mysql优化之路

问题：有时候db负载飙高，sql响应时间变慢。

分析：导致db负载飙高的原因是多个大卖家并发查询的时，cpu和逻辑读增加，load飙高。由于receiver,status已有索引，sql本身已经没有优化空间，了解业务后发现其实业务不需要精确值，如果大于99条，页面就直接显示为99+

优化后sql：

select count(*) from (select id from mc_msg where receiver=‘sun098‘ and status=‘UNREAD‘ and title is not null limit 100) a;

例子4：

场景：查看历史订单留言记录，未读留言的放在前面，已读的放在后面，并且按时间递减排序

select * from( select ID,GMT_CREATE,GMT_MODIFIED,SENDER_ALI_ID,RECEIVER_ALI_ID,UNREAD_COUNT,STATUS,LAST_MESSAGE_ID,RELATION_ID,SELLER_ADMIN_SEQ,IS_READ  from message_relation_sender WHERE SENDER_ALI_ID = 119545671  and UNREAD_COUNT > 0  order by LAST_MESSAGE_ID desc) m  union all  select * from( select ID,GMT_CREATE,GMT_MODIFIED,SENDER_ALI_ID,RECEIVER_ALI_ID,UNREAD_COUNT,STATUS,LAST_MESSAGE_ID,RELATION_ID,SELLER_ADMIN_SEQ,IS_READ from message_relation_sender WHERE SENDER_ALI_ID = 119545671  and UNREAD_COUNT = 0  order by LAST_MESSAGE_ID desc) n limit 5000,15;   分析： (1)unread_count表示未读的订单留言记录数目； (2)第一个子查询获取未读留言记录，第二子查询获取已读留言记录； (3)LAST_MESSAGE_ID 递增，最新的订单留言，LAST_MESSAGE_ID最大。 (4)limit 5000,15是分页查询 这里使用union all，主要特点在于union all 不对结果集排序，直接合并，达到了“未读留言的放在前面，已读的放在后面”的效果，但同时也造成了两次扫描索引的结果，每个子查询都需要排序；而且union all还会产生临时表，执行代价会更大。   优化： 这里看到unread_count实际值对这个查询没有实际意义，我们只需要区分已读和未读即可。由于sql本身已经没有优化余地，考虑对表结构进行修改，加一个字段is_read，表示已读和未读。is_read=2表示未读；is_read=1表示已读。通过组合索引(SENDER_ALI_ID,is_read, LAST_MESSAGE_ID),既可以完成过滤，还可以完成排序。   优化后sql： select ID,GMT_CREATE,GMT_MODIFIED,SENDER_ALI_ID,RECEIVER_ALI_ID,UNREAD_COUNT,STATUS,LAST_MESSAGE_ID,RELATION_ID,SELLER_ADMIN_SEQ,IS_READ from message_relation_sender where SENDER_ALI_ID = 119545671  order by is_read desc, LAST_MESSAGE_ID desc limit 5000,15   第二次优化： 由于索引不包含所有的返回字段，因此需要回表，而mysql对于limit 5000,15的查询却需要返回5015次，这种无效的返回很影响查询效率。

分页的优化写法：

select t1.ID,GMT_CREATE,GMT_MODIFIED,SENDER_ALI_ID,RECEIVER_ALI_ID,UNREAD_COUNT,STATUS,LAST_MESSAGE_ID,RELATION_ID,SELLER_ADMIN_SEQ,IS_READ from message_relation_sender t1, (select id   from message_relation_sender  where SENDER_ALI_ID = 119545671 order by is_read desc, LAST_MESSAGE_ID desc limit 5000,15 )t2 where t1.id = t2.id   分析：由于id是主键，不需要回表，通过连接查询，最终只需要15次回表即可。

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