通过减少回表和增加冗余字段，优化SQL查询效率

一、减少回表

原始SQL

select temp.basicId,
temp.type,
temp.insert_monoth
from(select  t2.basicId,
t2.type,
t2.insert_monothfrom t2where edition_id in (...)
) temp
left join  test3 t3 on temp.item_id = t3.item_id 
group by temp.basicId, t3.type,t3.insert_monoth

1:分析执行计划

发现原始SQL使用子查询引起的临时表，而且子查询很慢
type为 ALL、ref、range；Extra为Using temporary、Using where、Using index condition

2:子查询SQL

虽然走了索引但是发现执行计划"Using index condition"，代表使用了索引下推来减少回表，于是需要减少回表，才能提升查询效率

3:分析思路

由于子查询查询字段过多，无法使用覆盖索引，此时就需要回表查询数据。于是修改SQL只获取id字段，得到临时表，然后用id字段inner join临时表，进而查询出需要的字段
优化后SQL

select distinct t1.basicId
from test1 t1 
inner join (select id from test1 where edition_id in (...)group by basicId) temp1 on temp1.id = t1.id

4:业务insert_monoth聚合

对应内存中的临时表进行group by导致无法走索引，而且group by字段越多，效率越差。尤其insert_monoth会造成10倍消耗，所以在SQL中删除此过滤条件。在业务代码按照insert_monoth进行二次聚合。

5:优化效果

最终查询时间欧诺个2.4s优化到0.7s！

二、增加冗余字段

原始SQL

select test1,test2,test3,date_format(insert_date,'%Y-%m') as insertMonth
from t where (test1,test2,test3) in (...)
and date_format(insert_date,'%Y-%m') = '2025-08'
group by test1,test2,test3

1:分析执行计划

type列为range,Extra列为Using where

2:表索引index_test1_test2_test3已经存在

3:分析思路

where条件虽然命中索引，但是insert_date未命中，而且where查询条件做函数运算，严重影响查询效率。
可以将t表新增1个冗余字段insert_month，直接将date_format(insert_date,‘%Y-%m’)结果保存到t表中，然后索引修改为index_test1_test2_test3_insert_month

4:优化效果

500个入参，生产环境查询时间由3s降低到了0.66s