MySQL—SQL优化详解(下)

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前言

本章讲解SQL语言中的优化,有想看上章的小伙伴可以到小刘主页进行查看,因为有一些原因我提供不了链接。

目录

3 order by优化

A. 数据准备

 B. 执行排序SQL

C. 创建索引

D. 创建索引后,根据age, phone进行升序排序

E. 创建索引后,根据age, phone进行降序排序

F. 根据phone,age进行升序排序,phone在前,age在后。

F. 根据age, phone进行降序一个升序,一个降序

G. 创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序)

 H. 然后再次执行如下SQL

4 group by优化

5 limit优化

6 count优化

6.1 概述

6.2 count用法

7 update优化


3 order by优化

MySQL 的排序,有两种方式:
Using filesort : 通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区 sort
buffer 中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
Using index : 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,这种情况即为 using index ,不需要
额外排序,操作效率高。
对于以上的两种排序方式, Using index 的性能高,而 Using filesort 的性能低,我们在优化排序
操作时,尽量要优化为 Using index
接下来,我们来做一个测试:

A. 数据准备

把之前测试时,为 tb_user 表所建立的部分索引直接删除掉
drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;

MySQL—SQL优化详解(下)_第1张图片

 B. 执行排序SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age ;

explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;

MySQL—SQL优化详解(下)_第2张图片

由于 age, phone 都没有索引,所以此时再排序时,出现 Using filesort , 排序性能较低。

C. 创建索引

-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);

D. 创建索引后,根据age, phone进行升序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age;

 explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone; 

建立索引之后,再次进行排序查询,就由原来的 Using filesort , 变为了 Using index ,性能
就是比较高的了。

E. 创建索引后,根据age, phone进行降序排序

explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;

也出现 Using index , 但是此时 Extra 中出现了 Backward index scan ,这个代表反向扫描索
引,因为在 MySQL 中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序 时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现 Backward index scan 。 在
MySQL8 版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。

F. 根据phoneage进行升序排序,phone在前,age在后。

explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;

排序时 , 也需要满足最左前缀法则 , 否则也会出现 filesort 。因为在创建索引的时候, age 是第一个
字段, phone 是第二个字段,所以排序时,也就该按照这个顺序来,否则就会出现 Using
filesort

F. 根据age, phone进行降序一个升序,一个降序

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ; 

 因为创建索引时,如果未指定顺序,默认都是按照升序排序的,而查询时,一个升序,一个降序,此时就会出现Using filesort

MySQL—SQL优化详解(下)_第3张图片

 

为了解决上述的问题,我们可以创建一个索引,这个联合索引中 age 升序排序, phone 倒序排序。

G. 创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序)

create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);

MySQL—SQL优化详解(下)_第4张图片

 H. 然后再次执行如下SQL

explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;

 升序/降序联合索引结构图示:

 

由上述的测试 , 我们得出 order by 优化原则 :
A. 根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时,也遵循最左前缀法则。
B. 尽量使用覆盖索引。
C. 多字段排序 , 一个升序一个降序,此时需要注意联合索引在创建时的规则( ASC/DESC )。
D. 如果不可避免的出现 filesort ,大数据量排序时,可以适当增大排序缓冲区大小
sort_buffer_size( 默认 256k)

4 group by优化

分组操作,我们主要来看看索引对于分组操作的影响。
首先我们先将 tb_user 表的索引全部删除掉 。
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;

 接下来,在没有索引的情况下,执行如下SQL,查询执行计划:

explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ; 

 然后,我们在针对于 profession agestatus 创建一个联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status); 
紧接着,再执行前面相同的 SQL 查看执行计划。
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

 再执行如下的分组查询SQL,查看执行计划:

MySQL—SQL优化详解(下)_第5张图片

我们发现,如果仅仅根据 age 分组,就会出现 Using temporary ;而如果是 根据
profession,age 两个字段同时分组,则不会出现 Using temporary 。原因是因为对于分组操作,
在联合索引中,也是符合最左前缀法则的。
所以,在分组操作中,我们需要通过以下两点进行优化,以提升性能:
A. 在分组操作时,可以通过索引来提高效率。
B. 分组操作时,索引的使用也是满足最左前缀法则的。

5 limit优化

在数据量比较大时,如果进行 limit 分页查询,在查询时,越往后,分页查询效率越低。
我们一起来看看执行 limit 分页查询耗时对比:
MySQL—SQL优化详解(下)_第6张图片

 通过测试我们会看到,越往后,分页查询效率越低,这就是分页查询的问题所在。

因为,当在进行分页查询时,如果执行 limit 2000000,10 ,此时需要 MySQL 排序前 2000010
录,仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大 。
优化思路 : 一般分页查询时,通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查
询形式进行优化.
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id
limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6 count优化

6.1 概述

select count(*) from tb_user ;
在之前的测试中,我们发现,如果数据量很大,在执行 count 操作时,是非常耗时的。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个
数,效率很高; 但是如果是带条件的 count MyISAM 也慢。
InnoDB 引擎就麻烦了,它执行 count(*) 的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出
来,然后累积计数。
如果说要大幅度提升 InnoDB 表的 count 效率,主要的优化思路:自己计数 ( 可以借助于 redis 这样的数据库进行 , 但是如果是带条件的 count 又比较麻烦了 )

6.2 count用法

count() 是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果 count 函数的参数不是
NULL ,累计值就加 1 ,否则不加,最后返回累计值。
用法: count * )、 count (主键)、 count (字段)、 count (数字)
MySQL—SQL优化详解(下)_第7张图片

 按照效率排序的话,count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*),所以尽

量使用 count(*)

7 update优化

我们主要需要注意一下 update 语句执行时的注意事项。
update course set name = 'javaEE' where id = 1 ; 
当我们在执行删除的 SQL 语句时,会锁定 id 1 这一行的数据,然后事务提交之后,行锁释放.
但是当我们在执行如下 SQL 时。
update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;
当我们开启多个事务,在执行上述的 SQL 时,我们发现行锁升级为了表锁。 导致该 update 语句的性能大大降低。
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁 , 并且该索引不能失效,否则会从行锁升级为表锁

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