数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github上有一个有趣的开源项目：https://github.

数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github上有一个有趣的开源项目：https://github.com/DTStack/flinkx

FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，如MySQL binlog，Kafka等，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎，大家如果有兴趣，欢迎来github社区找我们玩~
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，在较为复杂的情况下，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Union all 对查询逻辑较为复杂的SQL进行分离。
常见OR使用场景，请阅读以下案例：

一、数栈SQL优化案例

1.1 案例一：不同列使用OR条件查询

  1. 待优化场景
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
SELECT ..
..
  FROM`t1` a
 WHERE a.token= '16149684'
   AND a.store_id= '242950'
   AND(a.registrationId IS NOT NULL
   AND a.registrationId<> '')
    OR a.uid= 308475
   AND a.registrationId IS NOT NULL
   AND a.registrationId<> ''
  `执行计划```sql
  +--------------+-----------------------+-----------------+----------------+-------------------+-------------------+---------------+----------------+---------------------------------------------+
| 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
从查询条件中可以看出 token 和 uid 过滤性都非常好，但是由于使用了 or， 需要采用 index merge 的方法才能获得比较好的性能。但在实际执行过程中MySQL优化器默认选择了使用registrationId 上的索引，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。

1
SELECT ...

…

1
2
3
4
5
WHERE a.token = '16054473'
AND a.store_id = '138343'
AND b.is_refund = 1
AND (a.registrationId IS NOT NULL
AND a.registrationId <> '')

union all
SELECT
…

1
2
where a.uid = 181579
AND a.registrationId <> ''
1
2
3
4
5
6
7
  +--------------+-----------------------+-----------------+----------------+------------------------------+---------------+-------------------+------------------------------+----------------+------------------------------------+
| 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_sewsq.a.role_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，可以明显看出，将SQL拆分成两个子查询，再使用union对结果进行合并，稳定性和安全性更好，性能更高。

1.2 案例二：同一列使用OR查询条件

1
SELECT ....

….

1
from

t1 as mci

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
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
  and pinfo.end_time >=now()
  and not (
   pinfo.onshelv_time>'2019-06-30 00:00:00'
   or pinfo.end_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 mci.comodifty_type in ('1', '5', '6')
and (pc.count =0 or pc.count isnull ) limit 0,5;
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
  
 
执行计划 
![Test](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/96e44a3733720d35651a3ffa2d5c8a7c.png  '数栈SQL优化案例-OR条件优化') 
本例的SQL查询中有一个子查询，子查询被当成驱动表，产生了auto_key，通过SQL拆分进行测试，验证主要是(pc.count =0 , or pc.count is null )会影响到整个SQL的性能，需要进行比较改写。 
首先我们可以单独思考(pc.count =0 , or pc.count is 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。```sql
SELECT col From test where case when col is null then 100 else col =100 end;
  `再回到原始SQL进行改写。```sql
....
from
and case when pc.count is null then 0 else pc.count end=0 limit 0,5;

可以看出优化后的SQL比原始SQL快了30秒，执行效率提升约50倍。

1.3 案例三：优化关联SQL OR条件

1
2
3
4
5
6
7
SELECT user_msg.msg_id AS ‘msg_id’, user_msg.content AS ‘msg_content’, …
FROM user_msg
LEFT JOIN user ON user_msg.user_id = user.user_id
LEFT JOIN group ON user_msg.group_id = group.group_id
WHERE user_msg.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL30SECOND)
OR user.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
OR group.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
  
 
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，带来不必要的性能损耗。 
3。场景优化 
我们对原始SQL进行拆分操作，第一部分sql-01如下： 
 
  
WHERE user_msg.gmt_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：

1
WHERE user.gmt_modified >= date_sub('2018-03-29 09:31:44', INTERVAL 30 SECOND)
1
2
3
4
5
6
7
8
  
 
ql-02以user为驱动表，msg user_id 的索引过滤行很好。 
第三部分sql-03如下： 
 
  
WHERE group.gmt_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。

1.4 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。

本文标题： 数栈SQL优化案例-OR条件优化

发布时间： 2019年07月25日 00:00

最后更新： 2025年12月30日 08:54

原始链接： https://haoxiang.eu.org/58911951/

版权声明： 本文著作权归作者所有，均采用CC BY-NC-SA 4.0许可协议，转载请注明出处！

赏
× 喜欢就赞赏一下呗！
打赏二维码