MySQL查询优化实战:从18秒到0.18秒的性能飞跃!本文深度拆解订单报表慢查询案例,通过索引重构、SQL改写四步法实现毫秒响应。关键技巧:联合索引顺序匹配WHERE/GROUP BY/ORDER BY、避免临时表文件排序、分时段聚合、覆盖索引终极优化。内含2025最新Java面试宝典资源,涵盖数据库调优高频考点。技术人必看的MySQL性能优化心法,解决全表扫描、文件排序等典型问题,让你的查询速度提升100倍!附赠面试鸭会员返现福利,立即学习高效数据库优化实战经验。
在最近的系统优化中,遇到一个典型的 MySQL 慢查询问题:某后台报表页面加载耗时从 5 秒飙升到 20 秒+。通过层层拆解,最终将查询时间压缩到了 200 毫秒以内。今天就用程序员之间对话的方式,还原这个 MySQL查询优化 的完整思路。
用户反馈后台的"订单分析报表"越来越慢。排查日志发现核心 SQL 如下:
SELECT customer_id, SUM(amount), COUNT(order_id)
FROM orders
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY customer_id
ORDER BY SUM(amount) DESC
LIMIT 100;
单表 500 万数据,执行时间 18.2 秒!EXPLAIN 看到致命问题:全表扫描(type=ALL)且 Using filesort。
关键矛盾在 WHERE 的时间范围和 GROUP BY 分组:
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_ctime_customer (create_time, customer_id);
效果立竿见影:扫描行数从 500万 → 89万!但执行时间仍在 5.2 秒,EXPLAIN 显示 Using temporary; Using filesort。
GROUP BY customer_id 后还需按金额排序,导致双重计算。调整索引顺序:
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_customer_ctime_amount (customer_id, create_time, amount);
并改写 SQL 避免排序时二次聚合:
SELECT customer_id, total_amount, order_count
FROM (
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount,
COUNT(order_id) AS order_count
FROM orders
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY customer_id
) AS tmp
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 100;
执行时间降至 1.3 秒!临时表和文件排序消失。
时间范围跨度大导致索引利用率低。结合业务拆分为按月聚合:
SELECT customer_id, SUM(month_sum) AS total_amount
FROM (
SELECT customer_id, SUM(amount) AS month_sum
FROM orders
WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY customer_id, DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m')
) AS monthly
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 100;
扫描行数再降 60%,耗时 0.8 秒!
查询只需 customer_id 和 amount 字段:
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_covering (create_time, customer_id, amount);
最终 0.18 秒 完成!EXPLAIN 的 Extra 列出现 Using index 🎉
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