如前幾次博文中所述，流程結束后的實例信息可以通過統一的入口即高級查詢（可以導出excel，也預留了生成各種報表的接口）查詢。但對于一些特殊的工作流，比如轉正、離職、考勤等我們也提供了專門的查詢模塊。比如本文中所述的離職模塊：離職模塊共分三個部分，分別為離職信息新增、審批中離職、已結束離職三個子模塊。離職信息新增功能主要是針對被動離職，也即單位勸退、辭退或單方面解除合同的離職信息新增，此類離職一旦保存即可認為是已結束離職，所以不像審批中離職查詢邏輯中十分清晰，已結束離職需要關聯多表進行查詢。在測試系統中進行測試時，我們發現直接執行已結束離職查詢sql，在數據量為17條時，約1s，實際較慢，但尚可接受。該功能在正式系統上線后，離職數據約400條，用戶簡單在前端計時，約需十余秒等待，用戶體驗已經極差。拿出該查詢sql，如下：

SELECT * 
 (SELECT DISTINCT leaveinfo.id, f_sqrgh, f_sqrbm, f_sqr, f_sqbmbm 
    , f_sqbm, f_lxdhfj, f_sjhm, f_sqrq, f_rzrq 
    , f_ndlzrq, f_qrlzrq, f_zw, f_gw, f_gwlx 
    , f_gwcj, f_szdq, f_gzdd, f_lzyy, f_lzyyzs 
    , f_yggxbmtjl, f_lzlx, f_inputtype, belongCompany, postDirection 
    , techLevel, idCard, staffinfo.sex, staffinfo.birthday, exec.id AS 'processExecutionId' 
    , exec.status AS 'processExecutionStatus', exec.formDefineId, exec.processDefineId, exec.processInstanceId, exec.tableName 
    , process.`name` AS 'processDefineName' 
FROM T_DYMC_20140625100255 leaveinfo LEFT JOIN t_per_staffinfo staffinfo ON staffinfo.staffId = leaveinfo.f_sqrgh LEFT JOIN t_bpm_process_execution exec ON exec.pkValue = leaveinfo.id LEFT JOIN t_bpm_process_define process ON process.id = exec.processDefineId 
WHERE leaveinfo.f_sqrgh = staffinfo.staffId 
    AND (exec.`status` = 2 
        AND leaveinfo.f_inputtype = 'FLOW' 
        OR leaveinfo.f_inputtype = 'MANUAL') 
) allData LEFT JOIN t_sys_user sysUser ON allData.f_sqrgh = sysUser.staffId 

這是一個分頁查詢，查詢出所有結果的數量，如下：

SELECT COUNT(DISTINCT allData.id) 
FROM (SELECT DISTINCT leaveinfo.id, leaveinfo.f_sqrgh 
    FROM T_DYMC_20140625100255 leaveinfo LEFT JOIN t_per_staffinfo staffinfo ON staffinfo.staffId = leaveinfo.f_sqrgh LEFT JOIN t_bpm_process_execution exec ON exec.pkValue = leaveinfo.id LEFT JOIN t_bpm_process_define process ON process.id = exec.processDefineId 
    WHERE leaveinfo.f_sqrgh = staffinfo.staffId 
        AND (exec.`status` = 2 
            AND leaveinfo.f_inputtype = 'FLOW' 
            OR leaveinfo.f_inputtype = 'MANUAL') 
    ) allData LEFT JOIN t_sys_user sysUser ON allData.f_sqrgh = sysUser.staffId 

在測試系統我們對兩條sql在17條數據時分別進行了測試，耗時都在0.5s以下。但在正式系統，測試時數據量398條時，***條的執行時間約為9.313s，第二條耗時約4.341s。

顯然，398條數據僅查詢就超過10s顯然超過了用戶的忍耐，大大影響了系統的性能，在用戶體驗大打折扣。

首先我們梳理一下sql，以***條為例，我們關聯查詢了多張表，而這多張表是否必要，是否有從邏輯角度優化的可能。

我們查詢的主表是離職信息表，關聯了檔案、運行、流程定義三張表，***又增加了前文提出的數據權限限制，關聯到用戶表。關聯檔案我們是希望通過檔案查詢出離職人員的信息，關聯運行表信息則是希望查詢出當前辦理者和當前辦理階段，關于流程定義表則是希望查詢出流程定義的名稱。經過分析，我們首先發現這個sql是工程師從高級查詢里照搬過來的，因為高級查詢應用于所有流程，流程名需要通過processDefineId查詢，而我們的離職查詢，就是查詢的離職流程，不需要再關聯一張表去查詢。我們將這一關聯去掉，直接返回"離職流程" as processDefineName。

去掉這一關聯，sql的效率有所改善，但改善并不明顯。從邏輯角度我們已經沒有優化的空間。所以希望從數據庫技術角度去進行優化。在著手進行優化之前，我們先看一看當前語句已經使用的優化技術（對于非專業DBA首先可以想到的優化一般是index），而在mysql里提供了explain來查詢mysql如何使用索引來處理select語句以及連接表。下面，我們看看在未優化之前，在該查詢語句是不是有用優化技術，又使用了哪些優化技術。在未進行優化之前，我們已經有了針對檔案和用戶兩張表的staffid的索引，查詢索引的sql語句如下：

show index from t_per_staffinfo 

如下圖：

以及user表的索引：

查詢語句中還有兩張表分別為t_bpm_process_define和t_bpm_process_execution，我們為其創建索引，希望加入索引后查詢效率有所改善：

ALTER TABLE t_bpm_process_execution ADD INDEX pkValue_index (pkValue); 

類似的我們為狀態status，以及t_bpm_process_define也加入了索引。

現在我們用explain看看我們目前的查詢語句，如下圖：

基于上圖我們看一下，使用explain查出的信息中的各列的含義，顧名思義，我們看下來，table指的是查詢的表名、type指的是連接使用的哪種類型（從好到差的連接類型依次是const、eq_reg、ref、range、index、all）、possible_key表示可能使用在該表中的索引、key指的是在本次查詢中實際使用到的索引（如果值為null表示沒有使用索引，mysql在很少情況下會使用未優化的索引，但也可以使用using idex強制使用索引）、key_len表示索引長度（在不損失精度的前提下，長度越短越好）、ref則是哪一列使用了索引、rows是MySQL認為需要檢查的用來請求返回數據的長度、Extra表示關于解析查詢的額外信息。通過分析Extra，我們可以看出哪些index需要優化以及如何優化。

Extra的值有Distinct、Not Exist、Range cheched for each record、using filesort、using temporary、Using index、where used、system、const、eq_ref、ref、index、all。當出現using filesort（需要額外的步驟進行排序）、using temporary（需要臨時表存儲中間結果）時表示查詢需要進行優化。

由圖中我們可以看出，一些索引還需要進一步優化，但我們查詢的速率已經由近10s縮減為0.088s。對于非專業的DBA這次優化已經算是成功了。優化到此結束，關于更進一步優化using temporary的問題我會進一步與DBA溝通，將優化進行到底。

接下來，我們談一下查詢的基礎理論、索引對于查詢的改善和和索引的基礎知識。

對于MySQL的查詢機制，MySQL manual(7.2.1)中一段這樣的描述：

我們從第三句開始做一下簡單的翻譯：Mysql從***張表讀取***行數據，然后在第二張表中查找匹配行，然后在查找第三張表，以此類推。當所有表處理完畢，Mysql輸出選中的列然后回溯表的列表一直到能夠匹配更多行的表出現。從這張表中讀取下一行，然后繼續查詢下一張表。這個關聯查詢的過程的關鍵就是從上一張表來查詢當前表的內容。

了解到從上一張表查詢當前表的原理后，我們創建index的目的就是告訴MySQL如何直接查詢下一張表的數據，以及如何按照需要的順序來join下一張表。

上文中我們也介紹了查看和創建索引的語句，更進一步了解其他操作方法可以查看一些關于索引的基礎知識。