select a1.startdate, concat(hour(a1.starttime),':00:00') as starttime, a1.Sector1,
a1.AAAAA as `SDCCH信道切换掉话次数`,a2.BBBBB as `二级干扰频带内的空闲信道平均数`,a3.CCCCC as `上行LLC流量`,a4.DDDDD as `NB_PSI_MES`,a5.EEEEE as `最坏小区个数`,a6.FFFFF as `下行报务率`
from
(select startdate, concat(hour(starttime),':00:00') as starttime, concat(BSC,'_',CELL_NAME,'_',BTS_INDEX,'_',BTS_SECTOR)as Sector1,
count(distinct(starttime))*90000 as CountDuration,sum(rt1.`AAAAA`) as AAAAA
from omdb.rt110celltrxrelatedoverviewcounters1 rt1
where startdate >= '2011-06-21' and startdate <= '2011-06-21' and starttime >= '08:00:00' and starttime < '09:00:00'
group by startdate, hour(starttime), BSC,CELL_NAME,BTS_INDEX,BTS_SECTOR)
a1
left join
a2.....left join......a3.....left join ......a4.....left join......a5........left join ....... a6
a2,a3,a4,a5,a6....类型同a1.....
每个表中不只一个字段,相当的多.主表中是选择了a1...a6的字段建立中文字段.在这我只写了6个,其实起码200多个字段.
问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
a1是查询这个omdb.rt110celltrxrelatedoverviewcounters1 表.
a2到a6不是这个表.都是不同的表.
如果 a1 - a6 查询的都是不同的表。
那么你可以尝试 分别单独查询 a1 - a6 , 查看哪一个 速度最慢。
找到最慢的那个以后,再尝试优化那一个查询。