作者分享了一条慢 SQL 分析和优化的过程，总结出切实有效的优化手段。

作者：马文斌

MySQL 爱好者。

本文来源：原创投稿

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背景

开发同学丢了一条 SQL 过来。“马哥，看看这个 SQL 能否优化，业务那边反馈很慢！”看了下执行计划+表结构，索引都没问题。那到底是怎么回事呢？咱们一起来瞧瞧。

分析原 SQL

explain SELECTcount(0)
FROMinvoice_sales_application a
WHERE(shop_order_id LIKE '23060919546335%'OR (EXISTS (SELECT1FROMinvoice_sales_application_detail bWHEREa.application_no = b.application_noAND a.invoice_category = b.invoice_categoryAND b.del_flag = 0AND b.shop_order_id LIKE '23060919546335%')AND a.is_merge = 1))

先来看看这个 SQL 是什么意思：

在 invoice_sales_application 表中，shop_order_id 以 '23060919546335%'开头，或者存在一个相关的 invoice_sales_application_detail 表中的记录，该记录的 application_no 和 invoice_category 与 invoice_sales_application 表中的相同，并且 shop_order_id 以 '23060919546335%' 开头，同时 invoice_sales_application 表中的 is_merge 字段为 1。

执行计划：all+ref，其中 a 表要扫描 116w 行的数据。

执行需要 43s，且有一个全表扫描。

优化操作

EXISTS 转化成 JOIN 的方式

这里是把 EXISTS 改写成 INNER JOIN 通过索引关键关联，应该会有不错的效果，试试看。

SELECT  count(0)
FROM invoice_sales_application a INNER
JOIN invoice_sales_application_detail bON a.application_no = b.application_no
WHERE ( a.shop_order_id LIKE '23060919546335%'OR ( b.shop_order_id LIKE '23060919546335%'AND a.is_merge = 1 ) )AND a.invoice_category = b.invoice_categoryAND b.del_flag = 0

这里虽然转化了 INNER JOIN 的方式，执行计划还是 all+ref ，因为用了 OR 导致 a 表没有用上索引，还是用的全表扫描。没关系，咱们再次进行转化。

OR 改成 UNION

 SELECT count(*)FROM invoice_sales_application aINNER JOIN invoice_sales_application_detail b ON a.application_no = b.application_noAND a.invoice_category = b.invoice_categoryAND b.del_flag = 0WHERE a.shop_order_id = '23060919546335'AND a.del_flag = 0UNIONSELECT count(*)FROM invoice_sales_application aINNER JOIN invoice_sales_application_detail b ON a.application_no = b.application_noAND a.invoice_category = b.invoice_categoryAND b.del_flag = 0WHERE b.shop_order_id = '23060919546335'AND a.is_merge = 1AND a.del_flag = 0;

在看看执行计划，eq_ref+ref+ref+ref。说明已经优化的很好了，起码没有全表扫描。

最后看看结果。

这样 SQL 执行很快了，查询时间从 42s 降到 18ms，快了几个数量级。

小结

1、当 SQL 的主架构中含有 EXISTS 的时候，可以改成 INNER JOIN 的方式，先看看效果。

2、当条件中有 OR 的时候，可以改成 UNION 试试。

关于 SQLE

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