千万级数据的表,我把慢sql优化后性能提升30倍！
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背景：系统中有一个统计页面加载特别慢，前端设置的40s超时时间都加载不出来数据，因为是个统计页面，基本上一猜就知道是mysql的语句有问题，遗留了很久没有解决，正好趁不忙的时候，下定决心一定把它给搞定！
1. 分析原因
（mysql5.7）
执行一下问题sql,可以看到单表查就需要61s 这怎么能忍受？
通过explain看一下执行计划
挑重点，可以看到用命中了名为idx_first_date的索引，但是rows中扫描了1000多万行的数据，这显然是sql慢的根源。我们来查一下表数据量：
真真的千万级的大表！
找到原因后，那么就需要明确优化方向
- 通过设置分区
- 通过水平分表
- 通过优化sql
我们大概会有以上三种思路
分区方案会有诸多限制，比如可能会索引失效，占用内存，有主键限制等，故不采纳
分表方案看来可行，通过缩小热点数据，把非热点数据全部放入分表。是可以达到效果。不过查询表写入日期后，发现最早在2021年。目前系统内查询统计还会经常用到2021年数据。如果贸然分表后，带来的连表查询，数据管理问题等，现有代码可能会出大问题。
那么就只剩下优化sql这一条路了，虽然是千万级数据的表，但是你要相信mysql是可以支撑的。
确定方向后，那就需要解决如何通过减少数据的扫描来实现提升性能。
通过sql可以看到，这个统计sql是根据日期查询的，而且也命中了索引，那么为什么还会扫描这么多数据呢？我们再去看下表的索引
发现猫腻了吧，idx_first_date是个联合索引，再根据上图key_len长度为67和最左匹配原则可知，mysql执行器是优先使用customer_id去扫描数据。所以几乎全表扫描了。
我们把idx_first_date修改一下联合索引的字段顺序，把first_date放在第一位，我们再来执行一下sql看下结果
1.6s！大呼！性能直接提升30倍！
你以为到这里就结束了吗？不不不！再看一张图
发现了吗，因为用了联合索引，导致索引占用空间过大，比数据占用都大。我认为这里存在滥用索引的现象。索引本身不止会占用空间，而且也会降低写入性能，维护更新索引成本过高等。
把idx_first_date中的customer_id字段去掉，再看下索引占用情况
下降至2.6G,减少了将近1.4G的索引占用。
至此，这张千万数据的大表慢sql已优化完，不仅提升了查询性能，也减少了索引带来的空间占用过大的问题。
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