线上千万级大表排序优化
前言
大家好我是不一样的科技宅，每天进步一点点，体验不一样的生活，今天我们聊一聊Mysql大表查询优化，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。
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？
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
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。
调整结果（准生产）
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。
SQL执行效率
优化前
优化后
type由index -> ref
ref由 null -> const
| TOP | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 到店时间-降序 | 0.274s | 0.003s |
| 到店时间-升序 | 11.245s | 0.003s |
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。
| 分页数据 | 查询时间 | 优化后 |
|---|---|---|
| limit 0,10 | 0.003s | 0.002s |
| limit 10,10 | 0.005s | 0.002s |
| limit 100,10 | 0.009s | 0.002s |
| limit 1000,10 | 0.044s | 0.004s |
| limit 9000,10 | 0.247s | 0.016s |
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
结尾
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