有一天開發同學反饋線上業務庫中有一條sql執行很滿，每次幾乎要跑1分鐘才結束，希望我們幫忙優化一下，具體sql如下：
sql優化第一步 - 檢視執行計畫
對於乙個sql的優化，我們的第一步也是最重要的一步就是檢視sql執行計畫，sql執行計畫一方面告訴我們sql具體的處理行為，另外一方面也可以體現每個執行步驟下大致的資源消耗點。所以我們拿到問題sql以及對應資料庫環境後，登入該環境唯讀例項進行sql分析測試。
從以上的sql執行計畫我們可以獲取到哪些有效資訊呢？
sql先對t表掃瞄查詢生產派生表，brand通過索引過濾作為表關聯的驅動表，與vender、product、shop_product、spu、進行關聯查詢，表關聯均有效利用索引。
從type欄位上看，sql基本上都有效利用到了索引，但是index其實是全索引掃瞄，該方式的索引掃瞄執行效率並不會很好
對t表的index全索引掃瞄資料量高達480w，在當前sql中執行消耗最大，這也將是我們sql優化的切入點
t表在源sql中並未出現，再次仔細觀察sql可以發現sql引用了view_prod_store_sum的檢視
sql優化第二步 -
在mysql中對於檢視使用我們需要知道的是雖然mysql對檢視的查詢做了一些優化，但是對於複雜檢視查詢其優化支援仍然不是很好，所以業務上我們要盡量避免對複雜檢視的使用。在本sql中檢視其實是對單錶的查詢，且目前sql資源消耗的瓶頸點也在檢視查詢這部分，所以我們將檢視的定義通過子查詢代替原檢視，整體的來看sql。
檢視定義：
完整sql：
sql優化第三步 - 適當改寫
結合我們獲取到的sql執行計畫以及恢復出來的完整sql，我們再次理解當前sql的處理行為：
1)對t表進行全索引掃瞄，生產派生表2
2)brand表通過brand_id in (252)條件進行索引過濾，後續與其他表以及派生表2進行關聯查詢
資源消耗點分析：
從sql真正需要查詢的資料來看，我們只需要先通過where子句中表過濾條件過濾獲取初步滿足條件記錄，然後對這些記錄判斷 sum(store) > 0是否滿足，滿足則返回。但是該sql實際處理卻是先將t表中所有記錄的store進行分組計算，將結果儲存在派生表中。通過where子句中表過濾條件後的記錄再與派生表關聯判斷sum(store)。
sql在處理的過程似乎掃瞄了很多不必要的資料，我們為何不僅僅對已滿足where子句條件過濾的記錄做sum(store)判斷呢？
基於以上的分析，我們嘗試使用exists相關子查詢進行改寫測試。為什麼使用相關子查詢呢，這是因為exists在處理sql時的核心思想是先對where 前的主查詢詢進行查詢，然後用主查詢的結果乙個乙個的代入exists的查詢進行判斷。 因此我們可以有效的利用exists避免的避免掉優先對t表的派生表產生，保證sql優先通過where子句中選擇性最佳的條件做驅動表，然後對sum(store)通過相關子查詢進行判斷。
具體改寫如下：
改寫後的執行計畫：
執行效率對比
優化前：
優化後：
在一般業務sql編寫中，我們都推薦開發同學使用join而不是exists，這是因為exists本身處理sql的方式下如果where條件處理後外表記錄仍然很大的情況下，再次將外表中每條記錄代入exists子查詢中判斷，其資源消耗代價是很大的。所以我們更偏向使用join，在滿足必要的索引情況下mysql優化器優先選擇小表進行驅動。無論具體選擇什麼方式，其實減少掃瞄函式才是王道！
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