本文整顿自：袋鼠云技术荟 | SQL 优化案例(2)：OR 条件优化
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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。