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mysql in索引慢查询优化实现步骤解析

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mysql in索引慢查询优化实现步骤解析

记一次mysql慢查询优化

生产环境待办列表现场演示5~6s才加载出来结果;顿时,产品经理的脸挂不住了,作为多年经验的老开发,心想完犊子,脸啪啪滴。

不过,秉着多年的江湖经验,遇事不慌,拍个照先。

第一步、分析SQL

 ***from event i 
 left join project p on i.project_id = p.project_code 
 left join dict d on i.type_id = d.id 
 left join record re on re.incident_id = i.id
 left join type it on it.id = i.type_id 
 where i.version_flag = 0 and i.flow_id in (大量条件)***

当flow_id in接入大量条件,sql直接变慢,由之前的80ms到5.8秒,另外此处,关联表较多。

第二步、检查索引,执行explain

当我们检查索引发现re.incident_id和i.flow_id并没有走索引,so,大喜,问题找到了,建索引;然而执行SQL,发现并卵!机智如我,直接打开explain,发现record的type为all,赤裸裸的没走索引啊。

why?why?

第三步、检查两个关联字段的字段类型、长度和字符类型是否一致

当比较字段类型和字段长度发现完全一致,短暂的郁闷之后,发现了新的线索——

event表的id的字符类型为:

image.png

record表的incident_id的字符类型为:

image.png

果断统一使用utf8mb4与项目组保持统一;再次explain,耗时瞬间低至1秒之内,手工。

第四步、强制使用索引操作

mysql在一个表如果索引基数过小的情况下默认会走全文搜索,所以对于表业务量过大,但是索引字段基本上为同一数据或null的情况 还是需要在sql中写死强制索引;在sql中使用强制索引解决办法 left join 后添加 force index(alarm_id)——

image.png

第五步、IN通常是走索引的

只有当IN后面的数据在数据表中超过30% 的匹配时是全表扫描,不走索引,因此IN走不走索引和后面的数据量有关系。 in大量数据可以使用left join来处理。

以上就是mysql in慢查询优化的详细内容,更多关于mysql in慢查询优化的资料请关注编程网其它相关文章!

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2023-05-20

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