记录一次神奇的MySQLGroupby慢查询优化

现有网络出现查询慢的情况，测试环境搭建了500万个数据集，模拟查询时间为37秒。
分析发现查询字段被索引并被使用。
尝试了各种优化方法，但效果并不显着。
带着困惑；我们没有尝试分组，而是尝试利用差异。
我发现浏览速度快得多，没有任何意外的问题。
尽管群体和多样性之间的表现差异很小；实际效果是一个伟大的发现。
进一步测试表明，优化后的SQL在测试环境和服务器之间的性能结果存在显着差异。
使用sqlyog执行优化sql时；只需要0.8秒，而在其他设备或服务器上，该过程仍然需要30秒以上。
经过调查，该问题是由于sqlyog在查询后添加limit1000的默认行为造成的。
使得查询速度更快。
经过讨论，我们在现网环境下运行优化后的SQL发现问题依然存在。
尝试了各种方法都没有成功后，最后发现优化后的SQL执行计划中并没有使用预期的索引。
使用特定索引后，查询时间大幅缩短至0.19秒。
通过对比优化前后的行动计划；优化效果得到验证。

10条sql查询语句性能优化技巧

提高SQL查询性能的技巧：深入剖析与实用技巧

在SQL的世界里，高效的查询就是运行流畅的查询，优化是关键。
让我们来看看10个关键的性能优化策略，让您的SQL查询变得更加强大。

表结构基础：基于InnoDB引擎和临时表优化，合理选择字段类型和记录数，最大化统计信息。
减少磁盘I/O并提高查询速度。
索引策略：保证直接影响查询效率的索引的合理设计，如无索引、主键索引、二级索引选择性等。
表名顺序和连接：为了降低查询复杂度，选择记录数最少的表作为JOIN操作的基表，并选择交叉表作为基表。
精确过滤：通过WHERE子句限制数据集，避免扫描整个表并仅获取您需要的数据。
子查询优化：内部过滤减少外部数据处理，加快查询响应速度。
数据提取：精准选择返回字段，减轻数据提交和分析的负担。
网络和IO：优化数据传输，关注报表服务器接收细节，减少不必要的IO开销。

在代码层面，去除冗余的表和JOIN操作，以减少IO和计算量，例如使用占位符代替OUTERJOIN来简化查询逻辑。

计算和存储：尽量避免查询内计算，将结果转换为字段存储，提高查询效率。
单表优化：维护表完整性，除非必要，重点优化整型表和字符串表的大小。
字段选择：选择较小的整数类型，减少空值，并考虑IP存储的整数表示和InnoDB引擎的特性。
应用索引：创建有针对性的索引，注意对空值和字符字段的特殊处理，例如前缀索引和主键索引。

运行SQL时，请注意慢查询日志使用等性能指标，避免列操作、复杂SQL和全表扫描，并明智地选择比较和数据访问方法。

引擎选择：MyISAM和InnoDB各有优势。
前者不支持事务，但支持大BLOB索引。
后者支持行锁定和事务，并且从5.6.4开始支持全文索引。
系统调整：使用sysbench等工具调整线程池配置和缓冲区大小等服务器参数，以最大限度地提高性能。

不要忘记硬件升级（例如快的CPU、内存和SSD）也是提高性能的关键。
同时，合理的缓存策略和表分区（如对时间序列数据进行分区）可以显着提高查询速度。

SQL查询优化是一个不断学习的过程，不断实践和理解这些策略将帮助你在数据库世界中大放异彩。
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