sql优化-派生表与inner-join

本文主要是介绍sql优化-派生表与inner-join，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

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_settingCreate 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=utf8

t_info_setting

       Table: t_articles_statusCreate 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=utf81 row in set (0.00 sec)

t_articles_status

       Table: t_article_operationsCreate 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=utf81 row in set (0.00 sec)

t_article_operations

       Table: t_articlesCreate 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=utf8

t_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.updateTimefrom (    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) dinner 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.updateTimeFROM
    t_info_setting aINNER JOIN t_articles_status b ON a.column_key = b.column_keyINNER JOIN t_article_operations c ON b.linkId = c.linkIdAND b.column_key = c.column_keyINNER JOIN t_articles e ON c.linkId = e.linkIdWHERE
    a.parent_key = 'research'AND a. STATUS = 1AND b. STATUS = 80000ORDER BY
    c.operator_time DESCLIMIT 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。

这篇关于sql优化-派生表与inner-join的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！