Mysql多表关联查询优化--straight_jion

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今天在线上发现一个慢sql:

1 2 3 4 5 6 7

SELECT COUNT(o.order_sn) FROM eload_order_info AS o,eload_users AS u ,eload_wj_link AS wj  WHERE o.wj_linkid = wj.id  and u.user_id = wj.user_id  AND o.pay_time >= '1488297600' AND o.pay_time <= '1488383940' ; +-------------------+ | COUNT(o.order_sn) | +-------------------+ |              1432 | +-------------------+ 1 row in set (8.03 sec)

我们来看一下执行计划：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

explain SELECT COUNT(o.order_sn) FROM eload_order_info AS o,eload_users AS u ,eload_wj_link AS wj  WHERE o.wj_linkid = wj.id  and u.user_id = wj.user_id  AND o.pay_time >= '1488297600' AND o.pay_time <= '1488383940' \G *************************** 1. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: wj          type: index possible_keys: PRIMARY,user_id           key: user_id       key_len: 4           ref: NULL          rows: 401244         Extra: Using index *************************** 2. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: o          type: ref possible_keys: wj_linkid,wj_linkid_2           key: wj_linkid       key_len: 4           ref: rosewholesale_db.wj.id          rows: 14         Extra: Using where *************************** 3. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: u          type: eq_ref possible_keys: PRIMARY           key: PRIMARY       key_len: 4           ref: rosewholesale_db.wj.user_id          rows: 1         Extra: Using where; Using index 3 rows in set (0.00 sec)

我们来看一下这三个表的行数：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

>select count(*) from eload_order_info; +----------+ | count(*) | +----------+ |  3258824 | +----------+ 1 row in set (2.42 sec) >select count(*) from eload_users; +----------+ | count(*) | +----------+ |  6505146 | +----------+ 1 row in set (3.00 sec) >select count(*) from eload_wj_link; +----------+ | count(*) | +----------+ |   400153 | +----------+ 1 row in set (0.09 sec)

从执行计划我们可以看到mysql选择了eload_wj_link做为驱动表，如果我们指定eload_order_info作为驱动表的话可以pay_time的范围来过滤结果集。这时我们可以通过straight_jion来指定表连接的顺序。

对上面的sql进行改写后我们来看一下运行时间：

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>SELECT COUNT(o.order_sn) FROM eload_order_info AS o straight_join eload_wj_link AS wj on  o.wj_linkid = wj.id, eload_users AS u WHERE u.user_id = wj.user_id  AND o.pay_time >= '1488297600' AND o.pay_time <= '1488383940' ; +-------------------+ | COUNT(o.order_sn) | +-------------------+ |              1512 | +-------------------+ 1 row in set (2.18 sec)

速度从原来的8.02s提升到2.18s,这个改善还是挺大的，我们再来看一下改造后的语句的执行计划：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

>explain SELECT COUNT(o.order_sn) FROM eload_order_info AS o straight_join eload_wj_link AS wj on  o.wj_linkid = wj.id, eload_users AS u WHERE u.user_id = wj.user_id  AND o.pay_time >= '1488297600' AND o.pay_time <= '1488383940' \G *************************** 1. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: o          type: ALL possible_keys: wj_linkid,wj_linkid_2           key: NULL       key_len: NULL           ref: NULL          rows: 3351498         Extra: Using where *************************** 2. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: wj          type: eq_ref possible_keys: PRIMARY,user_id           key: PRIMARY       key_len: 4           ref: rosewholesale_db.o.wj_linkid          rows: 1         Extra: *************************** 3. row ***************************            id: 1   select_type: SIMPLE         table: u          type: eq_ref possible_keys: PRIMARY           key: PRIMARY       key_len: 4           ref: rosewholesale_db.wj.user_id          rows: 1         Extra: Using where; Using index 3 rows in set (0.00 sec)

虽然扫描的行数多了，但是实际执行速度快了很多。当涉及到多表连接时如果你认为按自己的顺序比MySQL推荐的顺序进行连接的效率高的话，就可以通过STRAIGHT_JOIN来确定连接顺序。