慢查询语句的优化思路

引言：为什么查询速度会慢？

通常来说，查询的生命周期大致可以按照顺序来看：从客户端>>服务器>>在服务器上进行解析>>生成执行计划>>执行>>返回结果给客户端。其中执行可以认为是整个生命周期中最重要的阶段，这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。了解查询的生命周期、清楚查询的时间消耗情况对于优化查询有很大的意义。

1、优化数据访问

原因：查询性能低下的最基本的原因是访问的数据太多，大部分性能低下的查询都可以通过减少访问的数据量的方式进行优化。

具体情况：检索大量超过需要的数据，访问了太多行或列。有如下一些情况：

（1）查询不需要的记录

（2）多表关联时返回全部列

（3）总是取出全部列

（4）重复查询相同的数据

2、MYSQL是否在扫描额外的记录

对于MYSQL，最简单的衡量查询开销的三个指标包含：响应时间，扫描的行数，返回的行数。

（1）响应时间：响应时间分为服务时间和排队时间，其中服务时间是指数据库处理查询真正花费的时间，排队时间指等待资源的时间。

（2）扫描的行数与返回的行数：扫描的行数与返回的行数应尽量接近1:1，一般在1:1到1:10。

（3）扫描的行数与访问类型：mysql有好几种访问方式可以查询并返回一行结果，有些访问方式可能需要扫描很多行数据才能返回一行数据，而有些方式则无需扫描就能返回结果。在explain查询语句的type反应了访问类型，从全表扫描到索引扫描、范围扫描、唯一索引查询，常数引用等，这里列的这些，速度从慢到快，扫描的行数从小到大。如果查询没有办法找到合适的访问类型，那么最好的方法通常就是增加一个合适的索引，让mysql以最高效、扫描行数最少的方式找到需要的记录。

3、重构查询方式

将一个复杂查询划分为多个简单查询，mysql从设计上让连接和断开连接都很轻量化，在返回一个小的查询结果方面很高效。

（1）切分查询：对于一个大查询需要分而治之，将大查询切分为小查询，每个小查询只完成一小部分，每次返回一小部分查询结果。例如以下删除10000行数据：

方式1：delete from tablename where create

方式2：rows_affected=0

Do{

Rows_affected=do_query(

“delete from tablename where created

)

}while rows_affected>0

方式2中一次删除一行数据一般是一个比较高效而且对服务器影响最小的做法。同时需要注意的是，如果每次删除数据后，都暂停一会儿进行下一次删除，这样可以将服务器上原本一次性的压力分散到一个很长的时间段，可以大大减少删除时锁的持有时间。

（2）分解关联查询：很多高性能应用都会对关联查询进行分解。简单的，可以对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中关联。

4、优化特定类型的查询

（1）对COUNT()的优化

COUNT()的作用：

COUNT()是一个特殊的函数，它可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。

在统计列值时要求列值是非空的(不统计NULL)。如果在COUNT()的括号中指定了列或者列的表达式，则统计的就是这个表达式有值的结果数。

COUNT()的另一个作用是统计结果集的行数。当MySQL确认括号内的表达式值不可能为空时，实际上就是在统计行数。最简单的就是当我们使用COUNT(*)的时候，这种情况下通配符*并不会像我们猜想的那样扩展成所有的列，实际上，它会忽略所有的列而直接统计所有的行数。

优化案例如下：

（2）对关联查询的优化

关联查询的优化需要特别注意的是:

①确保ON或者USING子句中的列上有索引。在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器的关联顺序是B、A，那么就不需要在B表(驱动表)的对应列上建上索引，没有用到的索引只会带来额外的负担。一般来说，只需要在关联顺序中的第二个表(被驱动表)的相应列上创建索引。

②确保任何的GROUPBY和ORDERBY中的表达式只涉及到一个表中的列，这样MySQL

才有可能使用索引来优化这个过程。

③当升级MySQL的时候需要注意关联语法、运算符优先级等可能会变化的地方。因为以前是普通关联的地方可能会变成笛卡儿积，不同类型的关联可能会生成不同的结果等。

（3）对UNION查询的优化

MySQL总是通过创建并填充临时表的方式来执行UNION查询。因此很多优化策略在 UNION查询中都没法很好地使用。经常需要手工地将WHERE、LIMIT、ORDERBY等子句“下推”到UNION的各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件进行优化。除非确实需要服务器消除重复的行，否则就一定要使用UNIONALL。如果没有ALL关键字，MySQL会给临时表加上DISTINCT选项，这会导致对整个临时表的数据做唯一性检查。这样做的代价非常高。

5、总结

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

 5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，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：select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like '李%'若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num

 8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2

 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where substring(name,1,3)='abc' ，name以abc开头的id应改为:select id from t where name like 'abc%'

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

 11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：create table #t(...)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可 以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使 用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。

 29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

 30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。