【MySQL】查询优化

1. 优化目的与目标

✓ 优化的目的是让资源发挥价值；
✓ SQL和索引是调优的关键，往往可以起到“四两拨千斤”的效果。

1.1 为什么要进行查询优化

• ✓ 提高资源利用率
• ✓ 避免短板效应
• ✓ 提高系统吞吐量
• ✓ 同时满足更多用户的在线需求

1.1 MySQL优化目标

2. 优化流程及思路

✓ 充分了解核心指标，并构建完备的监控体系，这是优化工作的前提；
✓ SQL优化的原则是减少数据访问及计算；
✓ 常用的优化方法主要是调整索引、改写SQL、干预执行计划。

2.1 调优时你需要关注哪些指标

1. CPU 使用率

SQL 查询关键资源指标
数据扫描、显式计算

2. IOPS

每秒 IO 请求次数
物理读写关键资源指标

3. QPS/TPS

吞吐量
业务压力

4. 会话数/活跃会话数

应用配置
执行效率

5. InnoDB 逻辑读/物理读

反映整体查询效率的引擎指标

6. 临时表

导致SQL执行效率下降的特殊行为

2.1 合理监控

知道了我们关注的指标，接下来就是定点监控，看看究竟是哪个/哪些指标影响了应用系统的性能，这样就可以定点排查问题，制定具体的优化策略与方法。

2.3 MySQL优化流程

2.4 SQL优化原则与方法

2.4.1 原则

1. 减少访问量：

数据存取是数据库系统最核心功能，所以IO是数据库系统中最容易出现性能瓶颈，减少SQL访问IO量是SQL优化的第一步；数据块的逻辑读也是产生CPU开销的因素之一。

减少访问量的方法：创建合适的索引、减少不必访问的列、使用索引覆盖、语句改写。

2. 减少计算操作：

计算操作进行优化也是SQL优化的重要方向。SQL中排序、分组、多表连接操作等计算操作都是CPU消耗的大户。

减少SQL计算操作的方法：排序列加入索引、适当的列冗余、SQL拆分、计算功能拆分。

2.4.2 方法

1. 创建索引减少扫描量
2. 调整索引减少计算量
3. 索引覆盖（减少不必访问的列，避免回表查询）
4. SQL改写
5. 干预执行计划

3. 原理剖析

✓ InnoDB 的表是典型的 IOT，数据本身是 B+ tree 索引的叶节点。

3.1 B+ Tree index

3.2 InnoDB Table

3.3 索引检索过程

4. MySQL的行为

✓ 扫描二级索引可以直接获取数据，或者返回主键 id；
✓ 优化器是数据库的大脑，我们要了解优化器，并观测以及干预 MySQL 的行为。

4.1 MySQL SQL执行过程

1. 客户提交一条语句
2. 先在查询缓存查看是否存在对应的缓存数据，如有则直接返回（一般有的可能性极小，因此一般建议关闭查询缓存）；
3. 交给解析器处理，解析器会将提交的语句生成一个解析树；
4. 预处理器会处理解析树，形成新的解析树，这一阶段存在一些SQL改写的过程；
5. 改写后的解析树提交给查询优化器，查询优化器生成执行计划；
6. 执行计划交由执行引擎调用存储引擎接口，完成执行过程，这里要注意，MySQL的Server层和Engine层是分离的。
7. 最终的结果由执行引擎返回给客户端，如果开启查询缓存的话，则会缓存。

4.2 MySQL SQL执行顺序

(9)  SELECT
        (10) DISTINCT column,
        (6)  AGG FUNC(column or expression), ...
(1)  FROM left tab1
        (3)  JOIN right tab2
        (2)  ON tab1.column = tab2.column
(4)  WHERE constraint_expression
(5)  GROUP BY column
(7)  WITH CUBE ROLLUP
(8)  HAVING constraint_expression
(11) ORDER BY column ASC|DESC
(12) LIMIT count OFFSET count;

4.3 MySQL优化器与执行计划

4.3.1 查询优化器

• 负责生成 SQL 语句的有效执行计划的数据库组件
• 优化器是数据库的核心价值所在，它是数据库的“大脑”
• 优化SQL，某种意义上就是理解优化器的行为
• 优化的依据是执行成本（CBO）
• 优化器工作的前提是了解数据，工作的目的是解析SQL，生成执行计划

4.3.2 查询优化器工作过程

1. 词法分析、语法分析、语义检查；
2. 预处理阶段（查询改写等）；
3. 查询优化阶段（可详细划分为逻辑优化、物理优化两部分）；
4. 查询优化器优化依据，来自于代价估算器估算结果（它会调用统计信息作为计算依据）；
5. 交由执行器执行。

4.3.3 查看和干预执行计划

1. 执行计划

➢ explain [extended] SQL_Statement

2. 优化器开关

➢ show variables like ‘optimizer_switch’

4.3.4 processlist

show [full] processlist
information_schema.processlist

copy to tmp table：出现在某些alter table语句的copy table操作

Copying to tmp table on disk：由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存

converting HEAP to MyISAM：线程正在转换内部MEMORY临时表到磁盘MyISAM临时表

Creating sort index：正在使用内部临时表处理select查询

Sorting index：磁盘排序操作的一个过程

Sending data：正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端

Waiting for table metadata lock: 等待元数据锁
…

5. 常规优化策略

5.1 order by - 排序

5.1.1 order by 查询的两种情况

Using index：MySQL 直接通过索引返回有序记录，不需要额外的排序操作，操作效率较高；

Using filesort：无法只通过索引获取有序结果集，需要额外的排序，某些特殊情况下，会出现 Using temporary。

5.1.2 优化目标

尽量通过索引来避免额外的排序，减少CPU资源的消耗。

✓ where 条件和 order by 使用相同的索引
✓ order by 的顺序和索引顺序相同
✓ order by 的字段同为升序或降序

注意： 当 where 条件中的过滤字段为覆盖索引的前缀列，而 order by 字段是第二个索引列时，只有 where 条件是 const 匹配时，才可以通过索引消除排序，而 between…and 或 >?、

5.1.3 filesort

当无法避免filesort操作时，优化思路就是让filesort的操作更快。

• 排序算法：

✓ 两次扫描算法： 两次访问数据，第一步获取排序字段的行指针信息，在内存中排序，第二步根据行指针获取记录；

✓ 一次扫描算法： 一次性取出满足条件的所有记录，在排序区中排序后输出结果集，是采用空间换时间的方式。

注： 需要排序的字段总长度越小，越趋向于第二种扫描算法，MySQL通过 max_length_for_sort_data 参数的值来进行参考选择。

• 优化策略：

✓ 适当调大 max_length_for_sort_data 这个参数的值，让优化器更倾向于选择第二种扫描算法；

✓ 只使用必要的字段，不要使用 select * 的写法

✓ 适当加大 sort_buffer_size 这个参数的值，避免磁盘排序的出现（线程参数，不要设置过大）

5.2 Subquery - 子查询

➢ 子查询会用到临时表，需尽量避免
➢ 可以使用效率更高的 join 查询来替代

• 优化策略：

✓ 等价改写、反嵌套

如下SQL：

select * from customer where customer_id not in (select customer_id from payment);

改写成：

select * from customer a left join payment b on a.customer_id = b.customer_id where b.customer_id is null;

5.3 limit - 分页查询

➢ 分页查询，就是将过多的结果在有限的界面上分好多页来显示；
➢ 其实质是每次查询只返回有限行，翻页一次执行一次。

• 优化目标：

✓ 消除排序
✓ 避免扫描到大量不需要的记录

SQL场景（film_id为主键）：

# 此时 MySQL 排序出前 10020 条记录后仅仅需要返回第 10001 到 10020 条记录，前 10000 条记录造成额外的代价消耗
select film_id,description from film order by title limit 10000,20;

• 优化策略：

优化策略1：覆盖索引：

alter table film add index idx_lmtest(title,description);

✓ 记录直接从索引中获取，效率最高
✓ 仅适合查询字段较少的情况

优化策略2：SQL改写

select a.film_id,a.description from film a inner join (select film_id from film order by title limit 1000,20) b on a.film_id=b.film_id;

✓ 优化的前提是 title 字段有索引
✓ 思路是从索引中取出 20 条满足条件记录的主键值，然后回表获取记录

5.4 or/and condition - 条件查询

• and 结果集为关键字前后过滤结果的交集
• or 结果集为关键字前后分别查询的并集
• and 条件可以在前一个条件过滤基础上过滤
• or 条件被处理为 UNION，相当于两个单独条件的查询
• 复合索引对于 or 条件相当于一个单列索引

处理策略：

✓ and 子句多个条件中拥有一个过滤性较高的索引即可
✓ or 条件前后字段均要创建索引
✓ 为最常用的 and 组合条件创建复合索引

5.5 join - 连接

5.5.1 Nested-Loop Join 算法

嵌套循环连接算法

for each row in t1 matching range {
	for each row in t2 matching reference key {
		for each row in t3 {
			if row satisfies join conditions, send to client
		} 
	} 
}

5.5.2 Hash Join Optimization

Hash Join

5.5.3 关联字段索引

✓ 每层内部循环仅获取需要关心的数据；
✓ 引申算法：Bloack Nested-Loop。

添加索引前：

添加索引后：

5.5.4 小表驱动原则

✓ 减少循环次数；
✓ 小表：返回结果集较少的表。

忽略b表的索引，使b表作为驱动表：

忽略a表的索引，使a表作为驱动表：

5.6 insert - 插入

1. 减少交互次数

-- 如批量插入语句：
insert into test values(1,2,3);
insert into test values(4,5,6);
insert into test values(7,8,9);
...

-- 可改写为如下形式：
insert into test values(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9) ...;

2. 文本装载方式

通过 LOAD DATA INFILE 句式，从文本装载数据，通常比 insert 语句快 20 倍。