SQL优化案例（2）：OR条件优化
接下来上⼀篇⽂章《 SQL优化案例（1）：隐式转换》的介绍，此处内容围绕OR的优化展开。
在MySQL中，同样的查询条件，如果变换OR在SQL语句中的位置，那么查询的结果也会有差异，在多个复杂的情况下，可能会带来索引选择不佳的性能隐患，为了避免执⾏效率⼤幅度下降的问题，我们可以适当考虑使⽤统⼀所有对查询逻辑复杂的SQL进⾏分离。
常见OR使⽤场景，请阅读以下案例。
案例⼀：不同列使⽤OR条件查询
1.待优化场景
SELECT
..
..
FROM`t1` a
ken= '16149684'
AND a.store_id= '242950'
istrationId IS NOT NULL
istrationId<> '')
OR a.uid= 308475
istrationId IS NOT NULL
istrationId<> ''
执⾏计划
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | key | key_len | ref | rows | Extra |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | a | range |idx_registrationid | 99 | | 100445 | Using index condition; Using where |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
共返回1⾏记录，花费 5 ms 。
2.场景解析
从查询条件中可以研磨令牌和uid过滤性都⾮常好，但是由于使⽤了，或者，需要采⽤索引合并的⽅法才能获得⽐较好的性能。但在实际执⾏过程中MySQL优化器替代选择了使⽤registrationId的索引，导致SQL的性能很差。
3.场景优化
我们将SQL改写成union all的形式。
SELECT
...
...
FROM`t1` a
ken = '16054473'
AND a.store_id = '138343'
AND b.is_refund = 1
AND (a.registrationId IS NOT NULL
istrationId <> '')
union all
SELECT
.
..
...
FROM`t1` a
where a.uid = 181579
istrationId IS NOT NULL
istrationId <> ''
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
| 1 | PRIMARY | a | ref | IDX_TOKEN,IDX_STORE_ID_TOKEN | IDX_TOKEN | 63 | const | 1 | Using index condition; Using where | | 1 | PRIMARY | b | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | youdian_life_le_id | 1 | Using where |
| 2 | UNION | a | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 1 | |
| 2 | UNION | b | const | PRIMARY | PRIMARY | 4 | const | 0 | unique row not found |
| | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | | | | | | Using temporary |
+--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
共返回5⾏记录，花费 5 ms 。
通过对⽐优化前后的执⾏计划，可以明显修剪，将SQL合并成两个⼦查询，再使⽤union对结果进⾏合
c语言程序设计搜题软件并，稳定性和安全性更好，性能更⾼。
案例⼆：同⼀列使⽤OR查询条件
1.待优化场景
select
....
....
from
t1 as mci
left join t1 as ccv2_1 on ccv2_1.unique_no = mci=category_no1
left join t1 as ccv2_2 on ccv2_2.unique_no = mci=category_no2
left join t1 as ccv2_3 on ccv2_3.unique_no = mci=category_no3
left join(
select product_id,
count(0) count
from t2 pprod
inner join t3 pinfo on pinfo.promotion_id = pprod.promotion_idmysql面试题sql优化
and pprod.is_enable =1
and ppinfo.is_enable=1
and pinfo.belong_t0 =1
d_time >=now()
and not (
d_time>'2018-12-05 00:00:00'
)group by pprod.product_id
)as pc on pc.product_id = mci.product_id
where mci.is_enable =0
and mciodifty_type in ('1', '5', '6')
and (pc.count =0 unt isnull ) limit 0,5;
执⾏计划
2.场景解析
本例的SQL查询中有⼀个⼦查询，⼦查询被当成成驱动表，产⽣了auto_key，通过SQL进⾏进⾏测试，验证主要是（pc.count = 0或pc.count为null）会影响到整个SQL 的性能，需要进⾏⽐较改写。
3.场景优化
⾸先我们可以单独思考（pc.count = 0或pc.count为null）如何进⾏优化？先写⼀个类似的SQL
Select col from test where col =100 or col is null;
+--------+
| col |
+--------+
| 100 |
| NULL |
+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
这个时候我们看到的其实是同⼀个列，但对应不同的值，这种情况可以利⽤case when进⾏转换。
Select col From test where case when col is null then 100 else col =100 end;
+--------+
| col |
+--------+
| 100 |
| NULL |
+--------+
options翻译成中文2 rows in set (0.00 sec)
再回到原始SQL进⾏改写。
select
....
指针数组存储字符串....
from
t1 as mci
left join t1 as ccv2_1 on ccv2_1.unique_no = mci=category_no1
left join t1 as ccv2_2 on ccv2_2.unique_no = mci=category_no2
left join t1 as ccv2_3 on ccv2_3.unique_no = mci=category_no3
left join(
select product_id,
count(0) count
from t2 pprod
inner join t3 pinfo on pinfo.promotion_id = pprod.promotion_id
and pprod.is_enable =1
and ppinfo.is_enable=1
and pinfo.belong_t0 =1
d_time >=now()
and not (
d_time>'2018-12-05 00:00:00'
)group by pprod.product_id
)as pc on pc.product_id = mci.product_id
网站设计公司网where mci.is_enable =0
and mciodifty_type in ('1', '5', '6')
and case unt is null then 0 unt end=0 limit 0,5;
可以抛光优化后的SQL⽐原始SQL快了30秒，执⾏效率提升约50倍。
案例三：优化关联SQL OR条件
1.待优化场景
SELECT user_msg.msg_id AS ‘msg_id’, t AS ‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON up_id = up_id
WHERE _modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL30SECOND)
_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
2.场景解析
我们仔细分析上述查询语句，发现虽然业务逻辑只需要查询半分钟内修改的数据，但执⾏过程却必须对所有的数据进⾏关联操作，带来的性能损失。
3.场景优化
我们对原始SQL进⾏分解操作，第⼀部分sql-01如下：
SELECT user_msg.msg_id AS ‘msg_id’, t AS ‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON up_id = up_id
WHERE _modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND) sql-01以user_msg表为驱动，使⽤gmt_modified索引过滤最新数据。
第⼆部分sql-02如下：
java面试选择题SELECT user_msg.msg_id AS ‘msg_id’, t AS ‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON up_id = up_id
_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
sql-02以⽤户为驱动表，msg user_id的索引过滤⾏很好。
第三部分sql-03如下：
SELECT user_msg.msg_id AS ‘msg_id’, t AS ‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON up_id = up_id
_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND) sql-03以group为驱动表，使⽤gmt_modified索引过滤最新数据。
总结
MySQL OR条件优化的常见场景主要有以下情况：
1，相同列可以使⽤IN进⾏代替
2，不同列及复杂的情况下，可以使⽤union all进⾏分离
3，关联SQL OR条件
我们需要结合实际场景，分析优化。
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