作者分享了一條慢 SQL 分析和優化的過程，總結出切實有效的優化手段。
作者：馬文斌
MySQL 愛好者。
本文來源：原創投稿
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背景
開發同學丟了一條 SQL 過來。“馬哥，看看這個 SQL 能否優化，業務那邊反饋很慢！”看了下執行計劃+表結構，索引都沒問題。那到底是怎麼回事呢？咱們一起來瞧瞧。
分析原 SQL
explain SELECT
count(0)
FROM
invoice_sales_application a
WHERE
(
shop_order_id LIKE '23060919546335%'
OR (
EXISTS (
SELECT
1
FROM
invoice_sales_application_detail b
WHERE
a.application_no = b.application_no
AND a.invoice_category = b.invoice_category
AND b.del_flag = 0
AND b.shop_order_id LIKE '23060919546335%'
)
AND a.is_merge = 1
)
)
先來看看這個 SQL 是什麼意思：
在 invoice_sales_application 表中，shop_order_id 以 '23060919546335%'開頭，或者存在一個相關的 invoice_sales_application_detail 表中的記錄，該記錄的 application_no 和 invoice_category 與 invoice_sales_application 表中的相同，並且 shop_order_id 以 '23060919546335%' 開頭，同時 invoice_sales_application 表中的 is_merge 字段爲 1。
執行計劃：all+ref，其中 a 表要掃描 116w 行的數據。
執行需要 43s，且有一個全表掃描。
優化操作
EXISTS 轉化成 JOIN 的方式
這裏是把 EXISTS 改寫成 INNER JOIN 通過索引關鍵關聯，應該會有不錯的效果，試試看。
SELECT count(0)
FROM invoice_sales_application a INNER
JOIN invoice_sales_application_detail b
ON a.application_no = b.application_no
WHERE ( a.shop_order_id LIKE '23060919546335%'
OR ( b.shop_order_id LIKE '23060919546335%'
AND a.is_merge = 1 ) )
AND a.invoice_category = b.invoice_category
AND b.del_flag = 0
這裏雖然轉化了 INNER JOIN 的方式，執行計劃還是 all+ref ，因爲用了 OR 導致 a 表沒有用上索引，還是用的全表掃描。沒關係，咱們再次進行轉化。
OR 改成 UNION
SELECT count(*)
FROM invoice_sales_application a
INNER JOIN invoice_sales_application_detail b ON a.application_no = b.application_no
AND a.invoice_category = b.invoice_category
AND b.del_flag = 0
WHERE a.shop_order_id = '23060919546335'
AND a.del_flag = 0
UNION
SELECT count(*)
FROM invoice_sales_application a
INNER JOIN invoice_sales_application_detail b ON a.application_no = b.application_no
AND a.invoice_category = b.invoice_category
AND b.del_flag = 0
WHERE b.shop_order_id = '23060919546335'
AND a.is_merge = 1
AND a.del_flag = 0;
在看看執行計劃，eq_ref+ref+ref+ref。說明已經優化的很好了，起碼沒有全表掃描。
最後看看結果。
這樣 SQL 執行很快了，查詢時間從 42s 降到 18ms，快了幾個數量級。
小結
1、當 SQL 的主架構中含有 EXISTS 的時候，可以改成 INNER JOIN 的方式，先看看效果。
2、當條件中有 OR 的時候，可以改成 UNION 試試。
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