day4 多连联表慢查询sql查询优化

1.Explain分析sql语句出现的字段是什么意思

id:

查询的序列号，表示查询中 select 子句或操作表的顺序。

如果 id 相同，则执行顺序从上到下。

如果 id 不同，如果是子查询，id 的值会递增，id 值越大优先级越高，越先被执行。

select_type:

查询的类型，主要用于区分普通查询、联合查询、子查询等。

常见的值有：SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（最外层查询）、UNION（联合查询中的第二个或后面的查询）、SUBQUERY（子查询中的第一个 SELECT）等。

table:

显示这一行数据是关于哪张表的。

type:

联接类型，表示 MySQL 决定如何查找表中的行。

常见的类型有：ALL（全表扫描）、index（索引全扫描）、range（索引范围扫描）、ref（使用非唯一索引或唯一索引的前缀进行查找）、eq_ref（使用唯一索引进行查找）、const/system（单表中最多只有一行匹配，查询起来非常快）等。

possible_keys:

指出 MySQL 能在该表中使用哪些索引来优化查询。

key:

实际使用的索引。如果为 NULL，则没有使用索引。

key_len:

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。

ref:

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。

rows:

MySQL 估计为了找到所需的行而要读取的行数。

Extra:

包含 MySQL 在解析查询时的详细信息，例如是否使用了索引、是否排序、是否使用了临时表等。

常见的值有：Using index（使用覆盖索引）、Using where（使用 WHERE 子句）、Using temporary（使用临时表）、Using filesort（使用文件排序）等。

理解这些字段可以帮助你分析和优化 SQL 查询的性能。例如，如果你看到一个查询的 type 是 ALL，那么可能意味着查询没有有效地使用索引，可能需要添加索引来优化。

今日任务：优化sql多连表查询查询入库表

select

tmew.id,

tmew.name,

tmew.status,

tmew.code,

GROUP_CONCAT(tmsr.rfid) as rfids,

tmew.classification_id,

tmew.classification_code,

(select tmc.classification_name from tool_materials_classification as tmc

where tmc.id=tmew.classification_id) as classificationName,

tmew.warehouse_id,

tmew.warehouse_code,

(select tmc.wms_warehouse_name from wms_warehouse as tmc

where tmc.wms_warehouse_id=tmew.warehouse_id) as warehouseName,

tmew.create_time,

tmew.create_user_id,

tmew.attribute1,

tmew.attribute2,

tmew.attribute3,

tmew.attribute4,

tmew.attribute5,

tmew.attribute6,

tmew.attribute7,

tmew.attribute8,

tmew.attribute9,

tmew.attribute10,

tmew.belong_group,

DATE_FORMAT(tmew.new_inspection_time, '%Y-%m-%d') as newInspectionTime,

DATE_FORMAT(tmew.next_inspection_time, '%Y-%m-%d') as nextInspectionTime

from tool_materials_enter_warehousing as tmew

left join tool_materials_stock as tms on tmew.code = tms.code

left join tool_materials_stock_rfid as tmsr on tms.id = tmsr.tool_id

where tmew.belong_group=#{vo.belongGroup}

and (tmew.name like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.code like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmsr.rfid like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.classification_code like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.classification_name like concat('%',#{vo.condition},'%')

or (select user_name from sys_user where user_id=tmew.create_user_id and del='N') like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.warehouse_code like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.warehouse_name like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute1 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute2 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute3 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute4 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute5 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute6 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute7 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute8 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute9 like concat('%',#{vo.condition},'%')

or tmew.attribute10 like concat('%',#{vo.condition},'%')

)

</if>

and tmew.status like concat('%',#{vo.status},'%')

</if>

and tmew.classification_id =#{vo.classification}

</if>

and tmew.warehouse_id =#{vo.warehouse}

</if>

and tmew.code in

#{item}

</foreach>

</if>

GROUP BY

tmew.id, tmew.name, tmew.status, tmew.code,

tmew.classification_id, tmew.classification_code,

tmew.warehouse_id, tmew.warehouse_code,

tmew.create_time, tmew.create_user_id,

tmew.attribute1, tmew.attribute2, tmew.attribute3,

tmew.attribute4, tmew.attribute5, tmew.attribute6,

tmew.attribute7, tmew.attribute8, tmew.attribute9,

tmew.attribute10, tmew.belong_group,

tmew.new_inspection_time, tmew.next_inspection_time

ORDER BY tmew.create_time desc

</select>

入库表查询需要库存表的库存 rfid表的rfid 物料表的物料仓库表的仓库信息用户表的创建人信息涉及了六张表

两个联表查询三个子查询

首先explain分析通过type字段判断出入库表和库存表为All 证明这两个表做了全表扫描 possible_keys，keys

,key_len显示为null 所以这两张表没有用到索引 row是看扫描过的行数

这个SQL查询主要涉及到以下几张表，以及它们之间的关系：

1.tool_materials_enter_warehousing (别名 tmew)

这是主表，包含了入库物料的主要信息。

2.tool_materials_stock (别名 tms)

与 tool_materials_enter_warehousing 表通过物料编码 code 进行左连接。这个表可能包含了物料的库存信息。

3.tool_materials_stock_rfid (别名 tmsr)

与 tool_materials_stock 表通过物料ID tool_id 进行左连接。这个表可能包含了物料的RFID标签信息。

4.tool_materials_classification (别名 tmc)

在一个子查询中，通过物料分类ID classification_id 与 tool_materials_enter_warehousing 表连接，用于获取物料分类的名称。

5.wms_warehouse (别名 tmc)

在另一个子查询中，通过仓库ID wms_warehouse_id 与 tool_materials_enter_warehousing 表连接，用于获取仓库的名称。

6.sys_user

在一个子查询中，通过创建人ID create_user_id 与 tool_materials_enter_warehousing 表连接，用于获取创建人的用户名。

关系分析：

tool_materials_enter_warehousing (tmew) 是查询的主表，包含了物料入库的基本信息。

tool_materials_stock (tms) 通过 code 列与 tmew 表连接，表示库存信息与入库信息通过物料编码关联。

tool_materials_stock_rfid (tmsr) 通过 tool_id 列与 tms 表连接，表示RFID标签信息与库存信息通过物料ID关联。

子查询关联 tool_materials_classification (tmc) 用于获取物料的分类名称。

子查询关联 wms_warehouse (tmc) 用于获取物料入库的仓库名称。

子查询关联 sys_user 用于获取创建物料入库记录的用户名。

查询中的 GROUP_CONCAT(tmsr.rfid) 用于将同一个物料ID的所有RFID标签合并为一个字符串。查询还使用了 GROUP BY 子句来对结果进行分组，确保每个 tmew.id 只出现一次，即使它可能关联了多个RFID标签。

ORDER BY tmew.create_time desc 表示结果将按照创建时间降序排列。

这个查询是一个复杂的SQL语句，它结合了多表连接、子查询、条件过滤、分组和排序等操作。在实际应用中，这样的查询可能需要优化以提高性能，尤其是在处理大量数据时。

优化点： 1.将两个子查询全部转为left join查询以为子查询在查询每行数据都会执行一次而JOIN只执行一次

2.将belong_group过滤条件 create_time排序字段添加上联合索引只需要一次扫描就可以同时满足两个条件

避免了额外排序操作减少了io操作

3.遵循了最左匹配原则将where条件放在了order之前

4.将连表查询的链接条件code加上索引入库表和库存表通过code进行连表查询提升链接性能

最左匹配原则：最左前缀原则的定义：

对于复合索引 (belong_group, create_time)，索引会按照从左到右的顺序进行匹配。

单独索引和复合索引的区别

使用单独索引： ----需要额外的排序操作

1. 使用belong_group索引找到所有belong_group=1的记录（假设20万条）

2. 对这20万条记录进行内存排序（filesort）

3. 返回结果

使用复合索引：

1. 使用复合索引直接找到belong_group=1的记录

2. 数据已经按create_time排序，直接返回结果

联合查询查询过程：

1. 先定位belong_group = 1的记录（使用索引第一列）

2. 这些记录已经按create_time排好序（索引第二列）

3. 直接获得排序后的结果

1.优化线上慢sql 对同一个业务场景上的慢查询语句在不同量级的数据量情况下通过设计联合索引优化sql结构实现了查询效率的

显著提升有效缩短了接口的响应时长

业务背景：入库数据查询时接口反应速度过慢

问题原因：六张表连表查询嵌套多个子查询导致接口反应过慢典型慢sql

优化点： 1.将两个子查询全部转为left join查询以为子查询在查询每行数据都会执行一次而JOIN只执行一次

2.将belong_group过滤条件 create_time排序字段添加上联合索引只需要一次扫描就可以同时满足两个条件

避免了额外排序操作减少了io操作

3.遵循了最左匹配原则将where条件放在了order之前

4.将连表查询的链接条件code加上索引入库表和库存表通过code进行连表查询提升链接性能

day4 多连联表慢查询sql查询优化

1.Explain分析sql语句出现的字段是什么意思

id:

select_type:

table:

type:

possible_keys:

key:

今日任务 ：优化sql多连表查询 查询入库表

今日任务：优化sql多连表查询查询入库表