面试题：MySQL慢查询日志下复杂SQL重写优化

Question

现有一个MySQL数据库，慢查询日志记录了一条包含子查询、聚合函数且数据量较大的SQL语句。给出详细的优化方案，要求重写该SQL语句以提高查询效率，同时阐述优化前后执行计划的差异及原理。

Answer 1

优化方案

1. 分析子查询：若子查询是相关子查询，尝试将其改写为连接查询。例如，假设有如下子查询：

SELECT column1, (SELECT COUNT(*) FROM other_table WHERE other_table.id = main_table.id) AS count
FROM main_table;

可改写为连接查询：

SELECT main_table.column1, COUNT(other_table.id) AS count
FROM main_table
LEFT JOIN other_table ON main_table.id = other_table.id
GROUP BY main_table.column1, main_table.id;

2. 聚合函数优化：如果聚合函数操作的数据量非常大，可以考虑在中间表或索引上进行聚合。例如，对于 SUM 聚合，若数据量巨大，可先创建一个包含预计算 SUM 的中间表，查询时直接从中间表获取数据。
3. 索引优化：
   • 检查查询涉及的列上是否有合适的索引。例如，在上述查询中，如果 main_table.id 和 other_table.id 列没有索引，添加索引：

CREATE INDEX idx_main_table_id ON main_table(id);
CREATE INDEX idx_other_table_id ON other_table(id);

4. 使用 EXPLAIN 分析：在优化前后分别使用 EXPLAIN 关键字来查看执行计划，根据执行计划进一步调整优化策略。例如：

EXPLAIN SELECT column1, (SELECT COUNT(*) FROM other_table WHERE other_table.id = main_table.id) AS count
FROM main_table;

优化后：

EXPLAIN SELECT main_table.column1, COUNT(other_table.id) AS count
FROM main_table
LEFT JOIN other_table ON main_table.id = other_table.id
GROUP BY main_table.column1, main_table.id;

优化前后执行计划差异及原理

1. 子查询改连接查询：
   • 优化前：子查询可能会导致数据库对外部查询的每一行都执行一次子查询，这是一种嵌套循环的方式，数据量较大时效率很低。例如，外部查询有 n 行，子查询对每一行执行一次，整体复杂度是 O(n * m)，其中 m 是子查询结果集行数。
   • 优化后：连接查询通过 JOIN 操作将两个表的数据在一次操作中关联起来，数据库可以使用更高效的算法，如哈希连接或嵌套循环连接（在有合适索引时），整体复杂度可能降低到 O(n + m)。
2. 索引优化：
   • 优化前：如果没有索引，数据库在进行表连接或条件筛选时需要全表扫描，这在数据量较大时非常耗时。例如，在上述查询中，如果没有 main_table.id 和 other_table.id 的索引，连接操作需要逐行比较两个表中的 id 列，效率低下。
   • 优化后：添加索引后，数据库可以利用索引快速定位到符合条件的数据行，大大减少了扫描的数据量，提高了查询效率。例如，在连接操作中，通过索引可以快速定位到匹配的 id，而不需要全表扫描。
3. 聚合函数优化：
   • 优化前：对大量数据直接进行聚合操作，数据库需要处理大量数据行，占用较多内存和CPU资源。
   • 优化后：通过中间表或索引上的预计算聚合，查询时只需获取预计算结果，减少了实时计算量，提高了查询效率。