我会用Markdown格式给您讲解“一次SQL查询优化原理分析(900W+数据从17s到300ms)”的完整攻略。

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一次SQL查询优化原理分析

背景

文章作者需要优化一个复杂SQL查询，该查询需要从一个含有900W+数据的大型MySQL表中检索数据，为了提高查询效率，作者不断尝试调整查询方案，最终使用了多种优化手段，将查询时间从17秒降低到了300毫秒。

分析过程

本文将介绍作者在优化这一复杂SQL查询过程中，采取的具体优化方法以及分析过程，主要包括以下内容：

1. SQL查询语句

首先，作者提出了初始查询语句，这是优化的出发点。该查询语句如下：

SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN (SELECT id FROM user_info WHERE age > 20) b 
ON a.id = b.id;

以上语句中，我们使用一个JOIN操作连接了user_info表的两个子查询，第一个子查询根据age字段在user_info表中筛选出了所有大于20岁的用户，第二个子查询则是根据第一个子查询的结果，再次查询user_info表得到id列表。最终将得到的id列表与user_info表连接，获得每个id对应的用户信息。

2. SQL查询性能分析

为了定位查询性能瓶颈，作者对查询进行了性能分析，使用了MySQL官方提供的工具来查找查询执行过程中发生的IO操作、CPU使用率等情况。通过性能分析，定位了查询几乎所有时间都在等待MySQL进行IO操作，因此需要提高查询性能就需要减少IO操作次数。

3. SQL优化方法

在SQL查询语句和性能分析的基础上，作者进行了多方面的优化，以减少IO操作次数，提高查询效率。

3.1 使用联接查询代替子查询

略有常识的开发者都知道，子查询的性能通常比联接查询差得多。使用联接查询代替子查询的好处在于，避免了重复查询表，只需要查询一次即可。

优化后的查询语句如下：

SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN user_info b ON a.id=b.id AND b.age>20;

3.2 使用索引提高查询速度

优化了查询语句后，作者发现查询速度依然不够快，需要进一步提高查询效率。对于大型MySQL表，使用索引可以大大提高数据检索速度。

作者对查询语句的每个字段进行了分析，发现其中id字段未建立索引，因此执行大量数据检索时效率非常低下。于是，作者选择对id字段建立索引以提高查询速度。建立索引后，查询速度从17秒降低到约300毫秒。

4. 结论

根据作者的实验结果，优化SQL查询需要从多个方面入手。需要了解查询语句和执行计划，并且在进行性能分析的基础上使用联接查询、索引等优化手段，才能实现较好的结果。

代码示例

可以通过以下示例来更好地理解SQL查询优化的过程。

示例1：使用联接查询代替子查询

优化前查询语句：

SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN (SELECT id FROM user_info WHERE age > 20) b 
ON a.id = b.id;

优化后查询语句：

SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN user_info b ON a.id=b.id AND b.age>20;

以上示例进行了简单的查询语句转换，将子查询转换为了联接查询。

示例2：使用索引提高查询速度

优化前未建立索引的查询语句：

SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN user_info b ON a.id=b.id AND b.age>20;

优化后建立索引的查询语句：

ALTER TABLE user_info ADD INDEX idx_id(id);
SELECT a.id, a.name, a.age FROM user_info a 
JOIN user_info b ON a.id=b.id AND b.age>20;

以上示例使用ALTER TABLE语句对id字段进行索引建立，以提高查询速度。

结束语

SQL查询优化是MySQL开发中不可或缺的一环，需要从多个方面入手进行优化，除了查询语句的优化之外，索引的建立、批量操作的使用等都可以对查询性能产生显著的影响。同时，开发者还需要了解MySQL执行计划、SQL指令分类等知识，才能让查询优化更为高效、系统性。