常用MYSQL优化

影响查询速度的因素

  • sql查询速度
  • 服务器硬件
  • 网卡流量
  • 磁盘IO

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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有:Using filesort, Using temporary

  • 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 table_name 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。
  • 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。
  • 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
  • 如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序
  • 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
  • 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。
  • 不使用ORDER BY RAND()

select id from table_name
order by rand() limit 1000;

上面的sql语句,可优化为

select id from `table_name` t1 join 
(select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 
on t1.id > t2.nid limit 1000;
  • 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
  • 使用合理的分页方式以提高分页的效率

    select id,name from table_name 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 table_name where id> 866612 limit 20
  • 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。

  • 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。

  • 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%?答案:使用全文索引
    在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name 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 table_name ADD FULLTEXT INDEX idx_user_name (user_name);

使用全文索引的sql语句是:

select id,fnum,fdst from table_name 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

  • 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 table_name 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 table_name where age=36/2;
  • 避免隐式类型转换
  • 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
  • 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force index来强制优化器使用我们制定的索引。
  • 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。
  • 关于JOIN优化
    常用MYSQL优化_第1张图片
select * from A left join B on B.name = A.name 
where B.name is null
 union all
select * from B;

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。

合理利用索引

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

数据库分库分表

场景
热点数据太多:分库和垂直分表
请求的数据太多,网络带宽不够: 分库
单表数据量太大,查询时扫描的行太多:水平分表

  • 水平分库
    以字段为依据,按照一定策略(hash、range、数据来源等),将一个库中的数据拆分到多个库中

  • 水平分表
    以字段为依据,按照一定策略(hash、range、数据来源等),将一个表中的数据拆分到多个表中

  • 垂直分库
    以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中
    特点: 每个库的结构都不一样;每个库的数据也不一样,没有交集;所有库的并集是全量数据;

  • 垂直分表
    以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中

分库分表工具

1、sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;
2、TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;
3、Mycat:中间件

深度优化

  • limit
错误示范:
SELECT * FROM t_table WHERE  type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog'   ORDER  BY create_time   LIMIT  1000, 10;
一般 DBA 想到的办法是在 type, name, create_time 字段上加组合索引。这样条件排序都能有效的利用到索引,性能迅速提升.但是随着数据量的增加,速度越来越慢
正确示范:
SELECT * FROM t_table WHERE  type = 'SQLStats' AND name = 'SlowLog' AND create_time > '2017-03-16 14:00:00'  ORDER BY create_time limit 10;
  • 隐式转换

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