一个20秒SQL慢查询优化的经历与处理方案

Select * FROM a_table AS a 

LEFT JOIN b_table AS b ON a.id=b.id 

Where user_id IN (100)

所以，初步断定应该是嵌套的子查询部分占用了大部分的时间。

再进一步验证

既然定位到了是嵌套的子查询语句的问题，那又要分为两块待排查的区域：是子查询本身耗时大，还是嵌套而导致慢查询？

结果很容易发现，当我把子查询单独在DB中执行时，是非常快的。所以排除。

剩下的不言而喻，20秒的慢查询是嵌套引起的。

但因为处于上线紧急的过程中，为了确保，我快速地验证了我的结论：

1、将子查询的ID单独执行，并把得到的结果序列手动拼成一段ID，如：1,2,3,4, ... , 999

2、将上面得到的序列ID，手动替换到原来的SQL语句

3、执行，发现，很快！只用了约150 ms

Well Done!  准备修复上线！

解决方案

线上的问题，很多时间都是在定位问题和分析原因，既然问题找到了，原因也找到了，解决方案不言而喻。代码简单处理即可。

另外一个需要注意的点

当前，实际的SQL语句，会比这个更为复杂，但已足以表达问题所在。但在前期，笔者也做了一些SQL的代码。

因为b_table比a_table大，所以一开始 b_table 左关联 a_table 时，很慢，大概是1秒多，而且数据量是很少的；但若反过来，a_table 左关联 b_table 时，则很快，大概是100毫秒。

所以，又发现一个有趣的现象：

大表 左关联 小表，很慢；小表 左关联 大表，很快。

当然，这些我们理论上都知道，但实际开发会忘却。又或者一开始两个表都为空时，而又没考虑到后期这两个表增长的速度时，日后就会埋下坑了。

总结

首先，嵌套的子查询是很慢的。

原因，我还没仔细去研究，但在下班的路上和我的同事交流时，他说曾经看过这方面相关的书籍，是说每一次的子查询都会产生一个SQL语句，所以就N次查询了。而另外一位资深的QA同事则跟我说，应该是M*N的问题。

其次，我一开始使用嵌套子查询，是存在这样一个误区：我觉得将这些操作交给MySQL自身来处理会更高效，毕竟DB内部会有良好的机制来执行这些查询由。

然后，实际表白，我错了。因为这不是简单的合并MC批量查询。

当我们决定使用一些底层的技术时，只有当我们理解透彻了，才能使用更为恰当。而因为无知就断定工具、框架、底层无所不能时，往往就会中招。