震惊，小白看了都知道的！！Mysql6000w数据表的查询优化到0.023S

前言

很抱歉现在才把这篇文章发出来，这几天事情比较多，周四把任务完成才得空写一写，闲话不多说请看下↓↓↓

详细需求

系统中有一个专门存车流量的库（没有主键），其中一个历史表数据量太大，表空间占据太大，每天有500w的数据写入，然后老大给我安排了个任务，让我写个按天分表的定时任务，每次把一天的数据转移到按天生成的表中，并删除原表中的数据，主要目的是不想再增长表空间了，保持一个平衡，因为每天删500w也会加500w

表空间和数据量：

实现思路

实现做法流程，如图：实现伪代码（删减了部分代码）：

 /**
     * 转移数据 每天凌晨3点 每次只能转移一天的数据
     */
    @Scheduled(cron = "0 0 3 * * ?")
    public void dataTransfer()throws Exception{
        System.out.println("定时器开始运行------------------------------------------");
        String tabaleName = "XXX";
        String isTable = getTableName(tabaleName);
         // 当返回为空时,代表该表不存在,则创建
         if(ObjectUtils.isNull(isTable)){
                 createHistoryDate(names);
         }

         // 得到最远的时间段
        Map<String, Object> orderTime = orderByTime();
        // 得到开始和结束时间
        if(SysFun.isNotEmpty(orderTime) && orderTime.size() > 0){
            orderTime.put("startTime",startTime);
            orderTime.put("endTime",endTime);
            orderTime.put("tableName",tabaleName);
            int i=0;
            for (;;) {
                System.out.println("进入循环");
                // 转移数据
                int rst =  dataTransfer(orderTime);
                // 删除重复数据
                int delt = deleteDataTransfer(orderTime);
                // 当今天数据转移完成时,退出本次循环
                if(rst<=0 && delt <=0){
                    break;
                }
                i++;
                System.out.println("转移数据表为："+tabaleName+" 转移数据次数: "+i);
            }
        }
         System.out.println("定时器结束运行------------------------------------------");
    }
复制代码

心路历程

方法完成之后，上周五去服务器正式实测，实测时方法用 @PostConstruct 修饰，会在服务器加载Servlet的时候运行，并且只会被服务器执行一次。当时控制台打印：

（“定时器开始运行”）卡住，去库中看到表已成功创建

开始以为是某个地方异常了，后面逐一打印步骤发现是得到最远时间段是卡住了，也就是被一条sql查询卡住了(直接用这条sql去库里查询300s+也没查询出来)，然后维护这个库的小伙跟我说：要不直接limit 1 吧，它的插入是根据时间顺序插入的，当时也想到了会出问题，时间顺序肯定不可能完全按照顺序写入，周末程序走了2天果然有问题，如图：

limit 1是行不通了，那就只能来查询优化了，讲查询优化之前，先说说为什么我们使用order by为什么会这么慢？

深入分析

MySql有两种方式可以实现 ORDER BY 这里只做简单介绍：

通过索引扫描生成有序的结果

举个例子，假设history表有id字段上有主键索引，且id目前的范围在1001-1006之间，则id的索引B+Tree如下：

现在当我们想按照id从小到大的顺序中取出数据时，执行以下sql

select * from history order by id

Mysql会直接遍历上图id索引的叶子节点链表，不需要进行额外的排序操作。这就是用索引扫描来排序。

使用文件排序(filesort)

但如果id字段没有任何索引，上图的B+Tree结构不存在，Mysql就只能先扫表筛选出符合条件的数据，再将筛选结果根据id排序。这个排序过程就是filesort。我们要让ORDER BY字句使用索引来避免filesort(用“避免”可能有些欠妥，某些场景下全表扫描、filesort未必比走索引慢),以提高查询效率。

进行优化之前我们还需要学会看sql的执行计划(EXPLAIN)分别为（这里着重讲解type、rows、Extra，其它的这里不做讲解，可自己私下进行了解）：

id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra

type:对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。

Mysql找到数据行的方式，效率排名 NULL > system > const > eq_ref > ref > range > index > All
range 只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行，一般是在where中出现between、<、>、in等查询，范围扫描好于全表扫描
index Full Index Scan，Index与All区别为index类型只遍历索引树。通常比All快，因为索引文件通常比数据文件小。也就是说，虽然all和index都是读全表，但是index是从索引中读取的，而all是从硬盘读取的
ALL Full Table Scan,将遍历全表以找到匹配的行

rows：根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数，也就是说，用的越少越好
extra ：包含不适合在其他列中显式但十分重要的额外信息

Using Index:表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免访问了表的数据行，效率不错。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作。
Using filesort：当Query中包含 order by 操作，而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

下面我们通过一张真实数据图来分析