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CREATE TABLE `t1` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `date` date NOT NULL, `kid` int(11) DEFAULT '0', `uid` int(11) NOT NULL, `iid` int(11) DEFAULT '0', `icnt` int(8) DEFAULT '0', `tst` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `countp` smallint(11) DEFAULT '1', `isr` int(2) NOT NULL DEFAULT '0', `clv` int(5) NOT NULL DEFAULT '1'， PRIMARY KEY (`id`,`date`), UNIQUE KEY `date` (`date`,`uid`,`iid`), KEY `date_2` (`date`,`kid`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3180686682 DEFAULT CHARSET=utf8mb4/*!50500 PARTITION BY RANGE COLUMNS(`date`)(PARTITION p20161201 VALUES LESS THAN ('2016-12-02') ENGINE = InnoDB, PARTITION p20161202 VALUES LESS THAN ('2016-12-03') ENGINE = InnoDB, PARTITION p20161203 VALUES LESS THAN ('2016-12-04') ENGINE = InnoDB,

该表上经常发生下面的慢查询：

SELECT ... FROM `t1` WHERE `date` = '2017-04-01' AND `icnt` > 300 AND `id` = '801301';

SQL优化之路

SQL优化思路

想要优化一个SQL，一般来说就是先看执行计划，观察是否尽可能用到索引，同时要关注预计扫描的行数，以及是否产生了临时表（Using temporary）或者是否需要进行排序（Using filesort），想办法消除这些情况。

更进一步的优化策略则可能需要调整程序代码逻辑，甚至技术架构或者业务需求，这个动作比较大，一般非核心系统上的核心问题，不会这么大动干戈，绝大多数情况，还是需要靠DBA尽可能发挥聪明才智来解决。

SQL性能瓶颈定位

现在，我们来看下这个SQL的执行计划：

yejr@imysql/' target='_blank'>mysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE  `date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G*************************** 1. row ***************************   id: 1 select_type: SIMPLE  table: t1 partitions: p20170302   type: rangepossible_keys: date,date_2   key: date  key_len: 3   ref: const   rows: 9384602  Extra: Using where

这个执行计划看起来还好，有索引可用，也没临时表，也没filesort。不过，我们也注意到，预计要扫描的行数还是挺多的 rows: 9384602，而且要扫描zheng整个分区的所有数据，难怪效率不高，总是SLOW QUERY。

优化思考

我们注意到这个SQL总是要查询某一天的数据，这个表已经做了按天分区，那是不是可以忽略 WHERE 子句中的时间条件呢？

还有，既然去掉了 date 条件，反观表DDL，剩下的条件貌似就没有合适的索引了吧？

所以，我们尝试新建一个索引：

yejr@iMySQL.com[myDB]> ALTER TABLE t1 ADD INDEX iid (iid, icnt);

然后，把SQL改造成下面这样，再看下执行计划：

yejr@imysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` partition(p2017030) WHERE  `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G*************************** 1. row ***************************   id: 1 select_type: SIMPLE  table: t1 partitions: p20170302   type: refpossible_keys: date,date_2,iid   key: iid  key_len: 10   ref: const   rows: 7800  Extra: Using where这优化效果，杠杠滴。事实上，如果不强制指定分区的话，也是可以达到优化效果的：yejr@imysql.com[myDB]> EXPLAIN PARTITIONS SELECT ... FROM `t1` WHERE  `date` = '2017-03-02' AND `icnt` > 100 AND `iid` = '502302'\G*************************** 1. row ***************************   id: 1 select_type: SIMPLE  table: t1 partitions: p20170302   type: refpossible_keys: date,date_2,iid   key: iid  key_len: 10   ref: NULL   rows: 7800  Extra: Using where

后记

绝大多数的SQL通过添加索引、适当调整SQL代码（例如调整驱动表顺序）等简单手法来完成。

多说几句，遇到SQL优化性能瓶颈问题想要在技术群里请教时，麻烦先提供几个必要的信息：

表DDL 表常规统计信息，可执行 SHOW TABLE STATUS LIKE ‘t1' 查看表索引分布信息，可执行 SHOW INDEX FROM t1 查看有问题的SQL及相应的执行计划没有这些信息的话，就别去麻烦别人了吧。

以上就是分区表场景下的 SQL 优化的详细内容，更多关于sql分区表优化的资料请关注脚本之家其它相关文章！

(责任编辑：admin)