一次非常有趣的SQL优化经历

而c_id=81 and score=84 的结果是897，即这两个字段联合起来的区分度是比较高的，因此建立联合索引查询效率将会更高，从另外一个角度看，该表的数据是300w，以后会更多，就索引存储而言，都是不小的数目，随着数据量的增加，索引就不能全部加载到内存，而是要从磁盘去读取，这样索引的个数越多，读磁盘的开销就越大，因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的，那么我们来试试吧。

alter table SC drop index sc_c_id_index;  
alter table SC drop index sc_score_index;  
create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score); 

执行上述查询语句

消耗时间为：0.007s

这个速度还是可以接受的

执行计划：

该语句的优化暂时告一段落

总结：

•  mysql嵌套子查询效率确实比较低
•  可以将其优化成连接查询
•  连接表时，可以先用where条件对表进行过滤，然后做表连接

  （虽然mysql会对连表语句做优化）

•  建立合适的索引，必要时建立多列联合索引
•  学会分析sql执行计划，mysql会对sql进行优化，所以分析执行计划很重要

索引优化

上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引

后面发现其实建立联合索引效率会更高，尤其是在数据量较大，单个列区分度不高的情况下。

单列索引

查询语句如下：

select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10 

索引：

CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);  
CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);  
CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age); 

分别对sex,type,age字段做了索引，数据量为300w

查询时间：0.415s

执行计划：

发现type=index_merge

这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect并集操作

多列索引

我们可以在这3个列上建立多列索引，将表copy一份以便做测试

create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age); 

查询语句：

select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10 

执行时间：0.032s

快了10多倍，且多列索引的区分度越高，提高的速度也越多

执行计划：

最左前缀

多列索引还有最左前缀的特性：

都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中

（编辑：拼字网 - 核心网）

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