原始SQL查询语句 SELECT s.department_name AS departmentName, cps.purchase_type AS purchaseType FROM settlement_records s LEFT JOIN common_products_specificat
SELECT s.department_name AS departmentName,
cps.purchase_type AS purchaseType
FROM settlement_records s
LEFT JOIN common_products_specification cps
ON cps.org_id = s.purchase_org_id AND cps.specification_system_sn = s.specification_system_sn AND
cps.delete_flag = 0
WHERE s.delete_flag = 0
AND s.purchase_org_id = 1540
AND s.purchase_org_type = 1;
查询中使用的两张表在关键字段上都已创建索引,这是确保数据库查询性能的基础操作。
create index idx_settlement_join on settlement_records (purchase_org_id, purchase_org_type, delete_flag, product_id, vendor_id); create index idx_settlement_org_del on settlement_records (purchase_org_id, purchase_org_type, delete_flag);
create index idx_cps_org_spec_del on common_products_specification (org_id, specification_system_sn, delete_flag);
[
{
"id": 1,
"select_type": "SIMPLE",
"table": "s",
"partitions": null,
"type": "ref",
"possible_keys": "idx_settlement_org_del,idx_settlement_join",
"key": "idx_settlement_org_del",
"key_len": "13",
"ref": "const,const,const",
"rows": 31780,
"filtered": 100,
"Extra": null
},
{
"id": 1,
"select_type": "SIMPLE",
"table": "cps",
"partitions": null,
"type": "ref",
"possible_keys": "idx_cps_org_spec_del",
"key": "idx_cps_org_spec_del",
"key_len": "8",
"ref": "const",
"rows": 6469,
"filtered": 100,
"Extra": "Using where"
}
]
根据EXPLAIN结果,查询使用了为连接字段创建的索引,但并未完全发挥其效力。
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一个关键的指标是key_len=8。这个数值表明,建立的三列复合索引在本次查询中仅使用了第一列org_id。该列的数据类型为bigint,占用8个字节。
Extra列出现的“Using where”进一步验证了这一点。这意味着MySQL只能先通过索引筛选出满足org_id条件的行,然后在服务器层面对剩余的两个条件(specification_system_sn和delete_flag)进行逐行过滤。
由此产生的性能问题是:驱动表返回的约31780行结果,每一行都需要与被驱动表中约6469行数据进行匹配,总计需要进行近两亿次比对,导致查询速度显著下降。
索引设计看似合理,但在连接操作中却未能完全匹配,其根本原因通常在于细节差异。
通过执行以下查询可以发现,连接两端的specification_system_sn字段使用了不同的字符集:
SHOW FULL COLUMNS FROM settlement_records LIKE 'specification_system_sn'; -- 结果:utf8mb4_0900_ai_ci SHOW FULL COLUMNS FROM common_products_specification LIKE 'specification_system_sn'; -- 结果:utf8mb3_general_ci
问题根源已明确。MySQL中连接字段的字符集或排序规则不一致,是导致复合索引无法完全匹配的常见原因。 当MySQL执行JOIN操作时,发现两列编码规则不同,无法直接利用索引进行精确比较,因此只能退而求其次,仅使用索引的第一列进行过滤。
解决方案是统一字符集:
ALTER TABLE common_products_specification MODIFY specification_system_sn VARCHAR(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci;
完成修改后,查询性能得到显著提升,响应时间从漫长等待变为瞬时返回。
这种不一致性往往是MySQL版本升级或数据库迁移历史遗留的结果。
MySQL字符集演进简述:
因此,字段字符集不一致,可能源于建表时的手动指定,也可能是在从旧版本MySQL迁移至8.0时,为保持兼容而未进行统一转换。
对于运行在MySQL 8.0环境的数据,将整个数据库的字符集统一为utf8mb4_0900_ai_ci是彻底解决问题的方案。以下是标准操作步骤。
-- 查询数据库默认字符集
SELECT
schema_name AS database_name,
default_character_set_name AS character_set,
default_collation_name AS collation
FROM information_schema.schemata
WHERE schema_name = 'datebase_name';
-- 如果不是目标字符集,则进行修改
ALTER DATABASE your_database_name
CHARACTER SET = utf8mb4
COLLATE = utf8mb4_0900_ai_ci;
-- 生成修改字符集的语句
SELECT CONCAT(
'ALTER TABLE `', table_name, '` CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci;') AS alter_sql
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'datebase_name'
AND table_type = 'BASE TABLE'
AND (table_collation != 'utf8mb4_0900_ai_ci' OR table_collation IS NULL);
-- 执行后确认修改结果
SELECT
table_name,
table_collation
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'datebase_name'
AND table_type = 'BASE TABLE';
执行上述生成的ALTER TABLE语句即可。
处理带有外键约束的表(如Quartz调度框架表)
若数据库中存在如Quartz调度框架的表,它们通常带有外键约束,直接修改字符集会失败。处理此类表需要遵循特定顺序:
-- 首先删除外键约束 ALTER TABLE `qrtz_triggers` DROP FOREIGN KEY `qrtz_triggers_ibfk_1`; ALTER TABLE `qrtz_simple_triggers` DROP FOREIGN KEY `qrtz_simple_triggers_ibfk_1`; ALTER TABLE `qrtz_cron_triggers` DROP FOREIGN KEY `qrtz_cron_triggers_ibfk_1`; ALTER TABLE `qrtz_simprop_triggers` DROP FOREIGN KEY `qrtz_simprop_triggers_ibfk_1`; ALTER TABLE `qrtz_blob_triggers` DROP FOREIGN KEY `qrtz_blob_triggers_ibfk_1`; -- 接着批量修改所有相关表的字符集 ALTER TABLE `qrtz_blob_triggers` CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci; -- ...(此处省略其他表的修改语句) -- 最后,按原结构重新创建外键约束 ALTER TABLE `qrtz_triggers` ADD CONSTRAINT `qrtz_triggers_ibfk_1` FOREIGN KEY (`sched_name`) REFERENCES `qrtz_job_details`(`sched_name`); -- ...(此处省略其他约束的重建语句)
统一字符集是解决因字符集不一致导致索引失效问题的根本方法。但需注意,对大数据量表执行ALTER TABLE操作会锁表,可能影响线上业务。因此,务必在业务低峰期进行操作,并且执行前必须进行完整的数据备份。数据安全至关重要,谨慎操作始终是第一原则。
本文完整复盘了一次由字符集差异引发的SQL性能问题的排查与解决过程,为处理类似数据库性能问题提供了清晰的思路参考。
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