sql优化-派生表与inner-join
作者：互联网
首先来说明一下派生表？
外部的表查询的结果集是从子查询中生成的.如下形式：
select ... from (select ....) dt
如上形式中括号中的查询的结果作为外面select语句的查询源，派生表必须指定别名，因此后面的dt必须指定。派生表和临时表差不多，但是在select语句中派生表比临时表要容易，因为派生表不用创建。
一个有关派生表优化的实例。
开发同事发来一个sql优化，涉及到4张表，表中的数据都不是很大，但是查询起来真的很慢。服务器性能又差，查询总是超时。
四张表的表结构如下：
Table: t_info_setting Create Table: CREATE TABLE `t_info_setting` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `parent_key` varchar(32) NOT NULL, `column_name` varchar(32) NOT NULL, `column_key` varchar(32) NOT NULL, `storage_way` tinyint(4) DEFAULT '0', `check_way` tinyint(4) DEFAULT '0', `remark` varchar(500) DEFAULT '', `operator` varchar(128) DEFAULT '', `status` int(11) DEFAULT '1', `update_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), KEY `column_key` (`column_key`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8t_info_setting
Table: t_articles_status Create Table: CREATE TABLE `t_articles_status` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `linkId` varchar(36) NOT NULL, `column_key` varchar(32) NOT NULL, `status` int(11) DEFAULT '50000', `operator_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), KEY `article_status` (`linkId`,`column_key`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=22232 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec)t_articles_status
Table: t_article_operations Create Table: CREATE TABLE `t_article_operations` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `linkId` varchar(36) NOT NULL, `column_key` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '', `type` varchar(16) DEFAULT '', `operator` varchar(128) DEFAULT '', `operator_time` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`), KEY `article_operation` (`linkId`,`column_key`), KEY `operator_time` (`operator_time`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=23316 DEFAULT CHARSET=utf8 1 row in set (0.00 sec)t_article_operations
Table: t_articles Create Table: CREATE TABLE `t_articles` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `linkId` varchar(36) DEFAULT NULL, `source` int(11) DEFAULT '0', `title` varchar(150) NOT NULL, `author` varchar(150) NOT NULL, `tags` varchar(200) DEFAULT NULL, `abstract` varchar(512) DEFAULT NULL, `content` mediumtext, `thumbnail` varchar(256) DEFAULT NULL, `sourceId` varchar(24) DEFAULT '', `accessoryUrl` text, `relatedStock` text, `contentUrl` text, `secuInfo` text, `market` varchar(10) DEFAULT 'hk', `code` varchar(10) DEFAULT '', `updator` varchar(64) DEFAULT '', `createTime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '建立时间', `updateTime` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `linkId` (`linkId`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15282 DEFAULT CHARSET=utf8t_articles
上面四张表，由上面的自增字段的值可以知道表的数据并不是很大，最大的表也就2万多行，表中的索引情况已经一目了然。开发同学给出的sql语句如下：
(
SELECT
'daily' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
(
SELECT DISTINCT
b.column_key,
b. STATUS,
b.linkId
FROM
t_info_setting a
inner JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
inner JOIN t_article_operations c ON b.column_key = c.column_key
WHERE
a.parent_key = 'daily'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
) AS d
inner JOIN t_articles e ON d.linkId = e.linkId
)
UNION ALL
(
SELECT
'ipo' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
(
SELECT DISTINCT
b.column_key,
b. STATUS,
b.linkId
FROM
t_info_setting a
inner JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
inner JOIN t_article_operations c ON b.column_key = c.column_key
WHERE
a.parent_key = 'ipo'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
) AS d
inner JOIN t_articles e ON d.linkId = e.linkId
)
UNION ALL
(
SELECT
'research' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
(
SELECT DISTINCT
b.column_key,
b. STATUS,
b.linkId
FROM
t_info_setting a
inner JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
inner JOIN t_article_operations c ON b.column_key = c.column_key
WHERE
a.parent_key = 'research'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
) AS d
inner JOIN t_articles e ON d.linkId = e.linkId
)
UNION ALL
(
SELECT
'news' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
(
SELECT DISTINCT
b.column_key,
b. STATUS,
b.linkId
FROM
t_info_setting a
inner JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
inner JOIN t_article_operations c ON b.column_key = c.column_key
WHERE
a.parent_key = 'news'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
) AS d
inner JOIN t_articles e ON d.linkId = e.linkId
)
开发给的sql
原sql很长大概有107行，但是分析这条sql发现了使用了三个union联合查询，然后每条联合的sql语句基本是一模一样的，只是改变了a.parent_key = 'research'这个条件。这说明我们只需要分析其中的一条sql即可。
SELECT
'research' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
( -- 这里使用了派生表
SELECT DISTINCT --a
b.column_key,
b. STATUS,
b.linkId
FROM
t_info_setting a
inner JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
inner JOIN t_article_operations c ON b.column_key = c.column_key -- c
WHERE
a.parent_key = 'research'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
) AS d
inner JOIN t_articles e ON d.linkId = e.linkId -- b
首先：这条sql语句中使用了派生表，分析里面的子查询，最后有一个limit 1也就是只查出一条数据，并且是按照operator_time 进行排序，那么distinct的去重复就是不需要的。再看子查询中查询出了三个字段，但是在b处和e表进行联合查询的时候只使用了linkId 这一个字段，因此子查询中多余的两个字段需要去掉。
在表t_article_operations上有一个符合索引，我们知道mysql在使用复合索引时，采用最左原则，因此在c处的联合查询我们需要加上linkId ，根据上面分析，改写sql如下：
select
'research' as category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
from (
select b.linkId -- 去除不必要的列、distinct操作
from t_info_setting a
inner join t_articles_status b
on a.column_key=b.column_key
inner join t_article_operations c
on b.linkId=c.linkId and b.column_key=c.column_key -- 关联条件应包含linkId
where
a.parent_key='research'
and a.status=1
and b.status=80000
order by c.operator_time desc
limit 1
) d
inner join t_articles e
on d.linkId=e.linkId;
然后查看下改写前后两个sql的执行计划。
改写后的执行计划：
+----+-------------+------------+--------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+-------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+--------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+-------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | system | NULL | NULL | NULL | NULL | 1 | NULL | | 1 | PRIMARY | e | const | linkId | linkId | 111 | const | 1 | NULL | | 2 | DERIVED | c | index | article_operation | operator_time | 5 | NULL | 14711 | NULL | | 2 | DERIVED | a | ref | column_key | column_key | 98 | wlb_live_contents.c.column_key | 1 | Using where | | 2 | DERIVED | b | ref | article_status | article_status | 208 | wlb_live_contents.c.linkId,wlb_live_contents.c.column_key | 1 | Using where | +----+-------------+------------+--------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+-------+-------------+
改写之后的单个sql很快就有了结果，大概0.12秒就有了结束，而原来的sql会超时结束的。
在原sql语句中使用了union，因为我们最后的结果并不要求去重复，只是四个结果集的联合，因此这里我们可以使用union all代替上面的union。
改写后的执行计划DERIVED表示使用了派生表，我们看到在e表与派生表进行inner查询的使用了索引。
分析：
之前看到一种说法是，在数据表和派生表联合进行查询时，不能使用索引，但是上面的的执行计划说明使用了索引（e表和派生表联合查询，e表使用了索引）。【究竟要怎么用还需进一步研究】
改写sql：
上面使用了派生表，其实数据量比较大时，派生表的效率并不是很高的，上面的查询我们试着用4张表的联合查询来改写。
改写之后的sql如下：
SELECT
'research' AS category,
e.linkId,
e.title,
e.updateTime
FROM
t_info_setting a
INNER JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_key
INNER JOIN t_article_operations c ON b.linkId = c.linkId
AND b.column_key = c.column_key
INNER JOIN t_articles e ON c.linkId = e.linkId
WHERE
a.parent_key = 'research'
AND a. STATUS = 1
AND b. STATUS = 80000
ORDER BY
c.operator_time DESC
LIMIT 1
查看执行计划：
+----+-------------+-------+-------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+------+-------------+ | 1 | SIMPLE | c | index | article_operation | operator_time | 5 | NULL | 1 | NULL | | 1 | SIMPLE | a | ref | column_key | column_key | 98 | wlb_live_contents.c.column_key | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | b | ref | article_status | article_status | 208 | wlb_live_contents.c.linkId,wlb_live_contents.c.column_key | 1 | Using where | | 1 | SIMPLE | e | ref | linkId | linkId | 111 | wlb_live_contents.c.linkId | 1 | NULL | +----+-------------+-------+-------+-------------------+----------------+---------+-----------------------------------------------------------+------+-------------+
根据执行计划，这个inner join的执行计划是要比上面的使用派生表的执行计划要高一些。
说明：
1：在使用联合查询的时候，可以考虑联合查询的键上创建索引，效率可能会高点。
2：可以考虑在order by的键上创建索引。
3：根据数据可以知道，t_article_operations本质上是一个流水表，记录日志类信息，不应出现在日常查询中。解决此种查询的办法：operator_time保存在t_articles_status中，查询彻底移除t_article_operations，或临时方法：t_article_operations只保留短期数据，历史记录定期迁移至其他表。
标签：join,column,linkId,DEFAULT,表与,inner,key,article,NULL 来源： https://www.cnblogs.com/wxzhe/p/11495349.html