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# 18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同性能却差异巨大
在MySQL中有很多看上去逻辑相同但性能却差异巨大的SQL语句。对这些语句使用不当的话就会不经意间导致整个数据库的压力变大。
我今天挑选了三个这样的案例和你分享。希望再遇到相似的问题时,你可以做到举一反三、快速解决问题。
# 案例一:条件字段函数操作
假设你现在维护了一个交易系统其中交易记录表tradelog包含交易流水号tradeid、交易员idoperator、交易时间t\_modified等字段。为了便于描述我们先忽略其他字段。这个表的建表语句如下
```
mysql> CREATE TABLE `tradelog` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`operator` int(11) DEFAULT NULL,
`t_modified` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `tradeid` (`tradeid`),
KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```
假设现在已经记录了从2016年初到2018年底的所有数据运营部门有一个需求是要统计发生在所有年份中7月份的交易记录总数。这个逻辑看上去并不复杂你的SQL语句可能会这么写
```
mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
```
由于t\_modified字段上有索引于是你就很放心地在生产库中执行了这条语句但却发现执行了特别久才返回了结果。
如果你问DBA同事为什么会出现这样的情况他大概会告诉你如果对字段做了函数计算就用不上索引了这是MySQL的规定。
现在你已经学过了InnoDB的索引结构了可以再追问一句为什么为什么条件是where t\_modified='2018-7-1的时候可以用上索引而改成where month(t\_modified)=7的时候就不行了
下面是这个t\_modified索引的示意图。方框上面的数字就是month()函数对应的值。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/3e/86/3e30d9a5e67f711f5af2e2599e800286.png)
图1 t\_modified索引示意图
如果你的SQL语句条件用的是where t\_modified='2018-7-1的话引擎就会按照上面绿色箭头的路线快速定位到 t\_modified='2018-7-1需要的结果。
实际上B+树提供的这个快速定位能力,来源于同一层兄弟节点的有序性。
但是如果计算month()函数的话你会看到传入7的时候在树的第一层就不知道该怎么办了。
也就是说,**对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。**
需要注意的是,优化器并不是要放弃使用这个索引。
在这个例子里放弃了树搜索功能优化器可以选择遍历主键索引也可以选择遍历索引t\_modified优化器对比索引大小后发现索引t\_modified更小遍历这个索引比遍历主键索引来得更快。因此最终还是会选择索引t\_modified。
接下来我们使用explain命令查看一下这条SQL语句的执行结果。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/27/55/27c2f5ff3549b18ba37a28f4919f3655.png)
图2 explain 结果
key="t\_modified"表示的是使用了t\_modified这个索引我在测试表数据中插入了10万行数据rows=100335说明这条语句扫描了整个索引的所有值Extra字段的Using index表示的是使用了覆盖索引。
也就是说由于在t\_modified字段加了month()函数操作导致了全索引扫描。为了能够用上索引的快速定位能力我们就要把SQL语句改成基于字段本身的范围查询。按照下面这个写法优化器就能按照我们预期的用上t\_modified索引的快速定位能力了。
```
mysql> select count(*) from tradelog where
-> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or
-> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or
-> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');
```
当然,如果你的系统上线时间更早,或者后面又插入了之后年份的数据的话,你就需要再把其他年份补齐。
到这里我给你说明了由于加了month()函数操作MySQL无法再使用索引快速定位功能而只能使用全索引扫描。
不过优化器在个问题上确实有“偷懒”行为即使是对于不改变有序性的函数也不会考虑使用索引。比如对于select \* from tradelog where id + 1 = 10000这个SQL语句这个加1操作并不会改变有序性但是MySQL优化器还是不能用id索引快速定位到9999这一行。所以需要你在写SQL语句的时候手动改写成 where id = 10000 -1才可以。
# 案例二:隐式类型转换
接下来我再跟你说一说,另一个经常让程序员掉坑里的例子。
我们一起看一下这条SQL语句
```
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
```
交易编号tradeid这个字段上本来就有索引但是explain的结果却显示这条语句需要走全表扫描。你可能也发现了tradeid的字段类型是varchar(32),而输入的参数却是整型,所以需要做类型转换。
那么,现在这里就有两个问题:
1. 数据类型转换的规则是什么?
2. 为什么有数据类型转换,就需要走全索引扫描?
先来看第一个问题,你可能会说,数据库里面类型这么多,这种数据类型转换规则更多,我记不住,应该怎么办呢?
这里有一个简单的方法,看 select “10” > 9的结果
1. 如果规则是“将字符串转成数字”那么就是做数字比较结果应该是1
2. 如果规则是“将数字转成字符串”那么就是做字符串比较结果应该是0。
验证结果如图3所示。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/2b/14/2b67fc38f1651e2622fe21d49950b214.png)
图3 MySQL中字符串和数字转换的效果示意图
从图中可知select “10” > 9返回的是1所以你就能确认MySQL里的转换规则了在MySQL中字符串和数字做比较的话是将字符串转换成数字。
这时,你再看这个全表扫描的语句:
```
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
```
就知道对于优化器来说,这个语句相当于:
```
mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int) = 110717;
```
也就是说,这条语句触发了我们上面说到的规则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。
现在我留给你一个小问题id的类型是int如果执行下面这个语句是否会导致全表扫描呢
```
select * from tradelog where id="83126";
```
你可以先自己分析一下,再到数据库里面去验证确认。
接下来,我们再来看一个稍微复杂点的例子。
# 案例三:隐式字符编码转换
假设系统里还有另外一个表trade\_detail用于记录交易的操作细节。为了便于量化分析和复现我往交易日志表tradelog和交易详情表trade\_detail这两个表里插入一些数据。
```
mysql> CREATE TABLE `trade_detail` (
`id` int(11) NOT NULL,
`tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
`trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /*操作步骤*/
`step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /*步骤信息*/
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into tradelog values(1, 'aaaaaaaa', 1000, now());
insert into tradelog values(2, 'aaaaaaab', 1000, now());
insert into tradelog values(3, 'aaaaaaac', 1000, now());
insert into trade_detail values(1, 'aaaaaaaa', 1, 'add');
insert into trade_detail values(2, 'aaaaaaaa', 2, 'update');
insert into trade_detail values(3, 'aaaaaaaa', 3, 'commit');
insert into trade_detail values(4, 'aaaaaaab', 1, 'add');
insert into trade_detail values(5, 'aaaaaaab', 2, 'update');
insert into trade_detail values(6, 'aaaaaaab', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(7, 'aaaaaaab', 4, 'commit');
insert into trade_detail values(8, 'aaaaaaac', 1, 'add');
insert into trade_detail values(9, 'aaaaaaac', 2, 'update');
insert into trade_detail values(10, 'aaaaaaac', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(11, 'aaaaaaac', 4, 'commit');
```
这时候如果要查询id=2的交易的所有操作步骤信息SQL语句可以这么写
```
mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /*语句Q1*/
```
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/ad/22/adfe464af1d15f3261b710a806c0fa22.png)
图4 语句Q1的explain 结果
我们一起来看下这个结果:
1. 第一行显示优化器会先在交易记录表tradelog上查到id=2的行这个步骤用上了主键索引rows=1表示只扫描一行
2. 第二行key=NULL表示没有用上交易详情表trade\_detail上的tradeid索引进行了全表扫描。
在这个执行计划里是从tradelog表中取tradeid字段再去trade\_detail表里查询匹配字段。因此我们把tradelog称为驱动表把trade\_detail称为被驱动表把tradeid称为关联字段。
接下来我们看下这个explain结果表示的执行流程
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/82/a9/8289c184c8529acea0269a7460dc62a9.png)
图5 语句Q1的执行过程
图中:
* 第1步是根据id在tradelog表里找到L2这一行
* 第2步是从L2中取出tradeid字段的值
* 第3步是根据tradeid值到trade\_detail表中查找条件匹配的行。explain的结果里面第二行的key=NULL表示的就是这个过程是通过遍历主键索引的方式一个一个地判断tradeid的值是否匹配。
进行到这里你会发现第3步不符合我们的预期。因为表trade\_detail里tradeid字段上是有索引的我们本来是希望通过使用tradeid索引能够快速定位到等值的行。但这里并没有。
如果你去问DBA同学他们可能会告诉你因为这两个表的字符集不同一个是utf8一个是utf8mb4所以做表连接查询的时候用不上关联字段的索引。这个回答也是通常你搜索这个问题时会得到的答案。
但是你应该再追问一下,为什么字符集不同就用不上索引呢?
我们说问题是出在执行步骤的第3步如果单独把这一步改成SQL语句的话那就是
```
mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;
```
其中,$L2.tradeid.value的字符集是utf8mb4。
参照前面的两个例子你肯定就想到了字符集utf8mb4是utf8的超集所以当这两个类型的字符串在做比较的时候MySQL内部的操作是先把utf8字符串转成utf8mb4字符集再做比较。
> 这个设定很好理解utf8mb4是utf8的超集。类似地在程序设计语言里面做自动类型转换的时候为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。
因此, 在执行上面这个语句的时候需要将被驱动数据表里的字段一个个地转换成utf8mb4再跟L2做比较。
也就是说,实际上这个语句等同于下面这个写法:
```
select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;
```
CONVERT()函数在这里的意思是把输入的字符串转成utf8mb4字符集。
这就再次触发了我们上面说到的原则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。
到这里,你终于明确了,字符集不同只是条件之一,**连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作**,是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。
作为对比验证我给你提另外一个需求“查找trade\_detail表里id=4的操作对应的操作者是谁”再来看下这个语句和它的执行计划。
```
mysql>select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;
```
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/92/11/92cb498ceb3557e41700fae53ce9bd11.png)
图6 explain 结果
这个语句里trade\_detail 表成了驱动表但是explain结果的第二行显示这次的查询操作用上了被驱动表tradelog里的索引(tradeid)扫描行数是1。
这也是两个tradeid字段的join操作为什么这次能用上被驱动表的tradeid索引呢我们来分析一下。
假设驱动表trade\_detail里id=4的行记为R4那么在连接的时候图5的第3步被驱动表tradelog上执行的就是类似这样的SQL 语句:
```
select operator from tradelog where traideid =$R4.tradeid.value;
```
这时候$R4.tradeid.value的字符集是utf8, 按照字符集转换规则要转成utf8mb4所以这个过程就被改写成
```
select operator from tradelog where traideid =CONVERT($R4.tradeid.value USING utf8mb4);
```
你看这里的CONVERT函数是加在输入参数上的这样就可以用上被驱动表的traideid索引。
理解了原理以后,就可以用来指导操作了。如果要优化语句
```
select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;
```
的执行过程,有两种做法:
* 比较常见的优化方法是把trade\_detail表上的tradeid字段的字符集也改成utf8mb4这样就没有字符集转换的问题了。
```
alter table trade_detail modify tradeid varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 default null;
```
* 如果能够修改字段的字符集的话,是最好不过了。但如果数据量比较大, 或者业务上暂时不能做这个DDL的话那就只能采用修改SQL语句的方法了。
```
mysql> select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2;
```
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/aa/d6/aa844a7bf35d330b9ec96fc159331bd6.png)
图7 SQL语句优化后的explain结果
这里,我主动把 l.tradeid转成utf8就避免了被驱动表上的字符编码转换从explain结果可以看到这次索引走对了。
# 小结
今天我给你举了三个例子,其实是在说同一件事儿,即:**对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,因此优化器就决定放弃走树搜索功能。**
第二个例子是隐式类型转换,第三个例子是隐式字符编码转换,它们都跟第一个例子一样,因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。
MySQL的优化器确实有“偷懒”的嫌疑即使简单地把where id+1=1000改写成where id=1000-1就能够用上索引快速查找也不会主动做这个语句重写。
因此每次你的业务代码升级时把可能出现的、新的SQL语句explain一下是一个很好的习惯。
最后,又到了思考题时间。
今天我留给你的课后问题是,你遇到过别的、类似今天我们提到的性能问题吗?你认为原因是什么,又是怎么解决的呢?
你可以把你经历和分析写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论跟大家一起分享和分析。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。
# 上期问题时间
我在上篇文章的最后留给你的问题是我们文章中最后的一个方案是通过三次limit Y,1 来得到需要的数据,你觉得有没有进一步的优化方法。
这里我给出一种方法取Y1、Y2和Y3里面最大的一个数记为M最小的一个数记为N然后执行下面这条SQL语句
```
mysql> select * from t limit N, M-N+1;
```
再加上取整个表总行数的C行这个方案的扫描行数总共只需要C+M+1行。
当然也可以先取回id值在应用中确定了三个id值以后再执行三次where id=X的语句也是可以的。@倪大人 同学在评论区就提到了这个方法。
这次评论区出现了很多很棒的留言:
> @老杨同志 提出了重新整理的方法、@雪中鼠\[悠闲\] 提到了用rowid的方法是类似的思路就是让表里面保存一个无空洞的自增值这样就可以用我们的随机算法1来实现
> @吴宇晨 提到了拿到第一个值以后用id迭代往下找的方案利用了主键索引的有序性。