話不多說，直接上手！

場景

用的數據庫是mysql5.6，下面簡單的介紹下場景

課程表

1. create table Course(

2. c_id int PRIMARY KEY,

3. name varchar(10)

4. )

數據100條

學生表:

1. create table Student(

2. id int PRIMARY KEY,

3. name varchar(10)

4. )

數據70000條

學生成績表SC

1. CREATE table SC(

2. sc_id int PRIMARY KEY,

3. s_id int,

4. c_id int,

5. score int

6. )

數據70w條

查詢目的：

查找語文考100分的考生

查詢語句：

select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

執行時間：30248.271s

為什么這么慢？先來查看下查詢計劃：

1. EXPLAIN

2. select s.* from Student s where s.s_id in (select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )

發現沒有用到索引，type全是ALL，那么首先想到的就是建立一個索引，建立索引的字段當然是在where條件的字段。

先給sc表的c_id和score建個索引

1. CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);

2. CREATE index sc_score_index on SC(score);

再次執行上述查詢語句，時間為: 1.054s

快了3w多倍，大大縮短了查詢時間，看來索引能極大程度的提高查詢效率，看來建索引很有必要，很多時候都忘記建索引了，數據量小的的時候壓根沒感覺，這優化感覺挺爽。

但是1s的時間還是太長了，還能進行優化嗎，仔細看執行計劃：

查看優化后的sql:

1. SELECT

2. `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,

3. `YSB`.`s`.`name` AS `name`

4. FROM

5. `YSB`.`Student` `s`

6. WHERE

7. < in_optimizer > (

8. `YSB`.`s`.`s_id` ,< EXISTS > (

9. SELECT

10. 1

11. FROM

12. `YSB`.`SC` `sc`

13. WHERE

14. (

15. (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)

16. AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)

17. AND (

18. < CACHE > (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`

19. )

20. )

21. )

22. )

補充：這里有網友問怎么查看優化后的語句

方法如下：

在命令窗口執行

點擊添加圖片描述（最多60個字）

有type=all

按照筆者之前的想法，該sql的執行的順序應該是先執行子查詢

select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100

耗時：0.001s

得到如下結果：

然后再執行

select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)

耗時：0.001s

這樣就是相當快了啊，Mysql竟然不是先執行里層的查詢，而是將sql優化成了exists子句，并出現了EPENDENT SUBQUERY，

mysql是先執行外層查詢，再執行里層的查詢，這樣就要循環70007*11=770077次。

那么改用連接查詢呢？

1. SELECT s.* from

2. Student s

3. INNER JOIN SC sc

4. on sc.s_id = s.s_id

5. where sc.c_id=0 and sc.score=100

這里為了重新分析連接查詢的情況，先暫時刪除索引sc_c_id_index，sc_score_index

執行時間是：0.057s

效率有所提高，看看執行計劃：

這里有連表的情況出現，我猜想是不是要給sc表的s_id建立個索引

CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);

show index from SC

在執行連接查詢

時間: 1.076s，竟然時間還變長了，什么原因？查看執行計劃：

優化后的查詢語句為：

1. SELECT

2. `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,

3. `YSB`.`s`.`name` AS `name`

4. FROM

5. `YSB`.`Student` `s`

6. JOIN `YSB`.`SC` `sc`

7. WHERE

8. (

9. (

10. `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`

11. )

12. AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)

13. AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)

14. )

貌似是先做的連接查詢，再執行的where過濾

回到前面的執行計劃：

這里是先做的where過濾，再做連表，執行計劃還不是固定的，那么我們先看下標準的sql執行順序：

點擊添加圖片描述（最多60個字）

正常情況下是先join再where過濾，但是我們這里的情況，如果先join，將會有70w條數據發送join做操，因此先執行where

過濾是明智方案，現在為了排除mysql的查詢優化，我自己寫一條優化后的sql

1. SELECT

2. s.*

3. FROM

4. (

5. SELECT

6. *

7. FROM

8. SC sc

9. WHERE

10. sc.c_id = 0

11. AND sc.score = 100

12. ) t

13. INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

即先執行sc表的過濾，再進行表連接，執行時間為：0.054s

和之前沒有建s_id索引的時間差不多

查看執行計劃：

先提取sc再連表，這樣效率就高多了，現在的問題是提取sc的時候出現了掃描表，那么現在可以明確需要建立相關索引

CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);

CREATE index sc_score_index on SC(score);

再執行查詢：

1. SELECT

2. s.*

3. FROM

4. (

5. SELECT

6. *

7. FROM

8. SC sc

9. WHERE

10. sc.c_id = 0

11. AND sc.score = 100

12. ) t

13. INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

執行時間為：0.001s，這個時間相當靠譜，快了50倍

執行計劃：

我們會看到，先提取sc，再連表，都用到了索引。

那么再來執行下sql

1. SELECT s.* from

2. Student s

3. INNER JOIN SC sc

4. on sc.s_id = s.s_id

5. where sc.c_id=0 and sc.score=100

執行時間0.001s

執行計劃：

這里是mysql進行了查詢語句優化，先執行了where過濾，再執行連接操作，且都用到了索引。

總結：

1.mysql嵌套子查詢效率確實比較低

2.可以將其優化成連接查詢

3.建立合適的索引

4.學會分析sql執行計劃，mysql會對sql進行優化，所以分析執行計劃很重要