遅い SQL 最適化の実践を記録する-SQL-php.cn

1. 既存の問題

SQL の後クエリの最適化が遅いため、システムで次のタイプの問題が見つかりました:

1.未建索引：整张表没有建索引；2.索引未命中：有索引,但是部分查询条件下索引未命中；3.搜索了额外的非必要字段，导致回表；4.排序，聚合导致慢查询；5.相同内容多次查询数据库；6.未消限制搜索范围或者限制的搜索范围在预期之外，导致全部扫描；

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#2。解決策

1.优化索引，增加或者修改当前的索引；         

2.重写sql；3.利用redis缓存，减少查询次数；4.增加条件，避免非必要查询；5.增加条件，减少查询范围；

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3. 症例分析

(1) 医薬品検索インターフェイス

完全な SQL ステートメントは付録にあります。便宜上、読書と脱感作、いくつかの一般的な分野は中国語です。

ここでは主に、SQL ステートメントを取得した後の分析プロセス全体、ロジックを考え、調整を行って最終的な解決策について説明します。

参考にしていただければ幸いです。より良い提案ができることを願っています。

この SQL ステートメントでは、医師が医薬品材料を検索するために検索したピンインまたは中国語に基づくあいまいクエリが必要です。その後、医薬品ライブラリに基づいて次のサプライヤーを検索します。医師が選択した医薬品原料をサプライヤーに従って照合し、サプライヤーが所有していない医薬品原料を除外し、実名が最初、別名が最後、完全一致が最初、部分一致が最初であるという順序で医薬品原料を並べ替えます。最後に一致するもの、および過去 6 か月間の医師の使用習慣。最後に、名前の異なる同じ薬を集約し、本名（別名）の形で提示します。

#1. SQL

、行 14、ID 8 の結果分析の説明:

①説明

8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary

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②SQL

SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33)  AND ssof.药方剂型id IN (1)

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③インデックス

PRIMARY KEY (`id`),    UNIQUE KEY `ix_district` (        `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id`    ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE

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④分析

インデックスは一時テーブルの作成に使用されます。ここでのインデックスは完全にカバーされていますが、テーブルを返す操作がまだ残っています。

理由は、in が使用されており、テーブルが返されるためです。 mysql によって in が等しくなるように自動的に最適化できる場合、テーブルは返されません。最適化できない場合は、表に戻ります。

distinct のため、一時テーブルを回避できません。

inを同時に使用する場合は注意が必要で、inの値の数が比較的多い場合は数万個にもなります。たとえ区別性が高くても、インデックスの失敗につながり、複数のバッチクエリが必要になります。

2. 12-7

7,DERIVED,<derived8>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,18,Using temporary; Using filesort

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INNER JOIN (上面14-8临时表) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id

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None

一時テーブル操作の場合、インデックスはなく、ファイルソートが使用されます。。

この部分は、一時テーブルと薬剤テーブルの間の関連付け操作の一部であり、ファイルの並べ替えは、薬剤テーブル ID でグループ化する必要があるために発生します。

1. デフォルトでは、group by を使用した後、mysql は一時テーブルを生成し、それを並べ替えます (ここでの並べ替えはデフォルトでクイックソートになります)。これによりパフォーマンスが消費されます。

2. group by の本質は、[まず並べ替えてからグループ化するのではなく]、まずグループ化してから並べ替えることです。

3. 列ごとにグループ化すると、デフォルトで列ごとにグループ化され、列に従って昇順で並べ替えられます。列順にグループ化、NULL を指定すると、デフォルトで列ごとにグループ化され、列に従って昇順で並べ替えられます。ターゲットの主キー ID に。

3. 13-7

7,DERIVED,ms,ref,"ix_title,idx_audit,idx_mutiy",idx_mutiy,5,"tp.供应商id,const",172,NULL

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SELECT ms.药材表id, max(ms.audit) AS audit, max(ms.price) AS price, max(ms.market_price) AS market_price,max(ms.is_granule) AS is_granule,max(ms.is_decoct) AS is_decoct, max(ms.is_slice) AS is_slice,max(ms.is_cream) AS is_cream, max(ms.is_extract) AS is_extract,max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,max(ms.is_drychip) AS is_drychip,            max(ms.is_pill) AS is_pill,max(ms.is_powder) AS is_powder, max(ms.is_bolus) AS is_bolus FROM 供应商药材表 AS ms INNER JOIN (                SELECT                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM                    药库供应商关系表 AS ssof WHERE  ssof.药库id IN (  1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33 ) AND ssof.药方剂型id IN (1) ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id WHERE  ms.audit = 1  GROUP BY  ms.药材表id

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   KEY `idx_mutiy` (`供应商id`, `audit`, `药材表id`)

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インデックスにヒット、テーブル間の接続はサプライヤー ID を使用、インデックスの作成順序はサプライヤー ID 、where 条件で監査し、条件医薬品テーブル ID でグループ化します。

この部分は当面変更する必要はありません。

4．10-6

6,DERIVED,r,range,"PRIMARY,id,idx_timeline,idx_did_timeline,idx_did_isdel_statuspay_timecreate_payorderid,idx_did_statuspay_ischecked_isdel",idx_did_timeline,8,NULL,546,Using where; Using index; Using temporary; Using filesort

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SELECT 
       count(*) AS total, 
       rc.i AS m药材表id 
     FROM 
        处方药材表 AS rc 
        INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id 
     WHERE 
         r.did = 40 
         AND r.timeline > 1576115196 
         AND rc.type_id in (1, 3) 
         GROUP BY 
    rc.i

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KEY `idx_did_timeline` (`did`, `timeline`),

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ドライバーテーブルとドリブンテーブル、小さいテーブルドライバー大きい時計。

まず、結合時にどのテーブルが駆動テーブルであり、どのテーブルが駆動テーブルであるかを理解します:

1. 左結合を使用する場合、左側のテーブルが駆動テーブルで、右側のテーブルが駆動テーブルになります。駆動テーブル。テーブル;

2. 右結合を使用する場合、右のテーブルが駆動テーブル、左のテーブルが駆動テーブルです。

3. 結合を使用する場合、mysql は選択しますデータ量が少ないテーブル。駆動テーブルとして、大きなテーブルが駆動テーブルとして使用されます。

4. 後に続くものは駆動テーブルであり、その前に存在するものは駆動テーブルです。 # ＃＃＃＃＃５。 11-6

(1)説明

6,DERIVED,rc,ref,"orderid_药材表,药方表_id",药方表_id,5,r.id,3,Using where

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(2)SQL

(3) インデックス

  KEY `idx_药方表_id` (`药方表_id`, `type_id`) USING BTREE,

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(4) 分析

6.8-5

（1）Explain

5,UNION,malias,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

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（2）Sql

 SELECT 
      mb.id, 
      mb.sort_id, 
      mb.title, 
      mb.py, 
      mb.unit, 
      mb.weight, 
      mb.tid, 
      mb.amount_max, 
      mb.poisonous, 
      mb.is_auxiliary, 
      mb.is_auxiliary_free, 
      mb.is_difficult_powder, 
      mb.brief, 
      mb.is_fixed_recipe, 
      ASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle, 
      alias.py AS apy, 
      CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid 
 FROM 
      药材表 AS mb 
      LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id 
WHERE 
      alias.title LIKE '%GC%' 
      OR malias.py LIKE '%GC%'

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（3）索引

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

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（4）分析

因为like是左右like，无法建立索引，所以只能建tid。Type是all，遍历全表以找到匹配的行，左右表大小一样，估算的找到所需的记录所需要读取的行数有4978。这个因为是like的缘故，无法优化，这个语句并没有走索引，药材表 AS mb FORCE INDEX (id_tid) 改为强制索引，读取的行数减少了700行。

7．9-5

（1）Explain

5,UNION,mb,eq_ref,"PRIMARY,ix_id",PRIMARY,4,malias.tid,1,NULL

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（2）Sql

同上

（3）索引

PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,

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（4）分析

走了主键索引，行数也少，通过。

8．7-4

（1）Explain

4,DERIVED,mb,ALL,id_tid,NULL,NULL,NULL,4978,Using where

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（2）Sql

SELECT 
   mb.id, 
   mb.sort_id, 
   mb.title, 
   mb.py, 
   mb.unit, 
   mb.weight, 
   mb.tid, 
   mb.amount_max, 
   mb.poisonous, 
   mb.is_auxiliary, 
   mb.is_auxiliary_free, 
   mb.is_difficult_powder, 
   mb.brief, 
   mb.is_fixed_recipe, 
   '' AS atitle, 
   '' AS apy, 
   CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid 
FROM 
   药材表 AS mb 
  WHERE 
   mb.tid = 0 
   AND (
       mb.title LIKE '%GC%' 
       OR mb.py LIKE '%GC%'
                            )

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（3）索引

KEY `id_tid` (`tid`) USING BTREE,

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（4）分析

tid int(11) NOT NULL DEFAULT ‘0’ COMMENT ‘真名药品的id’,

他也是like,这个没法优化。

9．6-3

（1）Explain

3,DERIVED,<derived4>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,Using filesort

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（2）Sql

UNION ALL
（3）索引

无

（4）分析

就是把真名搜索结果和别人搜索结果合并。避免用or连接，加快速度形成一个munion的表，初步完成药材搜索，接下去就是排序。

这一个进行了2次查询，然后用union连接，可以考虑合并为一次查询。用case when进行区分,计算出权重。

这边是一个优化点。

10．4-2

（1）Explain

2,DERIVED,<derived3>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,9154,NULL

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（2）Sql

SELECT 
   munion.id, 
   munion.sort_id, 
   case when length(
     trim(
          group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                    )
                )> 0 then concat(
                    munion.title, 
                    '(', 
                    trim(
                        group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                    ), 
                    ')'
                ) else munion.title end as title, 
      munion.py, 
      munion.unit, 
      munion.weight, 
      munion.tid, 
      munion.amount_max, 
      munion.poisonous, 
      munion.is_auxiliary, 
      munion.is_auxiliary_free, 
      munion.is_difficult_powder, 
      munion.brief, 
      munion.is_fixed_recipe, 
      --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,
                ##  --  
       trim(
             group_concat(munion.apy SEPARATOR ' ')
             ) AS apy, 
         ##   
           max(ttid) * 100000 + id AS ttid 
     FROM 
            munion <derived4>
         GROUP BY 
            id -- 全部实名药材 结束##

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（3）索引

无

（4）分析

这里全部在临时表中搜索了。

11．5-2

（1）Explain

2,DERIVED,<derived6>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,5,m.id,10,NULL

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（2）Sql

Select fields from 全部实名药材表 as m  LEFT JOIN ( 个人使用药材统计表 ) p ON m.id = p.m药材表id

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（3）索引

无

（4）分析

2张虚拟表left join

使用了优化器为派生表生成的索引

这边比较浪费性能，每次查询，都要对医生历史开方记录进行统计，并且统计还是几张大表计算后的结果。但是如果只是sql优化，这边暂时无法优化。

12．2-1

（1）Explain

1,PRIMARY,<derived7>,ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,3096,Using where; Using temporary; Using filesort

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（2）Sql
（3）索引
（4）分析

临时表操作

13．3-1

（1）Explain

1,PRIMARY,<derived2>,ref,<auto_key0>,<auto_key0>,4,msu.药材表id,29,NULL

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（2）Sql
（3）索引
（4）分析

临时表操作

14．null

（1）Explain

NULL,UNION RESULT,"<union4,5>",ALL,NULL,NULL,NULL,NULL,NULL,Using temporary

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（2）Sql
（3）索引
（4）分析

临时表

（二）优化sql

上面我们只做索引的优化,遵循的原则是:

1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。3.尽量选择区分度高的列作为索引，区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录。4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。

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查询优化神器 - explain命令

关于explain命令相信大家并不陌生，具体用法和字段含义可以参考官网explain-output，这里需要强调rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快（有例外，下面会讲到）。所以优化语句基本上都是在优化rows。

化基本步骤：

0.先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE1.where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；2.explain查看执行计划，是否与1预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查；4.了解业务方使用场景；5.加索引时参照建索引的几大原则；6.观察结果，不符合预期继续从0分析；

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上面已经详细的分析了每一个步骤，根据上面的sql，去除union操作，增加索引。可以看出，优化后虽然有所改善。但是距离我们的希望还有很大距离，但是光做sql优化，感觉也没有多少改进空间,所以决定从其他方面解决。

（三）拆分sql

由于速度还是不领人满意,尤其是个人用药情况统计,其实没必要每次都全部统计一次,再要优化,只靠修改索引应该是不行的了,所以考虑使用缓存。

接下来是修改php代码,把全部sql语句拆分,然后再组装。

（1）搜索真名,别名(缓存)

SELECT  mb.id,  mb.sort_id,  mb.title,  mb.py,  mb.unit,  mb.weight,  mb.tid,  mb.amount_max,  mb.poisonous,  mb.is_auxiliary,  mb.is_auxiliary_free,  mb.is_difficult_powder,  mb.brief,  mb.is_fixed_recipe,  IFNULL(group_concat(malias.title),'') atitle,  IFNULL(group_concat(malias.py),'') apy  FROM  药材表 AS mb  LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id  WHERE  mb.tid = 0  AND (  malias.title LIKE '%GC%'  OR malias.py LIKE '%GC%'  or mb.title LIKE '%GC%'  OR mb.py LIKE '%GC%'  )  group by  mb.id

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（2）如果命中有药材

①排序

真名在前,别名在后,完全匹配在前,部分匹配在后

//对搜索结果进行处理,增加权重

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②对供应商药材搜索

SELECT ms.药材表id, max( ms.audit ) AS audit, max( ms.price ) AS price, max( ms.market_price ) AS market_price, max( ms.is_granule ) AS is_granule, max( ms.is_decoct ) AS is_decoct, max( ms.is_slice ) AS is_slice, max( ms.is_cream ) AS is_cream, max( ms.is_extract ) AS is_extract, max( ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule, max( ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule, max( ms.is_drychip ) AS is_drychip, max( ms.is_pill ) AS is_pill, max( ms.is_powder ) AS is_powder, max( ms.is_bolus ) AS is_bolus  FROM 供应商药材表 AS ms WHERE ms.audit = 1 AND ms.供应商idin (  SELECT DISTINCT  ( ssof.供应商id) AS 供应商id FROM  药库供应商关系表 AS ssof  WHERE  ssof.药库id IN ( 1,2,8,9,10,11,12,13,14,15,17,22,24,25,26,27,31,33 )  AND ssof.药方剂型id IN (1) ) AND ms.药材表id IN ( 78,205,206,207,208,209,334,356,397,416,584,652,988,3001,3200,3248,3521,3522,3599,3610,3624,4395,4396,4397,4398,4399,4400,4401,4402,4403,4404,4405,4406,4407,4408,5704,5705,5706,5739,5740,5741,5742,5743,6265,6266,6267,6268,6514,6515,6516,6517,6518,6742,6743 ) AND ms.is_slice = 1  GROUP BY ms.药材表id

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③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

SELECT  count( * ) AS total,  rc.i AS 药材表id FROM  处方药材表 AS rc  INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id WHERE  r.did = 40  AND r.timeline > 1576116927  AND rc.type_id in (1,3) GROUP BY  rc.i

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④ 装配及排序微调

（3）小结

运行速度,对于开方量不是特别多的医生来说,两者速度都是0.1秒左右.但是如果碰到开方量大的医生,优化后的sql速度比较稳定,能始终维持在0.1秒左右,优化前的sql速度会超过0.2秒.速度提升约一倍以上。

最后对搜索结果和未优化前的搜索结果进行比对,结果数量和顺序完全一致.本次优化结束。

四、附录：

SELECT sql_no_cache 
    *FROM
    (
        -- mbu start##        SELECT
            m.*,
            ifnull(p.total, 0) AS total        FROM
            (
                --全部实名药材
开始
##SELECT
       munion.id,
       munion.sort_id,
       case when length(
        trim(
              group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
                 )
             )> 0 then concat(
           munion.title,
          '(',
      trim(
             group_concat(munion.atitle SEPARATOR ' ')
              ),
                ')'
             ) else munion.title end as title,
        munion.py,
        munion.unit,
        munion.weight,
        munion.tid,
        munion.amount_max,
        munion.poisonous,
        munion.is_auxiliary,
        munion.is_auxiliary_free,
        munion.is_difficult_powder,
        munion.brief,
        munion.is_fixed_recipe,
        --  trim( group_concat( munion.atitle SEPARATOR ' ' ) ) AS atitle,##        --  trim( group_concat( munion.apy SEPARATOR  ' ' ) ) AS apy,##              max(ttid) * 100000 + id AS ttid           FROM
              (
                -- #union start
联合查找,得到全部药材
##  (
       SELECT
              mb.id,
              mb.sort_id,
              mb.title,
              mb.py,
              mb.unit,
              mb.weight,
              mb.tid,
              mb.amount_max,
              mb.poisonous,
              mb.is_auxiliary,
              mb.is_auxiliary_free,
              mb.is_difficult_powder,
              mb.brief,
              mb.is_fixed_recipe,
              '' AS atitle,
              '' AS apy,
              CASE WHEN mb.py = 'GC' THEN 3 ELSE CASE WHEN mb.title = 'GC' THEN 3 ELSE 1 END END AS ttid               FROM
                 药材表 AS mb                     WHERE
                         mb.tid = 0
                       AND (
                              mb.title LIKE '%GC%'
                              OR mb.py LIKE '%GC%'
                                )
                        ) --真名药材

结束
## UNION ALL
    (
      SELECT
            mb.id,
            mb.sort_id,
            mb.title,
            mb.py,
            mb.unit,
            mb.weight,
            mb.tid,
            mb.amount_max,
            mb.poisonous,
            mb.is_auxiliary,
            mb.is_auxiliary_free,
            mb.is_difficult_powder,
            mb.brief,
            mb.is_fixed_recipe,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN malias.title ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN malias.title ELSE '' END END AS atitle,
            malias.py AS apy,
            CASE WHEN malias.py = 'GC' THEN 2 ELSE CASE WHEN malias.title = 'GC' THEN 2 ELSE 1 END END AS ttid          FROM
                药材表 AS mb                LEFT JOIN 药材表 AS malias ON malias.tid = mb.id          WHERE
                malias.title LIKE '%GC%'
                OR malias.py LIKE '%GC%'
                      ) --其他药材结束
##                 -- #union end##                ) munion                GROUP BY
                    id --全部实名药材

结束
##                    ) m            LEFT JOIN (
                --个人使用药材统计

开始
##    SELECT
          count(*) AS total,
          rc.i AS m药材表id     FROM
           处方药材表 AS rc           INNER JOIN 药方表AS r ON r.id = rc.药方表_id      WHERE
           r.did = 40
            AND r.timeline > 1576115196
            AND rc.type_id in (1, 3)
       GROUP BY
              rc.i --个人使用药材统计

结束
##           ) p ON m.id = p.m药材表id -- mbu end ##            ) mbu    INNER JOIN (
        -- msu start
供应商药材筛选
##        SELECT
            ms.药材表id,
            max(ms.audit) AS audit,
            max(ms.price) AS price,
            max(ms.market_price) AS market_price,
            max(ms.is_granule) AS is_granule,
            max(ms.is_decoct) AS is_decoct,
            max(ms.is_slice) AS is_slice,
            max(ms.is_cream) AS is_cream,
            max(ms.is_extract) AS is_extract,
            max(ms.is_cream_granule) AS is_cream_granule,
            max(ms.is_extract_granule) AS is_extract_granule,
            max(ms.is_drychip) AS is_drychip,
            max(ms.is_pill) AS is_pill,
            max(ms.is_powder) AS is_powder,
            max(ms.is_bolus) AS is_bolus        FROM
            供应商药材表 AS ms            INNER JOIN (
                SELECT
                    DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id                FROM
                    药库供应商关系表 AS ssof                WHERE
                    ssof.药库id IN (
                        1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22,
                        24, 25, 26, 27, 31, 33
                    )
                    AND ssof.药方剂型id IN (1)
            ) tp ON tp.供应商id= ms.供应商id        WHERE
            ms.audit = 1
        GROUP BY
            ms.药材表id -- msu end ##            ) msu ON mbu.id = msu.药材表idWHERE
    msu.药材表id > 0
    AND msu.is_slice = 1order by
    total desc,
    ttid desc

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遅い SQL 最適化の実践を記録する

①説明
8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary
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②SQL
SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM 药库供应商关系表 AS ssof WHERE ssof.药库id IN ( 1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33) AND ssof.药方剂型id IN (1)
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③インデックス
PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ix_district` ( `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id` ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE
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④分析

①排序

②对供应商药材搜索

③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

④ 装配及排序微调

遅い SQL 最適化の実践を記録する

①説明8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporaryログイン後にコピー

②SQLSELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM 药库供应商关系表 AS ssof WHERE ssof.药库id IN ( 1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33) AND ssof.药方剂型id IN (1)ログイン後にコピー

③インデックスPRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ix_district` ( `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id` ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREEログイン後にコピー

④分析

①排序

②对供应商药材搜索

③拿医生历史开方药材用量数据(缓存)

④ 装配及排序微调

①説明
8,DERIVED,ssof,range,"ix_district,ix_供应商id",ix_district,8,NULL,18,Using where; Using index; Using temporary
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②SQL
SELECT DISTINCT (ssof.供应商id) AS 供应商id FROM 药库供应商关系表 AS ssof WHERE ssof.药库id IN ( 1, 2, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17, 22, 24, 25, 26, 27, 31, 33) AND ssof.药方剂型id IN (1)
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③インデックス
PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `ix_district` ( `药库id`, `药方剂型id`, `供应商id` ) USING BTREE,KEY `ix_供应商id` (`供应商id`) USING BTREE
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