发现了这条语句，查询时间需要0.91s左右，所以开始尝试着进行优化。

为了便于测试，我们在表中分别对create_time建立了单列索引create_time，对(create_time,status)建立联合索引idx_createTime_status。

强制使用idx_createTime进行查询

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_createTime)
where
  a.create_time between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘
and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘
and a.status = 1

强制使用idx_createTime_status进行查询（即使不强制也是会选择这个索引）

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_createTime_status)
where
  a.create_time between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘
and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘
and a.status = 1

优化结果：

优化前使用idx_createTime单列索引，查询时间为0.91s

优化前使用idx_createTime_status联合索引，查询时间为0.21s

EXPLAIN的结果如下：

原理分析

先介绍一下EXPLAIN中Extra列的各种取值的含义

Using filesort

当Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。数据较少时从内存排序，否则从磁盘排序。Explain不会显示的告诉客户端用哪种排序。

Using index

仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不需要进行附加搜索来读取实际行(使用二级覆盖索引即可获取数据)。 当查询仅使用作为单个索引的一部分的列时，可以使用此策略。

Using temporary

要解决查询，MySQL需要创建一个临时表来保存结果。 如果查询包含不同列的GROUP BY和ORDER BY子句，则通常会发生这种情况。官方解释：”为了解决查询，MySQL需要创建一个临时表来容纳结果。典型情况如查询包含可以按不同情况列出列的GROUP BY和ORDER BY子句时。很明显就是通过where条件一次性检索出来的结果集太大了，内存放不下了，只能通过加临时表来辅助处理。

Using where

表示当where过滤条件中的字段无索引时，MySQL Sever层接收到存储引擎(例如innodb)的结果集后，根据where条件中的条件进行过滤。

Using index condition

Using index condition 会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行；

我们的实际案例中，其实就是走单个索引idx_createTime时，只能从索引中查出 满足a.create_time between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘ and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘条件的主键id，然后进行回表，因为idx_createTime索引中没有status的信息，只能回表后查出所有的主键id对应的行。然后innodb将结果集返回给MySQL Sever，MySQL Sever根据status字段进行过滤，筛选出status为1的字段，所以第一个查询的Explain结果中的Extra才会显示Using where。

filtered字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，这个是预估值，因为status取值是null，1，2，3，4，所以这里给的25%。

所以第二个查询与第一个查询的区别主要在于一开始去idx_createTime_status查到的结果集就是满足status是1的id，所以去聚集索引下进行回表查询时，扫描的行数会少很多（大概是2.7万行与15万行的区别），之后innodb返回给MySQL Server的数据就是满足条件status是1的结果集（2.7万行），不用再进行筛选了，所以第二个查询才会快这么多，时间是优化前的23%。（两种查询方式的EXPLAIN预估扫描行数都是30万行左右是因为idx_createTime_status只命中了createTime，因为createTime不是查单个值，查的是范围）

//查询结果行数是15万行左右
SELECT count(*) from article a 
where a.post_time 
between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘ and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘

//查询结果行数是2万6行左右
SELECT count(*) from article a 
where a.post_time 
between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘ and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘ 
and a.audit_status = 1

发散思考：如果将联合索引(createTime，status)改成(status，createTime)会怎么样？

where
  a.create_time between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘
and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘
and a.status = 1

根据最左匹配的原则，因为我们的where查询条件是这样，如果是(createTime，status)那么索引就只能用到createTime，如果是(status，createTime)，因为status是查询单个值，所以status，createTime都可以命中，在(status，createTime)索引中扫描行数会减少，但是由于(createTime，status)这个索引本身值包含createTime，status，id三个字段的信息，数据量比较小，而一个数据页是16k，可以存储1000个以上的索引数据节点，而且是查询到createTime后，进行的顺序IO，所以读取比较快，总得的查询时间两者基本是一致。下面是测试结果：

首先创建了(status，createTime)名叫idx_status_createTime，

SELECT
  a.id as article_id ,
  a.title as title ,
  a.author_id as author_id 
from
  article a  FORCE INDEX(idx_status_createTime)
where
  a.create_time between ‘2020-03-22 03:00:00.003‘
and ‘2020-04-22 03:00:00.003‘
and a.status = 1

查询时间是0.21，跟第二种方式(createTime，status)索引的查询时间基本一致。

Explain结果对比：

扫描行数确实会少一些，因为在idx_status_createTime的索引中，一开始根据status = 1排除掉了status取值为其他值的情况。

MySQL慢查询优化（线上案例调优）