场景
我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景
课程表
-
create
table Course(
-
-
c_id
int PRIMARY
KEY,
-
-
name
varchar(
10)
-
-
)
数据100条
学生表:
-
create
table Student(
-
-
id
int PRIMARY
KEY,
-
-
name
varchar(
10)
-
-
)
数据70000条
学生成绩表SC
-
CREATE
table SC(
-
-
sc_id
int PRIMARY
KEY,
-
-
s_id
int,
-
-
c_id
int,
-
-
score
int
-
-
)
数据70w条
查询目的：
查找语文考100分的考生
查询语句：
select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
执行时间：30248.271s
晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：
-
EXPLAIN
-
-
select s.*
from Student s
where s.s_id
in (
select s_id
from SC sc
where sc.c_id =
0
and sc.score =
100 )
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
先给sc表的c_id和score建个索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s
快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，看来建索引很有必要，很多时候都忘记建
索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化感觉挺爽。
但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：
查看优化后的sql:
-
SELECT
-
`YSB`.
`s`.
`s_id`
AS
`s_id`,
-
`YSB`.
`s`.
`name`
AS
`name`
-
FROM
-
`YSB`.
`Student`
`s`
-
WHERE
-
< in_optimizer > (
-
`YSB`.
`s`.
`s_id` ,<
EXISTS > (
-
SELECT
-
1
-
FROM
-
`YSB`.
`SC`
`sc`
-
WHERE
-
(
-
(
`YSB`.
`sc`.
`c_id` =
0)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`score` =
100)
-
AND (
-
<
CACHE > (
`YSB`.
`s`.
`s_id`) =
`YSB`.
`sc`.
`s_id`
-
)
-
)
-
)
-
)
补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句
方法如下：
在命令窗口执行 
有type=all
按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100
耗时：0.001s
得到如下结果：
然后再执行
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)
耗时：0.001s
这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，
mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*11=770077次。
那么改用连接查询呢？
-
SELECT s.*
from
-
-
Student s
-
-
INNER
JOIN SC sc
-
-
on sc.s_id = s.s_id
-
-
where sc.c_id=
0
and sc.score=
100
这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index
执行时间是：0.057s
效率有所提高，看看执行计划：
这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引
CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
在执行连接查询
时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：
优化后的查询语句为：
-
SELECT
-
`YSB`.
`s`.
`s_id`
AS
`s_id`,
-
`YSB`.
`s`.
`name`
AS
`name`
-
FROM
-
`YSB`.
`Student`
`s`
-
JOIN
`YSB`.
`SC`
`sc`
-
WHERE
-
(
-
(
-
`YSB`.
`sc`.
`s_id` =
`YSB`.
`s`.
`s_id`
-
)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`score` =
100)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`c_id` =
0)
-
)
貌似是先做的连接查询，再执行的where过滤
回到前面的执行计划：
这里是先做的where过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：
正常情况下是先join再where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join做操，因此先执行where
过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql
-
SELECT
-
s.*
-
FROM
-
(
-
SELECT
-
*
-
FROM
-
SC sc
-
WHERE
-
sc.c_id =
0
-
AND sc.score =
100
-
) t
-
INNER
JOIN Student s
ON t.s_id = s.s_id
即先执行sc表的过滤，再进行表连接，执行时间为：0.054s
和之前没有建s_id索引的时间差不多
查看执行计划：
先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再执行查询：
-
SELECT
-
s.*
-
FROM
-
(
-
SELECT
-
*
-
FROM
-
SC sc
-
WHERE
-
sc.c_id =
0
-
AND sc.score =
100
-
) t
-
INNER
JOIN Student s
ON t.s_id = s.s_id
执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍
执行计划：
我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。
那么再来执行下sql
-
SELECT s.*
from
-
-
Student s
-
-
INNER
JOIN SC sc
-
-
on sc.s_id = s.s_id
-
-
where sc.c_id=
0
and sc.score=
100
执行时间0.001s
执行计划：
这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。
总结：
1.mysql嵌套子查询效率确实比较低
2.可以将其优化成连接查询
3.建立合适的索引
4.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
由于时间问题，这篇文章先写到这里，后续再分享其他的sql优化经历。
场景
我用的数据库是mysql5.6，下面简单的介绍下场景
课程表
-
create
table Course(
-
-
c_id
int PRIMARY
KEY,
-
-
name
varchar(
10)
-
-
)
数据100条
学生表:
-
create
table Student(
-
-
id
int PRIMARY
KEY,
-
-
name
varchar(
10)
-
-
)
数据70000条
学生成绩表SC
-
CREATE
table SC(
-
-
sc_id
int PRIMARY
KEY,
-
-
s_id
int,
-
-
c_id
int,
-
-
score
int
-
-
)
数据70w条
查询目的：
查找语文考100分的考生
查询语句：
select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )
执行时间：30248.271s
晕,为什么这么慢，先来查看下查询计划：
-
EXPLAIN
-
-
select s.*
from Student s
where s.s_id
in (
select s_id
from SC sc
where sc.c_id =
0
and sc.score =
100 )
发现没有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一个索引，建立索引的字段当然是在where条件的字段。
先给sc表的c_id和score建个索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再次执行上述查询语句，时间为: 1.054s
快了3w多倍，大大缩短了查询时间，看来索引能极大程度的提高查询效率，看来建索引很有必要，很多时候都忘记建
索引了，数据量小的的时候压根没感觉，这优化感觉挺爽。
但是1s的时间还是太长了，还能进行优化吗，仔细看执行计划：
查看优化后的sql:
-
SELECT
-
`YSB`.
`s`.
`s_id`
AS
`s_id`,
-
`YSB`.
`s`.
`name`
AS
`name`
-
FROM
-
`YSB`.
`Student`
`s`
-
WHERE
-
< in_optimizer > (
-
`YSB`.
`s`.
`s_id` ,<
EXISTS > (
-
SELECT
-
1
-
FROM
-
`YSB`.
`SC`
`sc`
-
WHERE
-
(
-
(
`YSB`.
`sc`.
`c_id` =
0)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`score` =
100)
-
AND (
-
<
CACHE > (
`YSB`.
`s`.
`s_id`) =
`YSB`.
`sc`.
`s_id`
-
)
-
)
-
)
-
)
补充：这里有网友问怎么查看优化后的语句
方法如下：
在命令窗口执行
有type=all
按照我之前的想法，该sql的执行的顺序应该是先执行子查询
select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100
耗时：0.001s
得到如下结果：
然后再执行
select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)
耗时：0.001s
这样就是相当快了啊，Mysql竟然不是先执行里层的查询，而是将sql优化成了exists子句，并出现了EPENDENT SUBQUERY，
mysql是先执行外层查询，再执行里层的查询，这样就要循环70007*11=770077次。
那么改用连接查询呢？
-
SELECT s.*
from
-
-
Student s
-
-
INNER
JOIN SC sc
-
-
on sc.s_id = s.s_id
-
-
where sc.c_id=
0
and sc.score=
100
这里为了重新分析连接查询的情况，先暂时删除索引sc_c_id_index，sc_score_index
执行时间是：0.057s
效率有所提高，看看执行计划：
这里有连表的情况出现，我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引
CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
在执行连接查询
时间: 1.076s，竟然时间还变长了，什么原因？查看执行计划：
优化后的查询语句为：
-
SELECT
-
`YSB`.
`s`.
`s_id`
AS
`s_id`,
-
`YSB`.
`s`.
`name`
AS
`name`
-
FROM
-
`YSB`.
`Student`
`s`
-
JOIN
`YSB`.
`SC`
`sc`
-
WHERE
-
(
-
(
-
`YSB`.
`sc`.
`s_id` =
`YSB`.
`s`.
`s_id`
-
)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`score` =
100)
-
AND (
`YSB`.
`sc`.
`c_id` =
0)
-
)
貌似是先做的连接查询，再执行的where过滤
回到前面的执行计划：
这里是先做的where过滤，再做连表，执行计划还不是固定的，那么我们先看下标准的sql执行顺序：
正常情况下是先join再where过滤，但是我们这里的情况，如果先join，将会有70w条数据发送join做操，因此先执行where
过滤是明智方案，现在为了排除mysql的查询优化，我自己写一条优化后的sql
-
SELECT
-
s.*
-
FROM
-
(
-
SELECT
-
*
-
FROM
-
SC sc
-
WHERE
-
sc.c_id =
0
-
AND sc.score =
100
-
) t
-
INNER
JOIN Student s
ON t.s_id = s.s_id
即先执行sc表的过滤，再进行表连接，执行时间为：0.054s
和之前没有建s_id索引的时间差不多
查看执行计划：
先提取sc再连表，这样效率就高多了，现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表，那么现在可以明确需要建立相关索引
CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);
再执行查询：
-
SELECT
-
s.*
-
FROM
-
(
-
SELECT
-
*
-
FROM
-
SC sc
-
WHERE
-
sc.c_id =
0
-
AND sc.score =
100
-
) t
-
INNER
JOIN Student s
ON t.s_id = s.s_id
执行时间为：0.001s，这个时间相当靠谱，快了50倍
执行计划：
我们会看到，先提取sc，再连表，都用到了索引。
那么再来执行下sql
-
SELECT s.*
from
-
-
Student s
-
-
INNER
JOIN SC sc
-
-
on sc.s_id = s.s_id
-
-
where sc.c_id=
0
and sc.score=
100
执行时间0.001s
执行计划：
这里是mysql进行了查询语句优化，先执行了where过滤，再执行连接操作，且都用到了索引。
总结：
1.mysql嵌套子查询效率确实比较低
2.可以将其优化成连接查询
3.建立合适的索引
4.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
由于时间问题，这篇文章先写到这里，后续再分享其他的sql优化经历。