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- 1
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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，这里用的是内联表查询，大家都是知道子查询完全是可以代替内联表查询的，只不过SQL语句复杂了不少，那么我们分析一下这SQL，两个表分表提供了什么？
1、IP攻击次数表blacklist_ip_count_data主要提供的指定时间条件查询，攻击次数条件查询后的IP和每个IP符合条件下的具体攻击次数。
2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip主要是具体IP的信息，如第一次攻击时间，地址，IP等等。
那么我们一步步来：
1、IP攻击次数表blacklist_ip_count_data获取符合时间条件和攻击次数的IP并且以IP分组： 
2、攻击IP用户表blacklist_attack_ip指定具体的IP获取信息： 
然后结合在一起： 
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。
我们EXPLAIN了解一下情况： 