mysql执行顺序，explain关键字

• 背景
• 前置知识
• • mysql的执行顺序
  • • mysql的执行顺序如下
    • 基本数据：
    • 目标数据：
    • 分析代码
    • 清楚了执行顺序的作用
  • explain关键字解析
  • • 概念
    • 基本构成
    • 重点
  • distinct和group by效率对比
• 优化案例
• • 原sql语句
  • 优化
  • • 1.arpro_user_course_info 表添加索引。
    • 2.group by 改为 distinct。
    • 3.解决数据类型不一致导致主键索引失效问题
• 总结提升

背景

由于查询SQL时间过长，导致接口请求超时，我们对执行的sql进行了对应的sql优化。这里总结复盘一下sql优化的过程以及对应的结果。

前置知识

这里前置知识主要分为两个部分，分别是： mysql的执行顺序和explain关键字解析。

mysql的执行顺序

mysql的执行顺序如下

1. from
2. on
3. join
4. where
5. group by
6. having + 聚合函数
7. select
8. distinct
9. order by
10. limit

基本数据：

Mysql的执行顺序是先去执行 from 然后根据 on关键字去筛选目标表，筛选出的结果在进行join 或者using,这样形成一个临时表。然后去使用 where 条件去筛选这个临时表。然后对这个临时表进行 group by 进行分组（如果有having 就去筛选）。执行到这里，所需要的数据基本就有了。

目标数据：

select来筛选我们需要的目标列，筛选完成之后，使用 distinct ，order by ，limit ，进行数据的筛选，我们所需要的数据即搞出来了。

分析代码

上面的查询一共分成了6个代码块。基本囊括了上文所说的执行顺序。在这个实例里，sql语句执行的顺序应该是
2–>3–>4–>1–>5–>6

清楚了执行顺序的作用

我们清楚了mysql的执行顺序由什么作用呢？对我们对mysql的使用有什么帮助呢？

1. 筛选数据
   能写到on里的条件不写到 where里，能写到where里的不写到having里。
   where条件里，将排除信息多的条件写到前面

2. 提升认识
   利于我们理解sql语句，并对sql语句进行优化，提高我们对数据库的理解。利于以后编写复杂的sql语句。

explain关键字解析

概念

explain 英文含义是解释、说明的意思。在mysql里，一条查询语句需要经过MySql查询优化器的各种成本和规则，生成一个执行计划。而explain关键字就是来查询这个计划的。通过explain关键字，可以分析我们的查询语句的效率。
语法： explain select * from table

基本构成

重点

看到上面这么多的构成，信息，头都大了。我们还是列一下需要重点进行关注的信息

1. id
   id越大，优先级越高，Id相等，从上往下顺序执行。
2. select_type
   SIMPLE简单查询，PRIMARY复杂查询，DERIVED衍生查询(from子查询的临时表)，派生表。
3. type
   system > const > eq_ref > range > index > all 阿里巴巴规约要求最差也要是range级别。

distinct和group by效率对比

结论：

• 有索引的情况下，group by和distinct 都能用索引，效率相同
• 无索引的时候，distinct 效率高于 group by，distinct 是根据信息不同进行直接进行去重，group by 的原理是对结果先进行 分组排序 ，然后返回每组中的第一条数据。
  用法
• distinct 的用法 select distinct 列1 ， 列2 from table
• group by 的用法 select 列1，列2 from table group by 列1 ，列2
  优点，缺点

1. 如果是单纯的去重操作的话，无论是否有索引，distinct 的效率都更加高，但是如果 查询的列和去重的列不对应的话，distinct就无法使用了。相较于group by 不够灵活。
2. group by 的语义更加的明确，并且group by 可以根据分组的情况加上聚合函数，做一些其他的处理，功能更加丰富。但是有时候效率将低于distinct。、

优化案例

原sql语句

SELECTaui.ding_phone,aui.ding_name,aui.chaoxing_name,aui.chaoxing_phone 
FROM( SELECT info_id FROM arpro_user_course_info WHERE course_id = 223667994 AND class_id = 55801765 AND is_delete = 0 GROUP BY info_id ) auciLEFT JOIN arpro_user_info aui ON auci.info_id = aui.id

优化

1.arpro_user_course_info 表添加索引。

分析结果 对 arpro_user_course_info 的查询已经走了我们建立的索引了

2.group by 改为 distinct。

3.解决数据类型不一致导致主键索引失效问题

查看我们优化过后的sql不难发现，我们的 aui也就是 user_info 表 走的还是全表检索。但是实际上我们的sql语句中只用到了 user_info 表的 主键id字段，按道理将，这个查询应该走 一级索引 也就是主键索引。让我们来排查一下数据类型

这里我们看到 user_info 表的主键为 varChar类型，而user_course_info 表的外键为 bigint类型，由于联查的时候，主外建不一致，导致的索引失效，从而导致索引失效，sql变慢。

阿里规约规定：

让我们将 user_info 表的字段修改为bigint，查看一下语句分析结果

这时我们可以看到，两个表的查询均走了对应的索引。对应的sql语句就优化好了。

总结提升

本次主要讲解了，如何着手去分析sql语句，从哪些方面做sql优化。对以上知识清晰，才能写出高性能的sql语句