(详细深入)使用索引优化left join on + where条件查询

我不是女神ヾ 2023-02-11 13:26 21阅读 0赞

# 首先，贴一个待优化的sql语句 #

select * from A left join B on A.c = B.c where A.employee_id = 3

# 需求解读: #

*  A表left join B表，并且指定A表中的employee\_id为一个具体的值

在c字段不是任何索引，A B 表各有1W多条数据的情况下，用explain分析得知，AB表都使用了全表查询，效率极低

![format_png][]

image.png

### 而我们执行这句sql的时间，即使使用的是本地SSD硬盘也达到了惊人的16S ###

![format_png 1][]

image.png

--------------------

# 优化 ： #

*  给AB表都加索引列c  
    这一点网上都有大片介绍，但网上的说明也就到此为止而已

### 让我们看看结果 ###

![format_png 2][]

image.png

**可以看到，确实是使用了索引！我们看看执行分析**

![format_png 3][]

image.png

**16s多的查询，仅用了0.1s！很多人的优化之路到这里就结束了，但真的大功告成了吗？**

--------------------

思考：**表A和表B中都加了索引，然而查询过程却是表A进行了全表扫描，如果非要全表扫描一个的话，为什么全表扫描的不是表B？**

因为Mysql内部的优化，使用小表驱动大表，
    它在估算到必须有一个表要全表扫描的话，一定会选择那个数据量更小的表去全表扫描，
    也就是说，在这个查询中，因为on以后的where条件列并没有使用到索引，
    所以mysql的优化只用到了表B的c索引，没有用到表A的索引！

分析得知，查询看似快了不少，然而表A还是进行了全表查询，而我们的查询中使用了where语句，根本就不需要全表扫描！！

**那么问题来了：where条件中employee\_id 的索引应该怎么加？**

# 尝试解决： #

*  将A表中的索引改为employee\_id+c
    
    ![format_png 4][]
    
    image.png
    
      
    **sql分析：**
    
    ![format_png 5][]
    
    image.png

### 看似没有问题？确实是用到了employee\_id+c的索引，但是 ###

思考：**sql执行 from中的on应该是优先于where语句的，为什么这里employee\_id反而在c之前？有违常理?**

结合上面的Mysql优化可知，
    这一句Sql在执行的时候首先是选择了使用表B的索引来进行优化，
    将表A单独放出来进行后续的操作，
    然后，又发现了where语句中A.employee_id有一个聚合索引，
    并且employee_id处于索引头，所以这个聚合索引是可用的，
    so自然使用了此索引

**为了证明这个观点，我们把聚合索引后面的列c删掉试试**

![format_png 6][]

image.png

**sql分析：**

![format_png 7][]

image.png

### 查询结果和刚才的聚合索引没有任何变化，证明我们的猜测是正确的 ###

**看看最终的查询时间：**

![format_png 8][]

image.png

### 扫描的A表中记录数从10557条缩小到了符合A.employee\_id=3的69条，100多倍的差距！ ###

**如果数据量不是1万 而是100万，100亿，沿用之前的sql，系统还能稳定运行吗？**

[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS1iNGM1YmNkMDAyMGEzZDVjLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvNzAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 1]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0wNzcwYjA2MWUxZjg0NDVjLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMTUyL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 2]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0zZDA4YzRiZjdiODNkYjQyLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMTQzL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0wMzZlY2NjZWE2ZmZmMzgwLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvNzAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 4]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0xMjJiNjI5ZTE2YjcwNzAzLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMTQ2L2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 5]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS1kMmY2NDQ5MzAwN2IzZmU3LnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvNzAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 6]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0yYjc1YTNiMDQ3OTNiYzFlLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMTYyL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 7]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS0zYTM1OGNlYmUzYWU1ODNlLnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvNzAwL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png
[format_png 8]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly91cGxvYWQtaW1hZ2VzLmppYW5zaHUuaW8vdXBsb2FkX2ltYWdlcy8xMTgzMzIyNS1jMWU0ZGRiNjExMzlhYjg5LnBuZz9pbWFnZU1vZ3IyL2F1dG8tb3JpZW50L3N0cmlwJTdDaW1hZ2VWaWV3Mi8yL3cvMTEyL2Zvcm1hdC93ZWJw?x-oss-process=image/format,png