概述：
交代一下背景，这算是一次项目经验吧，属于公司一个已上线平台的功能，这算是离职人员挖下的坑，随着数据越来越多，原本的SQL查询变得越来越慢，用户体验特别差，因此SQL优化任务交到了我手上。
这个SQL查询关联两个数据表，一个是攻击IP用户表主要是记录IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等，一个是IP攻击次数表主要是记录每天IP攻击次数。而需求是获取某天攻击IP信息和次数。（以下SQL语句测试均在测试服务器上上，正式服务器的性能好，查询时间快不少。）
准备：
查看表的行数： 
未优化前SQL语句为：
SELECT
attack_ip,
country,
province,
city,
line,
info_update_time AS attack_time,
sum( attack_count ) AS attack_times
FROM
`blacklist_attack_ip`
INNER JOIN `blacklist_ip_count_date` ON `blacklist_attack_ip`.`attack_ip` = `blacklist_ip_count_date`.`ip`
WHERE
`attack_count` > 0
AND `date` BETWEEN '2017-10-13 00:00:00'
AND '2017-10-13 23:59:59'
GROUP BY
`ip`
LIMIT 10 OFFSET 1000先EXPLAIN分析一下： 
这里看到索引是有的，但是IP攻击次数表blacklist_ip_count_data也用上了临时表。那么这SQL不优化直接第一次执行需要多久（这里强调第一次是因为MYSQL带有缓存功能，执行过一次的同样SQL，第二次会快很多。） 
实际查询时间为300+秒，这完全不能接受呀，这还是没有其他搜索条件下的。
那么我们怎么优化呢，索引既然走了，我尝试一下避免临时表，这时我们先了解一下临时表跟group by的使联系:
查找了网上一些博客分析GROUP BY 与临时表的关系 :
1. 如果GROUP BY 的列没有索引,产生临时表.
2. 如果GROUP BY时,SELECT的列不止GROUP BY列一个,并且GROUP BY的列不是主键 ,产生临时表.
3. 如果GROUP BY的列有索引,ORDER BY的列没索引.产生临时表.
4. 如果GROUP BY的列和ORDER BY的列不一样,即使都有索引也会产生临时表.
5. 如果GROUP BY或ORDER BY的列不是来自JOIN语句第一个表.会产生临时表.
6. 如果DISTINCT 和 ORDER BY的列没有索引,产生临时表.
仔细按照上面分析一下，这SQL可能是因为第二条导致的，blacklist_ip_count_date这个表的确主键不是IP，SELECT是多列的，那么我们试试单独提出单表测试能不能避免临时表： 
很遗憾，并不能避免，但是我们仔细看看这EXPLAIN 里面的KEY 分析，用的索引是date单字段的索引。这好像就是导致了第一条的问题了，相当于GROUP BY没有用索引。那么我们试试强制使用IP单字段的索引呢？ 
这里看来的确是索引的问题，导致了临时表啊，然而再看看ROWS的数量，原来的9W变成了1552W，这不是不是捡了芝麻掉了西瓜吗？
这里单列索引 避免了临时表可是联系的行数又增加了，那么我们再试试复合索引呢？
于是创建attack_count、date、ip的复合索引index_Acount_date_ip 
ROWS的行数770W而且还是有临时表，看来这复合索引也是不可取。
到此，避免临时表方法失败了，我们得从其他角度想想如何优化。
其实，9W的临时表并不算多，那么为什么导致会这么久的查询呢？我们想想这没优化的SQL的执行过程是怎么样的呢？
网上搜索得知内联表查询一般的执行过程是：
1、执行FROM语句
2、执行ON过滤
3、添加外部行
4、执行where条件过滤
5、执行group by分组语句
6、执行having
7、select列表
8、执行distinct去重复数据
9、执行order by字句
10、执行limit字句优化前，语句：
SELECT
attack_ip,
country,
province,
city,
line,
info_update_time AS attack_time,
sum(attack_count) AS attack_times
FROM
`blacklist_attack_ip`
INNER JOIN `blacklist_ip_count_date` ON `blacklist_attack_ip`.`attack_ip` = `blacklist_ip_count_date`.`ip`
WHERE
`attack_count` > 0
AND `date` BETWEEN '2017-10-13 00:00:00'
AND '2017-10-13 23:59:59'
GROUP BY
`ip`
LIMIT 10 OFFSET 1000
这里得知，Mysql 是先执行内联表然后再进行条件查询的最后再分组,那么想想这SQL的条件查询和分组都只是一个表的，内联后数据就变得臃肿了，这时候再进行条件查询和分组是否太吃亏了，我们可以尝试一下提前进行分组和条件查询，实现方法就是子查询联合内联查询。 
这里EXPLAIN看来，只是多了子查询，ROWS和临时表都没有变化。那么我们看看实际的效果呢？ 
可见，取出来的数据完全一模一样，可是优化后效率从原来的330秒变成了0.28秒，这里足足提升了1000多倍的速度。这也基本满足了我们的优化需求。
估计到这里，你猜这里就是全部的优化方案？不不不，整个优化过程怎么可能只是发现一个优化方案。还有其他方案我会分开文章写，具体请查看我的下一篇文章MYSQL一次千万级连表查询优化（二）。
总结：
整个过程中我们得知，其实EXPLAIN有时候并不能指出你的SQL的所有问题，有一些隐藏问题必须要你自己思考，正如我们这个例子，看起来临时表是最大效率低的源头，但是实际上9W的临时表对MYSQL来说不足以挂齿的。我们进行内联查询前，最好能限制连的表大小的条件都先用上了，同时尽量让条件查询和分组执行的表尽量小。感谢您们的阅读，如果有更好的方案，欢迎留言交流！！！
