【数据库基础干货】MySQL基础及慢查询优化实践

知识储备

内存数据库:速度快，成本高，索引：Map、平衡树、T树 ，应用Redis、Memchached
磁盘数据库:速度较快，成本适中（虚拟机，物理机），索引哈希，B+ ，应用：MySQL、Oracle
分布式数据库:速度较慢，容量大，存储：竖表、HDFS

SQL执行阶段

1. 客户端发送一个查询给服务器，到达连接器。
2. 服务器先检查缓存，如果命中了缓存，立即返回结果。
3. 到达分析器服务器端进行SQL的解析，生成解析树。
4. 再由优化器生成对应的执行计划。
5. 根据执行计划，调用具体存储引擎（InnoDB）将结果返回给客户端。

InnoDB引擎为什么要使用B+数据
1、每个节点（数据页）为16K，叶子节点存储数据。
2、多叉树，减少层高，减少IO，一般只需要3~4次IO即可。
3、叶子节点间存在顺序指针。
4、B+主索引存所有数据，B树辅助索引只存主键ID。

利用索引的好处是什么?
1、减少服务器扫描的数据量，提高查询效率
2、服务器避免排序和临时表

分析原因及解决套路

Explain用法

• table : 查询哪个表
• rows ： 预估扫描的行数
• ref ： 哪个字段和key一起使用
• key ： 使用的索引
• possible_keys ：可用的索引，不止一个
• key_len ：索引中使用的字节数，长度越短越好
• type ： ALL(扫描全表)、index(扫描全索引)、range(范围索引)、ref(索引，匹配单值)、const(主键或唯一键，只匹配一行)
• filtered ：此查询条件所过滤数据百分比
• extra：额外信息eg: Using filesort(外部的索引排序而不是按照表内的索引顺序进行读取)、Using index condition 、Using where 、Using Temporary（临时表，常见于order by 和group by）

慢查询治理思路

索引层面

1、 没有建立索引
2、索引失效

select * from ShopTable where shopid > 10000000 VS where shopid > 50000000

虽然给shopid 加了一般索引，但执行where shopid > 10000000 没有使用到索引，回表(即从索引查出是哪一行，再回到表中取出所有字段返回)导致全表扫描当需要回表的数据量大于20%，MySQL会认为全表扫描会更快，故不走索引。
建议：

• 减少使用select * ，索引覆盖所需要返回的字段，即索引列和查询列一致
• 减少数据量，数据量过大时考虑分页

3 、使用索引不全面
where shopid > 234512 and update_days > -1 and buy_time > 300
只用到shopid的索引，索引效率低，查询到后还需要回表再过滤，导致效率严重下降
建议：
增加update_days 和 buy_time字段的索引

4、Order By /Group By /Distinct 避免临时表

SQL层面

避免不正确或低效的写法、避免复杂的SQL

1、limit 6000000 , 10
limit过大 ，limit A,B 会扫描 X+Y条数据，即当X过大时，扫描行数多导致慢查询
建议：
尽量使用id > xx LIMIT 10，建议分页遍历使用ID

2、
一般索引 KEY shopid
一般索引 KEY poiid
组合索引 KEY combined(shopid,poiid)
使用时只触发了索引merge i2 && KEY combined
建议：
删除Key shopid索引，减少索引占用空间
3、一个复杂SQL 还是多个简单SQL

表库层

1、查看表状况 show table status like ‘table_shop’
Rows : 180000000
Data_length : 30G
单表数据量过大，建议单表不超过1千万行

2、是否必须走主库
Master-Slave架构，主库单节点，容易成为资源瓶颈

3、范式：确保每列的原子性（不可分解）、唯一性
反范式：通过冗余字段，提高查询效率

应用层

换存储引擎、缓存
业务逻辑优化

基础规范

1. 使用InnoDB存储引擎：支持事务、行级锁、并发性更好
2. 数据表、数据字段必须加入中文注释，时间长了会忘记字段精确含义
3. 禁止使用存储过程，视图，触发器，Event，数据库目的是存储和索引，计算逻辑应该放到服务层
4. 禁止存储大文件和大照片，存储在文件系统中，数据库里存URI即可

建表规范

1. 字段设计为NOT NULL，NULL的列使索引/索引统计/值比较都更加复杂，存储空间大，处理时需要用is null 、is not null
2. 必须有主键，主键递增提高数据行写入效率，且主键选择较短数据类型，可以减少索引磁盘空间，建议增加xxx_create ,xxx_update字段
3. 不要使用外键，外键会导致表与表之间耦合，更新、删除操作都会涉及到关联的表，不仅影响性能还可能造成死锁
4. 使用varchar(20)存储手机号，因为涉及到国家会有符号（±），varchar支持模糊查询 ‘like 173’
5. 单表大小不要超过1千万行

索引规范

1. 单表索引数量控制，一般在5个以内
2. 联合索引和覆盖索引是两个方面，联合索引是一种索引类型，覆盖索引是一种最优情况，不用回表
3. 联合索引需要前导列，覆盖索引就是索引既数据即可，可能只用了一个字段的索引

联合索引

对(a,b,c)进行联合索引，判断是否走索引问题

a = 1            //true
a = 1 and b = 2  //true
b = 2 and a = 1  //true，Mysql有优化器会自动调整a,b的顺序与索引顺序一致，注意把区分度高的字段放在前面
b = 1            //false，
a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 //a,b,c三个字段能用到索引，而d就匹配不到，最左匹配原则遇到范围查询就停止匹配

​
如何建联合检索问题

SELECT * FROM table WHERE a = 1 and b = 2 and c = 3;     // (a,b,c) (b,a,c) (c,a,b)都可以，将区分度高的字段放在前列

SELECT * FROM table WHERE a > 1 and b = 2;               // (b,a)建立索引，优化器会帮我们调整where后a,b的顺序

SELECT * FROM `table` WHERE a > 1 and b = 2 and c > 3;   // (b,a) 或（b,c）都可以的

SELECT * FROM `table` WHERE a = 1 ORDER BY b;            // 对(a,b)建索引

SELECT * FROM `table` WHERE a IN (1,2,3) and b > 1;      //对(a，b)建立索引，因为IN在这里可以视为等值引用，不会中止索引匹配

​
哪些情况不适合建索引

1. 禁止在更新频繁、区分度不高的属性字段上建立索引，更新会改变B+树结构
2. “性别”这种区分度不高的属性建立索引没有意义
3. Where 条件用不到的字段不创建索引
4. 表记录太少
5. 经常增删的表

SQL注意事项

• 禁止在where条件的列名上使用函数、计算、类型转换
• 禁止使用左模糊或全模糊查询，如like ‘%abc’ ,like ‘%abc%’
• 少用or
• is null ,is not null 也会无法使用索引
• 禁止使用大偏移量的limit分页
• 禁止3张表以上做join

推荐学习：
https://ipu.sankuai.com/app/course/detail/1927
高性能SQL 和 MySQL官方文档(https://www.mysql.com)