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本文我们来谈谈项目中常用的 MySQL 优化方法, 共 19 条, 具体如下:
1,EXPLAIN
做 MySQL 优化, 我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划.
下面来个简单的示例, 标注 (1,2,3,4,5) 我们要重点关注的数据:
type 列 , 连接类型. 一个好的 SQL 语句至少要达到 range 级别. 杜绝出现 all 级别.
key 列, 使用到的索引名. 如果没有选择索引, 值是 NULL. 可以采取强制索引方式.
key_len 列, 索引长度.
rows 列, 扫描行数. 该值是个预估值.
extra 列, 详细说明. 注意, 常见的不太友好的值, 如下: Using filesort,Using temporary.
2,SQL 语句中 IN 包含的值不应过多
MySQL 对于 IN 做了相应的优化, 即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面, 而且这个数组是排好序的. 但是如果数值较多, 产生的消耗也是比较大的. 例如: select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值, 能用 between 就不要用 in 了, 或者使用连接来替换.
3,SELECT 语句务必指明字段名称
SELECT * 增加很多不必要的消耗(CPU,IO, 内存, 网络带宽); 增加了使用覆盖索引的可能性; 当表结构发生改变时, 前断也需要更新. 所以要求直接在 select 后面接上字段名.
4, 当只需要一条数据的时候, 使用 limit 1
这是为了使 EXPLAIN 中 type 列达到 const 类型
5, 如果排序字段没有用到索引, 就尽量少排序
6, 如果限制条件中其他字段没有索引, 尽量少用 or
or 两边的字段中, 如果有一个不是索引字段, 而其他条件也不是索引字段, 会造成该查询不走索引的情况. 很多时候使用 union all 或者是 union(必要的时候)的方式来代替 "or" 会得到更好的效果.
7, 尽量用 union all 代替 union
union 和 union all 的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作, 这就会涉及到排序, 增加大量的 CPU 运算, 加大资源消耗及延迟. 当然, union all 的前提条件是两个结果集没有重复数据.
8, 不使用 ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;
上面的 SQL 语句, 可优化为:
select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id> t2.nidlimit 1000;
9, 区分 in 和 exists,not in 和 not exists
select * from 表 A where id in (select id from 表 B)
上面 SQL 语句相当于
select * from 表 A where exists(select * from 表 B where 表 B.id = 表 A.id)
区分 in 和 exists 主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键), 如果是 exists, 那么以外层表为驱动表, 先被访问, 如果是 IN, 那么先执行子查询. 所以 IN 适合于外表大而内表小的情况; EXISTS 适合于外表小而内表大的情况.
关于 not in 和 not exists, 推荐使用 not exists, 不仅仅是效率问题, not in 可能存在逻辑问题. 如何高效的写出一个替代 not exists 的 SQL 语句?
原 SQL 语句:
select colname ... from A 表 where a.id not in (select b.id from B 表)
高效的 SQL 语句:
select colname ... from A 表 Left join B 表 on where a.id = b.id where b.id is null
取出的结果集如下图表示, A 表不在 B 表中的数据:
10, 使用合理的分页方式以提高分页的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述 SQL 语句做分页的时候, 可能有人会发现, 随着表数据量的增加, 直接使用 limit 分页查询会越来越慢.
优化的方法如下: 可以取前一页的最大行数的 id, 然后根据这个最大的 id 来限制下一页的起点. 比如此列中, 上一页最大的 id 是 866612.SQL 可以采用如下的写法:
select id,name from product where id> 866612 limit 20
11, 分段查询
在一些用户选择页面中, 可能一些用户选择的时间范围过大, 造成查询缓慢. 主要的原因是扫描行数过多. 这个时候可以通过程序, 分段进行查询, 循环遍历, 将结果合并处理进行展示.
如下图这个 SQL 语句, 扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询:
12, 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
对于 null 的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描.
13, 不建议使用 % 前缀模糊查询
例如 LIKE"%name" 或者 LIKE"%name%", 这种查询会导致索引失效而进行全表扫描. 但是可以使用 LIKE "name%".
那如何查询 %name% ?
如下图所示, 虽然给 secret 字段添加了索引, 但在 explain 结果并没有使用:
那么如何解决这个问题呢, 答案: 使用全文索引 .
在我们查询中经常会用到 select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 这样的语句, 普通索引是无法满足查询需求的. 庆幸的是在 MySQL 中, 有全文索引来帮助我们.
创建全文索引的 SQL 语法是:
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的 SQL 语句是:
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意: 在需要创建全文索引之前, 请联系 DBA 确定能否创建. 同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别.
14, 避免在 where 子句中对字段进行表达式操作
比如:
select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
中对字段就行了算术运算, 这会造成引擎放弃使用索引, 建议改成:
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
15, 避免隐式类型转换
where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换, 建议先确定 where 中的参数类型.
16, 对于联合索引来说, 要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段 id,name,school, 可以直接用 id 字段, 也可以 id,name 这样的顺序, 但是 name;school 都无法使用这个索引.
所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序, 常用的查询字段放在最前面.
17, 必要时可以使用 force index 来强制查询走某个索引
有的时候 MySQL 优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句, 但是可能它所采用的索引并不是我们想要的. 这时就可以采用 forceindex 来强制优化器使用我们制定的索引.
18, 注意范围查询语句
对于联合索引来说, 如果存在范围查询, 比如 between,>,<等条件时, 会造成后面的索引字段失效.
19, 关于 JOIN 优化
LEFT JOIN A 表为驱动表, INNER JOIN MySQL 会自动找出那个数据少的表作用驱动表, RIGHT JOIN B 表为驱动表.
注意:
1)MySQL 中没有 full join, 可以用以下方式来解决:
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2)尽量使用 inner join, 避免 left join:
参与联合查询的表至少为 2 张表, 一般都存在大小之分.
如果连接方式是 inner join, 在没有其他过滤条件的情况下 MySQL 会自动选择小表作为驱动表, 但是 left join 在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则, 即 left join 左边的表名为驱动表.
3)合理利用索引:
被驱动表的索引字段作为 on 的限制字段.
4)利用小表去驱动大表:
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话, 减少嵌套循环中的循环次数, 以减少 IO 总量及 CPU 运算的次数.
5)巧用 STRAIGHT_JOIN:
inner join 是由 MySQL 选择驱动表, 但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表. 比如有 group by,order by 等「Using filesort」,「Using temporary」时. STRAIGHT_JOIN 来强制连接顺序, 在 STRAIGHT_JOIN 左边的表名就是驱动表, 右边则是被驱动表.
在使用 STRAIGHT_JOIN 有个前提条件是该查询是内连接, 也就是 inner join. 其他链接不推荐使用 STRAIGHT_JOIN, 否则可能造成查询结果不准确.
这个方式有时能减少 3 倍的时间.
End
作者: 喜欢拿铁的人
来源: http://www.tuicool.com/articles/BrY32mR