【转】巧用19条MySQL优化，效率至少提高三倍

转自：微信公众号  java思维导图        公众号博主：吕一明

1. EXPLAIN

做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。下面看一个简单的示例，标注（1,2,3,4,5）我们要重点关注的数据：

• type列，连接类型。一个号的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。
• ken_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。注意不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。

EXPLAIN各个选项的详细说明参考：https://blog.csdn.net/qq_22398523/article/details/88681638

2. SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对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，产生的小号也是比较大的。在例如：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，前端也需要更新。所以要求直接在 select 后面接上字段名。

4. 当只需要一条数据时，使用 limit 1

这是为了EXPLAIN中的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. 如果限制字段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，会排序） 的方式来代替 or 会得到更好的结果。

说明：在使用MySQL5.7.21版进行测试时，使用user表，有name 和 age 两个字段，分别添加索引，使用 or ，EXPLAIN的 type 列为 ALL，是否因为数据量少，MySQL进行了优化走的全表扫描需要进一步确定。如果 or 两边的条件有一个不存在索引，则索引可能失效。

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.nid limit 1000;

9. 区分 in 和 exists、not in 和 not exists

select * from 表A where id in (select id from 表B);

上面的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 exits ，那么以外层表作为驱动表，先被访问，如果是 in ，那么闲执行子查询。所以 in 适合外表大而内表小的情况；exits 适合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 in 的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 a.id = b.id where b.id is null;

取出的结果集如下图所示，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 produce limit 866613, 20;

使用上述语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化方法如下：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。

如下图的这个SQL语句，扫描的行数成百万级级以上的时候就可以使用分段查询

12. 避免 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%" 呢？

如下图所示，虽然给secret 字段添加了索引，但在 explain 结果中并没有使用：

那么我们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, ddst 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;

中对字段进行了算术运算，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. 避免隐士类型转换

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 中参数类型。

经实践：如果 column为 varchar 或 char 类型，如"123"，传入的为整数类型 123，则索引失效；如果column是整数类型，如123，传入的是字符串"123"，索引仍然有效。

16. 对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举例来说，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，常用的擦好像字段放在最前面。

说明：对于 name, id , school 这种包含全部联合索引字段，但是顺序与定义索引的顺序不一致的情况，MySQL(我使用的5.7版本)进行了优化，索引仍然有效。

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 force index 来强制使用我们制定的索引。

select * from user force index(sex) where sex = '1';    // sex均为字段名

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用作驱动表，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.name where B.name is null union all select * from B;

2）尽量使用 inner join ，避免 left join：

参与联合查询的表至少为两张表，一般都存在大小之分，如果连接方式是 inner join，在没有其它过滤条件的情况下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 的限制条件。

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，较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一个表作为驱动表，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时内连接，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！

• 作者：喜欢拿铁的人
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