导读

有个表做了分区，每天一个分区。

该表上有个查询，经常只查询表中某一天数据，但每次都几乎要扫描整个分区的所有数据，有什么办法进行优化吗？

待优化场景

有一个大表，每天产生的数据量约100万，所以就采用表分区方案，每天一个分区。

下面是该表的DDL：

   CREATE TABLE `t1` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `date` date NOT NULL,
  `kid` int(11) DEFAULT '0',
  `uid` int(11) NOT NULL,
  `iid` int(11) DEFAULT '0',
  `icnt` int(8) DEFAULT '0',
  `tst` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  `countp` smallint(11) DEFAULT '1',
  `isr` int(2) NOT NULL DEFAULT '0',
  `clv` int(5) NOT NULL DEFAULT '1'，
  PRIMARY KEY (`id`,`date`),
  UNIQUE KEY `date` (`date`,`uid`,`iid`),
  KEY `date_2` (`date`,`kid`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3180686682 DEFAULT CHARSET=utf8mb4
/*!50500 PARTITION BY RANGE  COLUMNS(`date`)
(PARTITION p20161201 VALUES LESS THAN ('2016-12-02') ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p20161202 VALUES LESS THAN ('2016-12-03') ENGINE = InnoDB,
 PARTITION p20161203 VALUES LESS THAN ('2016-12-04') ENGINE = InnoDB,
...

该表上经常发生下面的慢查询：

   SELECT ... FROM `t1` WHERE `date` = '2017-04-01' AND `icnt` > 300 AND `id` = '801301';

SQL优化之路

SQL优化思路

想要优化一个SQL，一般来说就是先看执行计划，观察 是否尽可能用到索引，同时要关注 预计扫描的行数，以及 是否产生了临时表（Using temporary） 或者  是否需要进行排序（Using filesort），想办法消除这些情况。

更进一步的优化策略则可能需要调整程序代码逻辑，甚至技术架构或者业务需求，这个动作比较大，一般非核心系统上的核心问题，不会这么大动干戈，绝大多数情况，还是需要靠DBA尽可能发挥聪明才智来解决。

SQL性能瓶颈定位

现在，我们来看下这个SQL的执行计划：

   [email protected][myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE 
  `date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: p20170302
         type: range
possible_keys: date,date_2
          key: date
      key_len: 3
          ref: const
         rows: 9384602
        Extra: Using where

这个执行计划看起来还好，有索引可用，也没临时表，也没filesort。不过，我们也注意到，预计要扫描的行数还是挺多的  rows: 9384602，而且要扫描zheng整个分区的所有数据，难怪效率不高，总是SLOW QUERY。

优化思考

我们注意到这个SQL总是要查询某一天的数据，这个表已经做了按天分区，那是不是可以忽略  WHERE 子句中的 时间条件呢？

还有，既然去掉了 date 条件，反观表DDL，剩下的条件貌似就没有合适的索引了吧？

所以，我们尝试新建一个索引：

   [email protected][myDB]> ALTER TABLE t1 ADD INDEX iid (iid, icnt);

然后，把SQL改造成下面这样，再看下执行计划：

   [email protected][myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` partition(p2017030) WHERE 
  `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: p20170302
         type: ref
possible_keys: date,date_2,iid
          key: iid
      key_len: 10
          ref: const
         rows: 7800
        Extra: Using where

这优化效果，杠杠滴。

事实上，如果不强制指定分区的话，也是可以达到优化效果的：

   [email protected][myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE 
  `date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: t1
   partitions: p20170302
         type: ref
possible_keys: date,date_2,iid
          key: iid
      key_len: 10
          ref: NULL
         rows: 7800
        Extra: Using where

后记

绝大多数的SQL通过添加索引、适当调整SQL代码（例如调整驱动表顺序）等简单手法来完成。

多说几句，遇到SQL优化性能瓶颈问题想要在技术群里请教时，麻烦先提供几个必要的信息：

• 表DDL

• 表常规统计信息，可执行 SHOW TABLE STATUS LIKE 't1' 查看

• 表索引分布信息，可执行 SHOW INDEX FROM t1 查看

• 有问题的SQL及相应的执行计划 没有这些信息的话，就别去麻烦别人了吧。

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