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常用的MySQL优化方法

标签: MySQL 做MySQL优化

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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。再例如: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;再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。

以上19条MySQL优化方法希望对大家有所帮助!



 

 

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