标签：1.5 code epay 索引 数据量 mysql pay 优化 id

线上项目，刚开始的时候，数据量比较小，系统性能没有任何问题。随着业务运行时间的增加，数据量会不断的增加，历史数据也会不断累积，这个时候，如果不进行性能优化，系统可能完全无法使用。特别是在数据量达到千万级别以后更是如此。

一个项目中，需要统计一年的账单数据（表中数据在将近1000万），sql执行居然用了将近72秒，整个业务耗时72.6秒。经过针对性的优化，整个业务的处理时间，只需要1.5秒。

1. 未优化前的情况

slow sql 71652 millis

select merchant_id , count(distinct epay_code) as epay_count,  ifnull(count(charge_id),0) as bill_count, ifnull(sum(pay_amt),0) as pay_amt 
    from trans_flow 
    where 1=1 and pay_status = '1'  
             and merchant_id = ?
       AND  epay_code in (SELECT epay_code FROM sys_user_epayitem  WHERE user_id=?)
        and bill_time >= CONCAT(?, ' 00:00:00')
        and bill_time <= CONCAT(?, ' 23:59:59')["1550000123","109","2018-12-01","2019-12-01"]

业务执行时间：

statisByShop Time Spend is:72615

13:05:25.954 [http-nio-8203-exec-26] INFO  c.f.c.s.i.TransFlowServiceImpl - [merchantStatics,220] - \ 
statisByShop Time Spend is:72615

通过分析，该业务涉及的时间范围广，数据量大，但是需要的数据字段并不多，所以可以针对该业务场景建立针对性的联合索引。

2. 创建联合索引

ALTER TABLE `trans_flow`
ADD INDEX `union_index` (`merchant_id`, `epay_code`, `pay_amt`, `pay_status`, `bill_time`) USING BTREE ;

3. 优化后的效果

慢查询sql已经不再出现。

业务执行时间：

statisByShop Time Spend is:1518

13:23:06.313 [http-nio-8203-exec-1] INFO  c.f.c.s.i.TransFlowServiceImpl - [merchantStatics,220] - \ 
statisByShop Time Spend is:1491

创建联合索引后，再次执行，效率得到明显的提升。主要原因在于原始表的字段多，数据量大，建立联合索引后，该统计业务的所有数据都可以从索引获取，不再需要进行原始表查询了。

标签：1.5,code,epay,索引,数据量,mysql,pay,优化,id
来源： https://blog.csdn.net/liaomingwu/article/details/103334213

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