线上MySQL千万级大表，如何优化？

51CTO技术栈 2020-12-16

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前段时间应急群有客服反馈，会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额进行排序。经过排查发现是 SQL 执行效率低，并且索引效率低下。

图片来自 Pexels

应急问题

商户反馈会员管理功能无法按到店时间、到店次数、消费金额进行排序，一直转圈圈或转完无变化，商户要以此数据来做活动，比较着急，请尽快处理，谢谢。

线上数据量

merchant_member_info：7000W 条数据。

member_info：3000W。

不要问我为什么不分表，改动太大，无能为力。

问题 SQL

问题 SQL 如下：

SELECT      mui.id,      mui.merchant_id,      mui.member_id,      DATE_FORMAT(          mui.recently_consume_time,          '%Y%m%d%H%i%s'      ) recently_consume_time,      IFNULL(mui.total_consume_num, 0) total_consume_num,      IFNULL(mui.total_consume_amount, 0) total_consume_amount,      (          CASE          WHEN u.nick_name IS NULL THEN              '会员'          WHEN u.nick_name = '' THEN              '会员'          ELSE              u.nick_name          END      ) AS 'nickname',      u.sex,      u.head_image_url,      u.province,      u.city,      u.country  FROM      merchant_member_info mui  LEFT JOIN member_info u ON mui.member_id = u.id  WHERE      1 = 1  AND mui.merchant_id = '商户编号'  ORDER BY      mui.recently_consume_time DESC / ASC  LIMIT 0,   10

出现的原因

经过验证可以按照“到店时间”进行降序排序，但是无法按照升序进行排序主要是查询太慢了。

主要原因是：虽然该查询使用建立了 recently_consume_time 索引，但是索引效率低下，需要查询整个索引树，导致查询时间过长。DESC 查询大概需要 4s，ASC 查询太慢耗时未知。

为什么降序排序快和而升序慢呢？

如下图：

因为是对时间建立了索引，最近的时间一定在最后面，升序查询，需要查询更多的数据，才能过滤出相应的结果，所以慢。

解决方案

目前生产库的索引，如下图：

①调整索引

需要删除 index_merchant_user_last_time 索引，同时将 index_merchant_user_merchant_ids 单例索引，变为 merchant_id，recently_consume_time 组合索引。

②调整结果（准生产）

如下图：

③调整前后结果对比（准生产）

测试数据：

merchant_member_info 有 902606 条记录。
member_info 表有 775 条记录。

④SQL 执行效率

优化前，如下图：

优化后，如下图：

type 由 index→ref，ref 由 null→const：

调整索引需要执行的 SQL

执行的注意事项：由于表中的数据量太大，请在晚上进行执行，并且需要分开执行。

# 删除近期消费时间索引  ALTER TABLE merchant_member_info DROP INDEX index_merchant_user_last_time;  # 删除商户编号索引  ALTER TABLE merchant_member_info DROP INDEX index_merchant_user_merchant_ids;  # 建立商户编号和近期消费时间组合索引  ALTER TABLE merchant_member_info ADD INDEX idx_merchant_id_recently_time (`merchant_id`,`recently_consume_time`);

经询问，重建索引花了 30 分钟。

最终的分页查询优化

上面的 SQL 虽然经过调整索引，虽然能达到较高的执行效率，但是随着分页数据的不断增加，性能会急剧下降。

最终的 SQL

优化思路：先走覆盖索引定位到，需要的数据行的主键值，然后 INNER JOIN 回原表，取到其他数据。

SELECT      mui.id,      mui.merchant_id,      mui.member_id,      DATE_FORMAT(          mui.recently_consume_time,          '%Y%m%d%H%i%s'      ) recently_consume_time,      IFNULL(mui.total_consume_num, 0) total_consume_num,      IFNULL(mui.total_consume_amount, 0) total_consume_amount,      (          CASE          WHEN u.nick_name IS NULL THEN              '会员'          WHEN u.nick_name = '' THEN              '会员'          ELSE              u.nick_name          END      ) AS 'nickname',      u.sex,      u.head_image_url,      u.province,      u.city,      u.country  FROM      merchant_member_info mui  INNER JOIN (      SELECT          id      FROM          merchant_member_info      WHERE          merchant_id = '商户ID'      ORDER BY          recently_consume_time DESC      LIMIT 9000,      10  ) AS tmp ON tmp.id = mui.id  LEFT JOIN member_info u ON mui.member_id = u.id