mysql优化

MySQL查询优化

1.分析查询速度

• explain
  分析单条的SQL语句

mysql> explain select * from user;
+----+-------------+-------+--------+---------------+------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type   | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+------+---------+------+------+-------+
|  1 | SIMPLE      | user  | system | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    1 |       |
+----+-------------+-------+--------+---------------+------+---------+------+------+-------+
1 row in set

explain它有一个别名desc，所以使用explain select * from user;查询到的结果与上面的一样。

2.优化查询过程中的数据访问

• 数据太多会导致查询性能下降。
• 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能太多行或列。
• 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

避免使用以下SQL语句

• 查询不需要的记录，使用limit解决
• 多表管理返回全部列，需要制定列，如A.id、B.name等
• 总是取出全部列，select *会让优化器无法完成索引覆盖扫描优化
• 重复查询相同的数据，可以使用缓存，下次直接读取缓存

是否在扫描额外的记录
使用explain来进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据但是只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：

• 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放在索引中。
• 改变数据库和表的结构，修改数据表范式
• 重写SQL语句，让优化器可以以最优的方式执行查询

优化长难的查询语句

使用尽可能小的查询是好的，但有时将一个大的查询分解成多个小的查询是很有必要的。

• 切分查询
  将一个大的查询分为多个小的相同的查询
  一次性删除1000万的数据比一次删除1万，暂停一会儿在执行删除1万条数据要较少更多的服务器开销。
• 分解关联查询
  可以将一条关联语句分解成多个SQL语句执行
  让缓存的效率更高
  执行单个查询可以减少锁的竞争
  在应用层做关联可以更容易对数据库进行拆分

优化特定类型的查询语句

优化count()查询

• count(*)占用的*会忽略所有的列，直接统计所有的列数，因此不要使用count(列名)
• MyISAM中没有任何where条件的count(* )查询速度非常快
• 有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其他表引擎快

优化：

• 可以使用explain查询近似值，用近似值代替count(*)
• 增加汇总表
• 使用缓存

优化关联查询

• 确定on或者using子句的列上有索引；
• 确保group by和order by中只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引；

优化子查询

尽量使用关联查询替代

优化group by和distinct

• 使用索引来优化
• 关联查询中，使用标识列（主键列）进行分组的效率会更高
• 如果不需要order by，进行group by时使用order by NULL，MySQL不会进行文件排序
• with rollup超级剧和，可以挪到应用程序处理

优化limit子句

limit偏移量大的时候，查询效率较低。

方案：

• 记录上一次查询的最大ID，下次查询时直接根据ID来查询（还是使用limit查询，不过加一个where条件，id > ID）

优化union

union all 的效率高于union。