关于sqlserver:数栈SQL优化案例OR条件优化

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本文整顿自：袋鼠云技术荟 | SQL 优化案例(2)：OR 条件优化

数栈是云原生—站式数据中台 PaaS，咱们在 github 上有一个乏味的开源我的项目：https://github.com/DTStack/flinkx

FlinkX 是一个基于 Flink 的批流对立的数据同步工具，既能够采集动态的数据，比方 MySQL，HDFS 等，也能够采集实时变动的数据，比方 MySQL binlog，Kafka 等，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎，大家如果有趣味，欢送来 github 社区找咱们玩~

在 MySQL 中，同样的查问条件，如果变换 OR 在 SQL 语句中的地位，那么查问的后果也会有差别，在较为简单的状况下，可能会带来索引抉择不佳的性能隐患，为了防止执行效率大幅度降落的问题，咱们能够适当思考应用 Union all 对查问逻辑较为简单的 SQL 进行拆散。

常见 OR 应用场景，请浏览以下案例：

案例一：不同列应用 OR 条件查问

1. 待优化场景

SELECT
..
..
  FROM`t1` a
 WHERE a.token= '16149684'
   AND a.store_id= '242950'
   AND(a.registrationId IS NOT NULL
   AND a.registrationId<> '')
    OR a.uid= 308475
   AND a.registrationId IS NOT NULL
   AND a.registrationId<> ''

执行打算

+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
| id           | select_type           | table           | type           | key               | key_len           | ref           | rows           | Extra                                       |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
| 1            | SIMPLE                | a               | range          |idx_registrationid | 99                |               | 100445         | Using index condition; Using where          |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+

共返回 1 行记录, 破费 5 ms。

2. 场景解析

从查问条件中能够看出 token 和 uid 过滤性都十分好，然而因为应用了 or，须要采纳 index merge 的办法能力取得比拟好的性能。但在理论执行过程中 MySQL 优化器默认抉择了应用 registrationId 上的索引，导致 SQL 的性能很差。

3. 场景优化

咱们将 SQL 改写成 union all 的模式。

SELECT
...
...
FROM`t1` a
WHERE a.token = '16054473'
AND a.store_id = '138343'
AND b.is_refund = 1
AND (a.registrationId IS NOT NULL
AND a.registrationId <> '')
union all
SELECT
...
...
FROM`t1` a
where a.uid = 181579
AND a.registrationId IS NOT NULL
AND a.registrationId <> ''

+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
| id           | select_type           | table           | type           | possible_keys                | key           | key_len           | ref                          | rows           | Extra                              |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
| 1            | PRIMARY               | a               | ref            | IDX_TOKEN,IDX_STORE_ID_TOKEN | IDX_TOKEN     | 63                | const                        | 1              | Using index condition; Using where |
| 1            | PRIMARY               | b               | eq_ref         | PRIMARY                      | PRIMARY       | 4                 | youdian_life_sewsq.a.role_id | 1              | Using where                        |
| 2            | UNION                 | a               | const          | PRIMARY                      | PRIMARY       | 4                 | const                        | 1              |                                    |
| 2            | UNION                 | b               | const          | PRIMARY                      | PRIMARY       | 4                 | const                        | 0              | unique row not found               |
|              | UNION RESULT          | <union1,2>      | ALL            |                              |               |                   |                              |                | Using temporary                    |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+

共返回 5 行记录, 破费 5 ms。

通过比照优化前后的执行打算，能够显著看出，将 SQL 拆分成两个子查问，再应用 union 对后果进行合并，稳定性和安全性更好，性能更高。

案例二：同一列应用 OR 查问条件

1. 待优化场景

select
....
....
from
t1 as mci
left join t1 as ccv2_1 on ccv2_1.unique_no = mci=category_no1
left join t1 as ccv2_2 on ccv2_2.unique_no = mci=category_no2
left join t1 as ccv2_3 on ccv2_3.unique_no = mci=category_no3
left join(
  select product_id,
  count(0) count
  from t2 pprod
  inner join t3 pinfo on pinfo.promotion_id = pprod.promotion_id
  and pprod.is_enable =1
  and ppinfo.is_enable=1
  and pinfo.belong_t0 =1
  and pinfo.end_time >=now()
  and not (
   pinfo.onshelv_time>'2019-06-30 00:00:00'
   or pinfo.end_time>'2018-12-05 00:00:00'
  )group by pprod.product_id
)as pc on pc.product_id = mci.product_id
where mci.is_enable =0
and mci.comodifty_type in ('1', '5', '6')
and (pc.count =0 or pc.count isnull) limit 0,5;

执行打算

​

2. 场景解析

本例的 SQL 查问中有一个子查问，子查问被当成驱动表，产生了 auto_key，通过 SQL 拆分进行测试，验证次要是 (pc.count =0 , or pc.count is null) 会影响到整个 SQL 的性能，须要进行比拟改写。

3. 场景优化

首先咱们能够独自思考(pc.count =0 , or pc.count is null) 如何进行优化？先写一个相似的 SQL

Select col from test where col =100 or col is null;
+--------+
| col    |
+--------+
|    100 |
|   NULL |
+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

这个时候咱们看到的其实是同一个列，但对应不同的值，这种状况能够利用 case when 进行转换。

Select col From test where case when col is null then 100 else col =100 end;
+--------+
| col    |
+--------+
|    100 |
|   NULL |
+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

再回到原始 SQL 进行改写。

select
....
....
from
t1 as mci
left join t1 as ccv2_1 on ccv2_1.unique_no = mci=category_no1
left join t1 as ccv2_2 on ccv2_2.unique_no = mci=category_no2
left join t1 as ccv2_3 on ccv2_3.unique_no = mci=category_no3
left join(
  select product_id,
  count(0) count
  from t2 pprod
  inner join t3 pinfo on pinfo.promotion_id = pprod.promotion_id
  and pprod.is_enable =1
  and ppinfo.is_enable=1
  and pinfo.belong_t0 =1
  and pinfo.end_time >=now()
  and not (
   pinfo.onshelv_time>'2019-06-30 00:00:00'
   or pinfo.end_time>'2018-12-05 00:00:00'
  )group by pprod.product_id
)as pc on pc.product_id = mci.product_id
where mci.is_enable =0
and mci.comodifty_type in ('1', '5', '6')
and case when pc.count is null then 0 else pc.count end=0 limit 0,5;

​

能够看出优化后的 SQL 比原始 SQL 快了 30 秒，执行效率晋升约 50 倍。

案例三：优化关联 SQL OR 条件

1. 待优化场景

SELECT user_msg.msg_id AS‘msg_id’, user_msg.content AS‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON user_msg.group_id = group.group_id
WHERE user_msg.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL30SECOND)
OR user.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
OR group.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)

2. 场景解析

咱们仔细分析上述查问语句，发现尽管业务逻辑只须要查问半分钟内批改的数据，但执行过程却必须对所有的数据进行关联操作，带来不必要的性能损耗。

​

3. 场景优化

咱们对原始 SQL 进行拆分操作，第一局部 sql-01 如下：

SELECT user_msg.msg_id AS‘msg_id’, user_msg.content AS‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON user_msg.group_id = group.group_id
WHERE user_msg.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)

​

sql-01 以 user_msg 表为驱动，应用 gmt_modified 索引过滤最新数据。

第二局部 sql-02 如下：

SELECT user_msg.msg_id AS‘msg_id’, user_msg.content AS‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON user_msg.group_id = group.group_id
WHERE user.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)

​

ql-02 以 user 为驱动表，msg user_id 的索引过滤行很好。

第三局部 sql-03 如下：

SELECT user_msg.msg_id AS‘msg_id’, user_msg.content AS‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON user_msg.group_id = group.group_id
WHERE group.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)

​

sql-03 以 group 为驱动表，应用 gmt_modified 索引过滤最新数据。

总结

MySQL OR 条件优化的常见场景次要有以下状况：

1、雷同列能够应用 IN 进行代替

2、不同列及简单的状况下，能够应用 union all 进行拆散

3、关联 SQL OR 条件

咱们须要结合实际场景，剖析优化。

正文完
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发表至： java
2021-04-07
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