MySQL IN查询数量过多时的优化方案

MySQL IN查询数量过多时的优化方案

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/kaka_buka/article/details/140913970

在MySQL中，当IN查询的条件数量过多时，可能会导致查询性能下降。本文将深入探讨这一问题的原因，并提供多种优化方案，包括调整系统参数、分批处理、使用JOIN替代IN等。通过这些优化策略，可以显著提升查询性能，确保数据库的高效运行。

MySQL in查询数量过多时如何优化

在MySQL中，使用IN查询可以方便地筛选出匹配多个条件的记录。然而，当IN查询的条件数量过多时，可能会导致查询性能下降。

MySQL in 太多出现慢的原因

在MySQL中有一个配置参数eq_range_index_dive_limit，它的作用是一个等值查询（比如：in 查询），其等值条件数小于该配置参数，则查询成本分析使用扫描索引树的方式分析，如果大于等于该配置参数，则使用索引统计的方式分析。使用扫描索引树的方式分析在MySQL内部叫做index dives，使用索引统计的方式分析在MySQL内部叫做index statistics。

eq_range_index_dive_limit默认值是200。

结合上面这条 SQL，就是如果 SQL 中 IN 查询字段 id 的值出现的数量小于eq_range_index_dive_limit，则走索引树扫描分析查询成本，大于等于eq_range_index_dive_limit，则走索引统计的方式分析查询成本。

扫描索引树的方式分析SQL 的查询成本，它的好处就是在 IN 查询的值数量不多时，得到的成本结果是精确的，这就意味着 MySQL 可以选择正确的执行计划，保证语句查询的性能。你现在一定有个疑问：为什么说是在 IN 查询的值数量不多时才是精确的，因为扫描性能的原因，MySQL 在 IN 查询的值数量很多的情况下，扫描索引树成本提高，性能下降，导致查询成本分析代价也随之提高了。

索引统计的方式分析SQL 的查询成本，由于无需扫描索引树，所以，它的优势就是查询成本分析过程快，代价低。但是，它的缺点也很明显，由于无需扫描索引树，通过粗略统计索引使用情况，得出查询成本，导致 MySQL 可能选错执行计划，使得 SQL 查询性能下降。

具体的优化方案

方案1：调整eq_range_index_dive_limit

根据查询的复杂度和表的数据量，适当调整eq_range_index_dive_limit的值。增大该值可能会导致优化器更准确地估计索引选择性，但也可能增加查询优化阶段的开销。

• 示例：

SET SESSION eq_range_index_dive_limit = 200;

eq_range_index_dive_limit参数的调整应基于以下几个因素：

1. 查询的复杂度：当查询涉及的IN列表条件数量较多时，如果索引选择性估算不足，优化器可能无法选择最佳的执行计划。这时，增大eq_range_index_dive_limit的值可以让优化器进行更精确的索引选择性估算，避免因估算不足而导致性能问题。

2. 数据表的大小和数据分布：调整eq_range_index_dive_limit参数时需要考虑数据分布，因为索引选择性估算依赖于数据的分布情况。如果数据分布不均匀，某些索引可能在查询时比其他索引更有效。例如，一个值可能在某个范围内出现非常频繁，而在其他范围内很少出现。增大eq_range_index_dive_limit的值可以使优化器更精细地评估索引的选择性，从而选择最佳的索引路径，优化查询性能。

另一方面，如果数据表较小或数据分布非常均匀，增大该参数值的收益可能不大，因为索引的选择性差异不明显。这种情况下，优化器无需进行详细的索引选择性评估，保持较低的eq_range_index_dive_limit值可以减少查询优化阶段的计算开销。

1. 数据库资源和负载：调整eq_range_index_dive_limit可能增加查询优化阶段的计算开销，这是因为优化器需要执行更多的索引树扫描来估算索引选择性。这一过程会消耗CPU和内存资源，尤其是在大量复杂查询同时进行时，可能加重数据库的负载。

在资源紧张或负载较高的环境中，增加eq_range_index_dive_limit的值可能导致以下问题：

• CPU和内存消耗增加：更多的索引扫描操作会占用更多的计算资源，可能导致CPU和内存的高使用率。
• 查询响应时间延长：优化器花费更多时间进行索引选择性评估，可能延长查询优化阶段的时间，从而增加总查询响应时间。
• 影响其他操作：数据库的资源是共享的，消耗过多资源进行查询优化会影响其他操作的性能，例如插入、更新和删除操作的效率。

方案2：分批处理

将一个大的IN查询分成多个较小的批次，分次执行。这样可以减少每次查询的范围，减轻数据库负担。

示例：将

SELECT * FROM table WHERE id IN (1, 2, 3, ..., 1000);

分成

SELECT * FROM table WHERE id IN (1, 2, 3, ..., 100);

这种形式的多次查询。

方案3：使用JOIN代替IN

当IN查询的列表来自另一张表时，考虑使用JOIN来替代IN，这通常能够更有效地利用索引。

示例：

SELECT a.* FROM table_a a JOIN table_b b ON a.id = b.id;

方案4：优化索引

确保IN查询所使用的字段有适当的索引。这能显著提高查询性能，尤其是在处理大数据集时。

方案5：改为exists查询

可以考虑将IN查询替换为EXISTS查询。

EXISTS关键字用于检查子查询是否返回任何行。与IN查询不同，EXISTS不关心子查询返回的具体值，只在乎是否存在至少一行结果。因此，EXISTS子查询通常会在找到第一条匹配记录后立即停止执行，这可以显著减少处理时间和资源消耗。

考虑以下使用IN的查询：

SELECT * FROM table_a WHERE id IN (SELECT id FROM table_b WHERE condition);

我们可以将其转换为EXISTS查询：

SELECT * FROM table_a WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table_b WHERE table_b.id = table_a.id AND condition);

在这个例子中，子查询检查table_b中是否存在符合条件的记录，并且一旦找到符合条件的记录就会停止，这通常比IN查询扫描整个子查询结果集更为高效。

阿里云 PolarDB MySQL版IN谓词转JOIN功能

PolarDB支持IN谓词转JOIN功能。对于满足前提条件的复杂查询，通过该功能优化器可以将某些大的IN谓词转换为JOIN，从而提升复杂查询的执行性能。

具体可以参阅官方文档：https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/in-predicate-conversion?spm=a2c4g.11186623.0.0.64576702YVxC9Z

10w常量值的IN查询，开启IN谓词转JOIN功能，进行IN谓词转换后，查询性能提升了18.9倍。

参考链接

• MySQL官方文档：eq_range_index_dive_limit
• MySQL优化器指南：Optimizer Overview