实战演练（二）：运行20小时的报表SQL优化后秒出

郑松华老师&小鹿知数堂

导读

作者：松华老师&小鹿
松华老师：《SQL优化课程》讲师
小鹿：《SQL优化课程》嫡传弟子||知数堂助教妹纸||DBA一枚
戳下方，看SQL优化高手的实战演练（一）：
不用改表，老司机只用了这招提升千倍性能
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一、概述

这是我们SQL优化班的一个学员，据说该SQL在生产环境中已经运行了20个小时，快把服务器的磁盘资源耗尽了。这20个小时，我们可爱的学员就是靠着删除一些不重要的文件才能够勉强度过。
据了解，该SQL为一个月运行一次的跑报表的SQL，主要问题是随着SQL的运行时间越来越长，所需的临时表空间也越来越大，导致磁盘资源用尽。

二、先看慢SQL

SQL 执行时长，目前已经20小时，还在继续执行

SELECT
COUNT( * ) AS totalNum,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 1 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS1,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 2 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS2,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 3 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS3,
sum( CASE WHEN F.DEAL_STATE = 0 THEN 1 ELSE 0 END ) AS DESTS
FROM
 F
LEFT JOIN  DC ON DC.ID = F.CONST_ID
LEFT JOIN  V ON V.ID = F.VEHICLE_ID
LEFT JOIN  AREA ON AREA.ID = V.SYS_DIVISION_ID
WHERE
DC.ID IS NOT NULL
AND V.ID IS NOT NULL
AND F.DEAL_STATE = 0
AND ALARM_LEVEL IN ( 1, 2, 3 )
AND F.VEHICLE_ID IN (
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
GVLK
WHERE
GROUP_ID IN ( SELECT GROUP_ID FROM GULK WHERE USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a' ) 
UNION
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
UVLK
WHERE
USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a'
)
AND date( F.ALARM_TIME ) BETWEEN '2000-01-01'
AND '2018-08-14'
AND AREA.PATH LIKE CONCAT( ( SELECT ARE.PATH FROM  ARE WHERE ARE.ID = '0' ), '%' )

上述SQL的含义：将F左连DC ，V，AREA表的结果进行where过滤，where中存在子查询，并且还有like函数

查看执行计划

该执行计划如何看:
id=1的列开始，可以看出 F表，DC表，V表，AREA表都属于id=1的，原因是他们使用了left join，都属于同一个层级。
id=2的部分，分成两块，先看靠前的那块， select type 是DEPENDENT SUBQUERY,看table部分是是一个子查询，注意subquery3，所以具体的子查询是id=3的部分。靠后的部分是一个简单的SQL。
id=3的部分，select type是MATERIALIZED ，table 是 UVLK，发生物化视图的是子查询部分中的子查询部分，物化子查询，一般出现物化视图说明子查询中存在嵌套子查询，且是与SQL主体部分完全无关的表，且子查询中并未使用到索引。
id=4部分，是一个DEPENDENT UNION ，将id=2的DEPENDENT SUBQUERY进行union
null部分，union result，是将union的结果集，使用了 using tempory。
id=5部分，是一个子查询，是concat函数的主体部分
问题定位
执行计划中可以看出,GVLK, GULK, UVLK 部分均使用了DEPEND SUBQUERY,是性能的瓶颈，DEPEND SUBQUERY是依赖于SQL的主体部分，它的执行次数最大可能和SQL主体部分结果的行数(448612行)一样多，同时，,GVLK, GULK,UVLK几张表的type都为all，并为使用到索引，MySQL中关联未走索引的表，只有nested loop join（将驱动表/外部表的结果集作为循环基础数据，然后循环从该结果集每次一条获取数据作为下一个表的过滤条件查询数据，然后合并结果。），多表 join的结果就是，临时结果集会非常非常的大。

三、SQL优化过程

验证驱动表F的条件过滤性

SELECT
COUNT( * ) AS totalNum
FROM
  F  
WHERE F.DEAL_STATE = 0
AND ALARM_LEVEL IN ( 1, 2, 3 )  
AND F.ALARM_TIME  BETWEEN '2000-01-01' AND '2018-08-14'

上面的sql 运行10s 结果集为393653条数据，说明where 条件中的过滤条件的选择率不是很好不适合创建索引。

验证子查询的过滤性

  SELECT
  VEHICLE_ID 
  FROM
  GVLK 
  WHERE GROUP_ID IN ( SELECT GROUP_ID FROM GULK WHERE USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a' ) 
UNION
  SELECT
  VEHICLE_ID 
  FROM
  UVLK 
  WHERE  USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a'

上面的SQL 运行了0.5s 结果为1200条。in里的结果速度快结果集很小，F表就该结果进行in操作，也会有大幅度的过滤。

DEPEND SUBQUERY 改写

SELECT
COUNT( * ) AS totalNum
FROM
F
join (
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
GVLK 
WHERE
GROUP_ID IN ( SELECT GROUP_ID FROM GULK  WHERE USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a' )
UNION
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
UVLK 
WHERE
USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a'
) s
WHERE F.DEAL_STATE = 0
AND ALARM_LEVEL IN ( 1, 2, 3 )
AND F.VEHICLE_ID = s.VEHICLE_ID
AND F.ALARM_TIME  BETWEEN '2000-01-01' AND '2018-08-14'

最后运行了如下sql 结果集为 88696 速度为0.5s。采用join的方式替代in的方式，因为 DEPEND SUBQUERY是依赖于SQL的主体部分，执行的次数与被依赖表结果集一致。

四、SQL优化结果

explain extended
SELECT
COUNT( * ) AS totalNum,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 1 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS1,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 2 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS2,
sum( CASE WHEN F.ALARM_LEVEL = 3 THEN 1 ELSE 0 END ) AS LEVELS3,
sum( CASE WHEN F.DEAL_STATE = 0 THEN 1 ELSE 0 END ) AS DESTS
FROM
 F
straight_join (
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
GVLK
WHERE
GROUP_ID IN ( SELECT GROUP_ID FROM GULK WHERE USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a' )
UNION
SELECT
VEHICLE_ID
FROM
UVLK
WHERE
USER_ID = 'ff8080816091b09c0161f9b825750a9a'
) s on F.VEHICLE_ID = s.VEHICLE_ID
 straight_join DC ON DC.ID = F.CONST_ID
 straight_join V ON V.ID = F.VEHICLE_ID
 straight_join AREA ON AREA.ID = V.SYS_DIVISION_ID
WHERE
DC.ID IS NOT NULL
AND V.ID IS NOT NULL
AND F.DEAL_STATE = 0
AND ALARM_LEVEL IN ( 1, 2, 3 )  
AND date( F.ALARM_TIME ) BETWEEN '2000-01-01'
AND '2018-08-14'
AND AREA.PATH LIKE CONCAT( ( SELECT ARE.PATH FROM ARE WHERE ARE.ID = '0' ), '%' )