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。
三个案例
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 id(operator)、交易时间(t_modified)等字段,先忽略其他字段。这个表的建表语句如下:
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;
现在已经记录了从 2016 年初到 2018 年底的所有数据,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。SQL 语句可能会这么写:
select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
发现执行了特别久,才返回了结果。
原因:如果对字段做了函数计算,就用不上索引了,这是 MySQL 的规定。
Q: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?
A:
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。
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。

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。
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,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(注意是遍历)。因此最终还是会选择索引 t_modified。
使用 explain 命令,查看一下这条 SQL 语句的执行结果。

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。
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');
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。
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。
原因: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。
Q:数据类型转换的规则是什么?
A:
字符串和数字做比较的话,是将字符串转换成数字。
看 select “10” > 9 的结果:

Q:为什么有数据类型转换,就需要走全索引扫描?
A:
对于优化器来说,上面的SQL语句相当于:
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。
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。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。
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:
select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /* 语句 Q1*/
语句 Q1 的 explain 结果如下

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。
语句 Q1 的执行过程如下:

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。
原因: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。
Q:为什么字符集不同就用不上索引呢?
A:如果单独把第 3 步改成 SQL 语句的话,那就是:
select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;
其中,$L2.tradeid.value 的字符集是 utf8mb4。
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。
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;
再次触发了上面说到的原则:对索引字段做函数操作,优化器会放弃走树搜索功能。
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,“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。
select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;

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。
Q:为什么这次能用上被驱动表的 tradeid 索引呢?
A:
假设驱动表 trade_detail 里 id=4 的行记为 R4,那么在连接的时候,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);
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。
如果要优化语句
select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2;
有两种做法:
alter table trade_detail modify tradeid varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 default null;
mysql> select d.* from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=CONVERT(l.tradeid USING utf8) and l.id=2;
主动把 l.tradeid 转成 utf8,就避免了被驱动表上的字符编码转换

索引字段不能进行函数操作,但是索引字段的参数(=后面的值)可以用函数
表结构如下:
CREATE TABLE `table_a` (
`id` int(11) NOT NULL,
`b` varchar(10) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;
假设现在表里面,有 100 万行数据,其中有 10 万行数据的 b 的值是’1234567890’, 假设现在执行语句是这么写的:
select * from table_a where b='1234567890abcd';
Q: 这时候,MySQL 会怎么执行呢?
A: 最理想的情况是,MySQL 看到字段 b 定义的是 varchar(10),直接返回空呀。可惜,MySQL 并没有这么做。
那要不,就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去做匹配,肯定也没能够快速判断出索引树 b 上并没有这个值,也很快就能返回空结果。但实际上,MySQL 也不是这么做的。
这条 SQL 语句的执行很慢,流程是这样的:
虽然执行过程中可能经过函数操作,但是最终在拿到结果后,server 层还是要做一轮判断的。
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