mysqlsql优化

① sql优化终于干掉了“distinct”

SQL优化中去掉“distinct”的关键策略包括以下几点：

1. 使用GROUP BY代替DISTINCT：

   • 原理：GROUP BY可以对查询结果进行分组，每个组返回一行数据，从而实现去重效果，这与DISTINCT的功能类似。
   • 优势：在某些情况下，GROUP BY的执行效率可能高于DISTINCT，特别是当与ORDER BY或LIMIT结合使用时。

2. 拆解复杂SQL：

   • 策略：将包含多表子查询和DISTINCT的复杂SQL拆解为多个简单的查询操作。
   • 实施：通过Java后台代码或其他逻辑整合这些简单查询的结果，从而避免在SQL层面处理复杂的去重和排序需求。

3. 优化查询逻辑：

   • 分析：在编写SQL时，尽量避免使用不必要的子查询和临时表，这些操作会增加查询的复杂性和执行时间。
   • 改进：尝试通过调整查询逻辑，使用JOIN等更高效的操作来替代子查询和临时表。

4. 利用MySQL优化机制：

   • 了解：深入学习MySQL在处理DISTINCT、ORDER BY、GROUP BY等操作时的优化机制。
   • 应用：根据MySQL的优化策略，调整SQL的编写方式，以充分利用MySQL的查询优化器。

5. 测试和验证：

   • 实施：在优化SQL后，进行充分的测试和验证，确保优化后的SQL能够正确执行，并且性能有所提升。
   • 监控：持续监控SQL的执行性能，及时发现并解决潜在的性能问题。

通过以上策略，可以有效地优化SQL查询，提高执行效率，并避免在查询中使用不必要的DISTINCT关键字。

② 记录一次神奇的MySQL Group by慢查询优化

现网出现慢查询，单表查询速度在30多秒，针对sql进行了优化，查询目标为一定条件下特定用户的记录。在测试环境下构造了500万数据，模拟出37秒的查询耗时。分析发现，查询字段已建立索引并被使用。

尝试了多种优化方法，但效果不显着。在困惑中，尝试用distinct替代group by，发现查询速度突飞猛进，出乎意料地快了数十倍。尽管group by与distinct性能差异较小，但实际效果大相径庭，此为优化发现。

进一步测试显示，优化后sql在测试环境和服务器上执行结果存在显着差异。使用sqlyog执行优化后的sql时，耗时仅为0.8秒，而在其他工具或服务器上执行仍为30多秒。经排查，问题归因于sqlyog的默认行为，即在查询后添加limit 1000，导致查询速度加快。

经过讨论，发现优化后的sql在现网环境执行时问题依旧。尝试了多种方法均未见效，最终发现优化后sql的执行计划中并未使用预期的索引。强制指定使用特定索引后，查询耗时显着减少至0.19秒。通过比较优化前后的执行计划，验证了优化效果。