效率提高N倍的19條MySQL優化祕籍

一、EXPLAIN
做MySQL優化,我們要善用 EXPLAIN 查看SQL執行計劃。

下面來個簡單的示例,標註(1,2,3,4,5)我們要重點關注的數據

  • type列,連接類型。一個好的sql語句至少要達到range級別。杜絕出現all級別
  • key列,使用到的索引名。如果沒有選擇索引,值是NULL。可以採取強制索引方
  • key_len列,索引長度
  • rows列,掃描行數。該值是個預估值
  • extra列,詳細說明。注意常見的不太友好的值有:Using filesort, Using temporary

二、SQL語句中IN包含的值不應過多
MySQL對於IN做了相應的優化,即將IN中的常量全部存儲在一個數組裏面,而且這個數組是排好序的。但是如果數值較多,產生的消耗也是比較大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 對於連續的數值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用連接來替換。
三、SELECT語句務必指明字段名稱
SELECT *增加很多不必要的消耗(cpu、io、內存、網絡帶寬);增加了使用覆蓋索引的可能性;當表結構發生改變時,前斷也需要更新。所以要求直接在select後面接上字段名。
四、當只需要一條數據的時候,使用limit 1
這是爲了使EXPLAIN中type列達到const類型
五、如果排序字段沒有用到索引,就儘量少排序
六、如果限制條件中其他字段沒有索引,儘量少用or
or兩邊的字段中,如果有一個不是索引字段,而其他條件也不是索引字段,會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用 union all 或者是union(必要的時候)的方式來代替“or”會得到更好的效果。
七、儘量用union all代替union
union和union all的差異主要是前者需要將結果集合並後再進行唯一性過濾操作,這就會涉及到排序,增加大量的CPU運算,加大資源消耗及延遲。當然,union all的前提條件是兩個結果集沒有重複數據。
八、不使用ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;
上面的sql語句,可優化爲
select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;
九、區分in和exists, not in和not exists
select * from 表A where id in (select id from 表B)
上面sql語句相當於
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)
區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變(這是性能變化的關鍵),如果是exists,那麼以外層表爲驅動表,先被訪問,如果是IN,那麼先執行子查詢。所以IN適合於外表大而內表小的情況;EXISTS適合於外表小而內表大的情況。

關於not in和not exists,推薦使用not exists,不僅僅是效率問題,not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個替代not exists的sql語句?

原sql語句

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
高效的sql語句
select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
取出的結果集如下圖表示,A表不在B表中的數據
十、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from product limit 866613, 20
使用上述sql語句做分頁的時候,可能有人會發現,隨着表數據量的增加,直接使用limit分頁查詢會越來越慢。
優化的方法如下:可以取前一頁的最大行數的id,然後根據這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中,上一頁最大的id是866612。sql可以採用如下的寫法:
select id,name from product where id> 866612 limit 20
十一、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中,可能一些用戶選擇的時間範圍過大,造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程序,分段進行查詢,循環遍歷,將結果合併處理進行展示。
如下圖這個sql語句,掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢

十二、避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷
對於null的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
十三、不建議使用%前綴模糊查詢
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”,這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查詢%name%?
如下圖所示,雖然給secret字段添加了索引,但在explain結果果並沒有使用

那麼如何解決這個問題呢,答案:使用全文索引
在我們查詢中經常會用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語句,普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中,有全文索引來幫助我們。
創建全文索引的sql語法是:
ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的sql語句是:
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);
注意:在需要創建全文索引之前,請聯繫DBA確定能否創建。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區別
十四、避免在where子句中對字段進行表達式操作
比如
select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
中對字段就行了算術運算,這會造成引擎放棄使用索引,建議改成
select user_id,user_project from user_base where age=36/2;
十五、避免隱式類型轉換
where 子句中出現 column 字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換,建議先確定where中的參數類型
十六、對於聯合索引來說,要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段id,name,school,可以直接用id字段,也可以id,name這樣的順序,但是name;school都無法使用這個索引。所以在創建聯合索引的時候一定要注意索引字段順序,常用的查詢字段放在最前面
十七、必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引
有的時候MySQL優化器採取它認爲合適的索引來檢索sql語句,但是可能它所採用的索引並不是我們想要的。這時就可以採用forceindex來強制優化器使用我們制定的索引。

十八、注意範圍查詢語句
十九、關於JOIN優化

LEFT JOIN A表爲驅動表
INNER JOIN MySQL會自動找出那個數據少的表作用驅動表
RIGHT JOIN B表爲驅動表
注意:MySQL中沒有full join,可以用以下方式來解決
select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
儘量使用inner join,避免left join
參與聯合查詢的表至少爲2張表,一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join,在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作爲驅動表,但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則,即left join左邊的表名爲驅動表。
合理利用索引
被驅動表的索引字段作爲on的限制字段。
利用小表去驅動大表
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅動表的話,減少嵌套循環中的循環次數,以減少 IO總量及CPU運算的次數。
巧用STRAIGHT_JOIN
inner join是由mysql選擇驅動表,但是有些特殊情況需要選擇另個表作爲驅動表,比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接順序,在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅動表,右邊則是被驅動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是內連接,也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN,否則可能造成查詢結果不準確。

出處:https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

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