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《优化案例 | 分区表场景下的sql优化》要点：
本文介绍了优化案例 | 分区表场景下的sql优化，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
香港vps
导读
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：
该表上经常发生下面的慢查询：
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：
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,而且要扫描全部表分区,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：
然后,把sql改造成下面这样,再看下执行计划：
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：
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 @R_27_616@ 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.
原文来自微信公众号：老叶茶馆
本站总结
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