前段时间，博主线上项目的几个后端接口执行耗时达到了三、四秒钟以上，查看接口代码，发现 sql 语句执行过慢，于是开始分析 sql 执行 这里把比较经典的优化案例分享给大家。

• 本文所讲述 MySql 8.0+
• 代码演示地址：https://github.com/wayn111/newbee-mall-pro
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一、or 查询条件错误

线上有一个第三方账户扫码绑定手机号登录的接口，这个接口正常逻辑如下：

1. 使用 苹果、QQ、微信获取扫描客户端登录二维码，获取用户第三方账户唯一ID后。
2. 判断第三方账户ID是否存在用户表中，存在且已绑定手机号则直接返回用户 token 进行登录操作。
3. 不存在则提示用户进行绑定手机号操作。
4. 用户填写手机号及短信验证码后，进行第三方账户唯一ID与手机号的绑定，成功则返回用户 token 进行登录操作。

博主记得这个接口是在21年10月上线的，到现在经历了一年多，接口执行时间是越来越慢，初步分析是用户数量持续增长，用户表记录越来越多，导致 sql 查询执行效率越来越低导致。这里用 vc_member_bak 进行举例，表结构以及数据展示，其中 apple_id、weixn_id、qq_id 有建立索引：

vc_member_bak 表数据量在46万左右，开启日志分析后，发现是下面这条 sql 执行太慢导致：

SELECT * FROM vc_member 
WHERE qq_id = 'xxx' OR app_id = 'xxx' OR weixin_id = 'xxx' ;

执行结果：

需要1.3秒左右，这是在我本地模拟的数据，线上用户在百万级别，耗时已经达到2、3秒，于是博主开始上 explain，分析 sql 执行：

由于 explain 结果中 key 列为空，明显可知虽然 possible_keys 列有值，但是执行过程中，没有使用索引导致全表查询，从rows 列为46万可以看出已经基本接近于全表查询。

那么问题出在哪里？我们不是已经给 apple_id、weixn_id、qq_id 三个字段都添加索引了吗。

于是博主仔细查询 sql 语句发现里面有坑，查询的 where 条件上使用的三个条件字段是分别是 app_id、weixin_id、qq_id，而我们的索引字段是 apple_id、weixn_id、qq_id，很明显这是查询字段 apple_id 写成 app_id 了导致。app_id 没有加索引，所以在 or 条件查询下执行的就是全表扫描。

更改字段后执行结果：

Ok，这里发现了是查询字段写错了，那么修改查询字段正确后，查询0.18秒就正常了。?

二、update 批量更新优化

博主以前线上项目（Spring Boot + Mybatis）有一个接口需要批量更新库存，当时博主本着不能再代码 for 循环中执行更新逻辑的初衷，决定再 xml 文件中使用 foreach 标签执行批量更新逻辑，展示如下：

<update id="updateStockNum">
    <foreach collection="stockNumDTOS" item="stockNumDTO">
        update tb_newbee_mall_goods_info 
        set stock_num = stock_num-#{stockNumDTO.goodsCount}
        where goods_id = #{stockNumDTO.goodsId} 
        and stock_num>=#{stockNumDTO.goodsCount} 
        and goods_sell_status = 0;
    </foreach>
</update>

可以看出这个更新 sql 本质上就是在一条 sql 里执行了多个 update 语句。这个写法虽然不是在代码 for 循环中执行，但是这条 sql 语句执行时，MySql 任然是单条单条执行的。这里用 tb_newbee_mall_goods_info 表举例，表结构展示：

3个 update 语句同时执行结果如下：

如上，假如其中一个 update 语句需要耗时40毫秒，那么当有100条 update 语句时，接口耗时就会来到4秒，这显然是不可接受的。

那有没有一种高级一点的写法来执行 update 批量更新嘞？

当然是有的，博主后来使用了 update + case 语句完成这个批量更新功能，

update + casesql 如下：

UPDATE tb_newbee_mall_goods_info 
SET stock_num =
CASE
		goods_id 
		WHEN 10003 THEN
		stock_num - 1 
		WHEN 10004 THEN
		stock_num - 1 
		WHEN 10005 THEN
		stock_num - 1 
		ELSE stock_num  END 
WHERE
	goods_id IN (
		10003,
		10004,
	10005 
	)

我们通过 SET stock_num = case goods_id when 10004 then stock_num - 1 ... ELSE stock_num END 条件，可以将对应 goods_id 的记录的库存数量设置成我们想要的结果。

PS：需要注意的就是 case when then语句不匹配时会返回 null，那就会造成不匹配的库存更新为 null。所以 ELSE stock_num END条件一定要带上，当不匹配 case when then条件时，将库存数量设置成原本数量。where 条件在这里其实可以不加，它起到的作用是限制更新范围，但是建议还是要加上，避免 sql 写错时，造成脏数据范围过大。

update + case执行结果：

可以看出我们更新了3条记录，耗时50毫秒，更新记录越多时，优化效果也就明显。

三、多线程优化大批量数据插入速度

博主线上有一个 cdk 兑换码业务，运营在后台创建一批 cdk 码时，系统会将这批码插入数据库中保存，这样可以保证用户兑换 cdk 时，码在数据库存在才能兑换，保障安全性。当运营创建十万条cdk记录时，线上耗时达到了十几秒。这里用 cdk_info 表举例，表结构展示：

假如我们现在需要保存十万条 cdk_info 记录，分批次保存代码如下：

/**
 * cdk创建
 */
@Test
public void cdkCreate() {
    Integer num = 100000;
    List<CdkInfo> list = new ArrayList<>(num);
    Date date = new Date();
    String createUser = "test";
    for (Integer i = 0; i < num; i++) {
        CdkInfo temp = new CdkInfo();
        temp.setCdkNo(String.valueOf(i));
        temp.setCreateTime(date);
        temp.setCreateUser(createUser);
        list.add(temp);
    }
    long begin = System.currentTimeMillis();
    boolean flag = false;
    for (List<CdkInfo> cdkInfos : ListUtil.partition(list, 1000)) {
        flag = cdkInfoService.saveBatch(cdkInfos, cdkInfos.size());
        if (!flag) {
            break;
        }
    }
    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("执行耗时：" + (end - begin) + "ms");
    Assert.isTrue(flag, "批量更新失败");
}

执行耗时：

可以看到在单一线程下，插入十万条记录差不多需要15秒了，这十万条数据之间没有关联，互不影响，那我们可以通过线程池提交单一批次的保存任务，配合 CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join() 方法，等所有任务执行完成拿到结果。代码如下：

/**
 * 通过线程池创建cdk
 */
@Test
public void asyncCdkCreate() {
    int num = 100000;
    List<CdkInfo> list = new ArrayList<>(num);
    Date date = new Date();
    String createUser = "test";
    for (Integer i = 0; i < num; i++) {
        CdkInfo temp = new CdkInfo();
        temp.setCdkNo(String.valueOf(i));
        temp.setCreateTime(date);
        temp.setCreateUser(createUser);
        list.add(temp);
    }
    long begin = System.currentTimeMillis();
    List<Boolean> flagList = new ArrayList<>();
    List<CompletableFuture<Void>> futures = new ArrayList<>();
    for (List<CdkInfo> cdkInfos : ListUtil.partition(list, 1000)) {
        CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.runAsync(() -> {
            boolean b = cdkInfoService.saveBatch(cdkInfos, cdkInfos.size());
            flagList.add(b);
        }, ForkJoinPool.commonPool());
        futures.add(future);
    }
    CompletableFuture.allOf(futures.toArray(new CompletableFuture[0])).join();
    long end = System.currentTimeMillis();
    log.info("执行耗时：" + (end - begin) + "ms");
    Assert.isTrue(flagList.stream().filter(aBoolean -> !aBoolean).findFirst().orElse(true), "批量更新失败");
}

执行耗时：

可以看到执行耗时2.5秒，执行时间缩短了6倍。

总结

到这里，本文所分享的3个优化案例就介绍完了，希望对大家日常开发有所帮助，喜欢的朋友们可以点赞加关注?。