MySQL之优化SELECT语句

MySQL之优化SELECT语句

摘要：

本文主题为MySQL优化SELECT语句，涵盖了数据库性能提升概述，WHERE子句优化，范围优化和哈希联接优化。在数据库性能方面，需要考虑软件结构、CPU和I/O操作的最小化和高效执行。WHERE子句优化涉及改进查询的算法和可读性。范围优化介绍了优化器使用范围访问方法的条件和方法。哈希联接优化方面，MySQL在较新版本中使用哈希连接取代了块嵌套循环联接算法，从而提高查询速度。

引言：

MySQL是广泛使用的关系型数据库管理系统，对于确保数据库性能至关重要。优化SELECT语句是提高数据库性能的关键一环。本文将探讨几个关键的优化技术，包括WHERE子句优化、范围优化和哈希联接优化。通过对查询算法和数据库结构的优化，我们可以显著提高MySQL数据库的查询效率和响应时间。

1. MySQL性能提成优化概述

随着不断深入学习和实践，您将成为数据库性能优化领域的专家。您将深入了解数据库内部运行机制，掌握优化技术，如索引优化、查询优化、缓存配置和事务管理等。对于内部情况的更多了解，让您能够准确地定位和解决数据库性能瓶颈，从而提升系统的整体效率。

在专业水平上，您还将掌握更为高级的性能测量方法和工具，例如性能剖析器，以便深入测量和分析数据库的运行状况，捕捉潜在的性能问题，并针对性地进行优化改进，以提供更高效、更稳定的数据库服务。

假设我们有一个简单的数据库表employees，包含员工的姓名（name）、职位（position）、年龄（age）和入职日期（hire_date）。

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE
);`

现在我们想查询公司中年龄大于等于30岁的员工信息，并按照入职日期升序排列。我们将从优化查询开始。

• 查询优化之前的查询

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30
ORDER BY hire_date;

• 查询优化之后的查询

SELECT id, name, position, age, hire_date
FROM employees
WHERE age >= 30
ORDER BY hire_date;

注释解释：

1.查询优化前后的查询结果是一样的，但优化后的查询只选择需要的列（id, name, position, age, hire_date），避免了不必要的数据传输，提高了查询效率。

2.添加适当的索引：对于频繁使用的列，如age和hire_date，在这种情况下，可以添加索引来加速查询。例如：

CREATE INDEX idx_age ON employees (age);
CREATE INDEX idx_hire_date ON employees (hire_date);

3.使用合适的数据类型：选择适当的数据类型有助于减少存储空间和提高查询性能。确保使用尽可能小的数据类型，如使用INT代替VARCHAR，并根据实际情况选择更高效的数据类型。

4.避免全表扫描：在查询中避免全表扫描，尽可能使用索引来定位数据。全表扫描是数据库性能下降的主要原因之一，特别是在大型表中。

5.定期维护数据库：对数据库进行定期维护，包括重新构建索引、压缩表、清理日志等操作，有助于保持数据库的良好性能。

2. WHERE子句优化

当处理WHERE子句时，可以采取一系列优化措施来提高查询性能。这些优化原则同样适用于包含WHERE子句的DELETE和UPDATE语句。需要注意的是，MySQL优化器在不断发展，可能会对查询进行多种优化，因此下面的示例仅是其中的一部分。

示例：

假设我们有一个简单的数据库表employees，包含员工的姓名（name）、职位（position）、年龄（age）和入职日期（hire_date）。

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE
);

使用索引优化查询：

• 查询优化前：没有使用索引，全表扫描

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 AND position = 'Manager';

• 查询优化后：使用age和position列上的索引

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 AND position = 'Manager';

注释解释：在第一个查询中，没有在age和position列上创建索引，导致数据库需要进行全表扫描来找到满足条件的记录。在第二个查询中，我们在age和position列上创建了索引，数据库可以利用索引快速定位符合条件的记录。

避免使用函数：

• 查询优化前：使用函数处理age列

SELECT * 
FROM employees
WHERE YEAR(hire_date) = 2023;

• 查询优化后：避免使用函数

SELECT * 
FROM employees
WHERE hire_date >= '2023-01-01' AND hire_date < '2024-01-01';

注释解释：在第一个查询中，我们使用了YEAR()函数来提取hire_date列的年份，这会导致无法利用索引。在第二个查询中，我们直接使用日期范围进行过滤，这样数据库可以使用索引来优化查询。

优化逻辑操作符：

• 查询优化前：逻辑操作符顺序不合理

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 OR position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

• 查询优化后：合理使用括号来分组条件

SELECT * 
FROM employees
WHERE age >= 30 OR (position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01');

注释解释：在第一个查询中，逻辑操作符的顺序不合理，导致查询的执行结果可能与预期不符。在第二个查询中，我们合理使用括号来分组条件，确保逻辑操作符按照预期顺序进行计算。

确保WHERE条件上的列有合适的数据类型：

• 查询优化前：使用字符串进行比较

SELECT * 
FROM employees
WHERE age = '30';

• 查询优化后：使用正确的数据类型

SELECT * 
FROM employees
WHERE age = 30;

注释解释：在第一个查询中，我们使用字符串’30’来与age列进行比较，这会导致隐式数据类型转换，影响查询性能。在第二个查询中，我们使用正确的数据类型（整数）来比较，避免了不必要的转换。

3. 范围优化

范围访问方法是MySQL优化器用于检索包含一个或若干个索引值的时间间隔内表行的子集的一种访问方法。它可以用于单部分或多部分索引。下面将详细描述每个部分，并给出示例帮助您更好地理解：

1.单部分索引的范围访问方法：

• 当查询使用单部分索引，并且涉及范围条件时，例如使用BETWEEN、<、>等操作符，优化器可以使用范围访问方法来定位符合条件的表行。
• 这种优化方法可以用于选择连续范围内的索引值所对应的行，从而避免全表扫描，提高查询效率。
  示例：

假设我们有一个简单的数据库表employees，其中有一个单部分索引在age列上：

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_age (age)
);

查询使用范围访问方法：

• 查询优化前：没有使用索引，全表扫描

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40;

• 查询优化后：使用age索引进行范围访问

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40;

在优化后的查询中，MySQL优化器会使用idx_age索引来定位age在30到40之间的表行，而不需要对整个表进行全表扫描。

2.多部分索引的范围访问方法：

• 当查询使用多部分索引（联合索引）时，并且涉及多个索引列的范围条件时，优化器也可以使用范围访问方法来优化查询。
• 多部分索引可以在多个索引列上进行范围访问，从而更精确地定位符合所有条件的表行。
  示例：

假设我们创建了一个多部分索引在position和hire_date列上：

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_position_hire_date (position, hire_date)
);

查询使用范围访问方法：

• 查询优化前：没有使用索引，全表扫描

SELECT * 
FROM employees
WHERE position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

• 查询优化后：使用idx_position_hire_date索引进行范围访问

SELECT * 
FROM employees
WHERE position = 'Manager' AND hire_date >= '2023-01-01';

在优化后的查询中，MySQL优化器会使用idx_position_hire_date索引来定位position为’Manager’并且hire_date大于等于’2023-01-01’的表行，而不需要对整个表进行全表扫描。

3.多值比较的等距范围优化：

• 当多个索引列具有等距离的范围条件时，MySQL优化器可以进行多值比较的优化，通过跳过一些范围进行更高效的查询。
  示例：

假设我们有一个简单的数据库表employees，其中有一个单部分索引在age列上：

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  position VARCHAR(50),
  age INT,
  hire_date DATE,
  INDEX idx_age (age)
);

查询使用范围访问方法：

–查询优化前：范围条件间隔不等，没有使用索引

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 40 OR age BETWEEN 50 AND 60;

• 查询优化后：范围条件间隔相等，使用age索引进行范围访问

SELECT * 
FROM employees
WHERE age BETWEEN 30 AND 60;

在优化后的查询中，MySQL优化器会将两个范围条件合并为一个范围条件，并使用idx_age索引来定位age在30到60之间的表行，而不需要对整个表进行全表扫描。

4.跳过扫描范围访问方法：

• 在某些情况下，MySQL优化器可以使用跳过扫描的范围访问方法，以更快地跳过一些不符合条件的索引值，从而减少扫描的范围，提高查询性能。
  5.行构造函数表达式的范围优化：

• 当查询中使用行构造函数，例如(col1, col2)，并且该行构造函数的结果用于范围条件时，MySQL优化器可以使用范围访问优化来提高查询效率。
  限制内存使用以进行范围优化是MySQL优化器考虑的一个重要方面。在执行范围访问时，优化器会尽量减少内存使用，以保证查询的效率和性能。

这些是MySQL优化器使用范围访问方法的一些情况和示例。需要注意的是，优化器的行为可能随着MySQL版本的升级而变化，所以在具体应用中，最好根据具体的查询和数据情况进行性能测试和调优。

4. 哈希联接优化

MySQL 8.0.18引入了一项重要的优化，对于任何查询具有相等连接条件且不使用索引的情况，MySQL会使用哈希连接（Hash Join）算法。这个优化的目标是替代MySQL早期版本中使用的块嵌套循环算法（Block Nested-Loop Join），从而提高查询性能。

哈希连接是一种连接算法，用于在两个数据集之间执行连接操作。当MySQL发现一个查询涉及到两个表之间的连接，并且连接条件是相等条件（如ON t1.c1 = t2.c1），而且没有使用到索引时，它会选择使用哈希连接。

哈希连接算法的基本原理如下：

为连接操作中较小的表（通常是内部表）构建一个哈希表，将连接列的值作为键，行数据作为值存储在哈希表中。

扫描较大的表（通常是外部表），对于每一行，将连接列的值与哈希表中的键进行比较，如果匹配，则将该行与哈希表中的值进行连接，形成结果集。

由于哈希表具有快速查找的特性，哈希连接算法通常比块嵌套循环算法更高效，特别是当连接表的大小差异较大时。

使用哈希连接的例子：

• 创建两个简单的表

CREATE TABLE t1 (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50));
CREATE TABLE t2 (id INT PRIMARY KEY, age INT);

• 插入一些数据

INSERT INTO t1 (id, name) VALUES (1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie');
INSERT INTO t2 (id, age) VALUES (1, 25), (2, 30), (4, 40);

• 使用哈希连接进行连接操作

SELECT *
FROM t1
JOIN t2 ON t1.id = t2.id;

在上述示例中，由于连接条件是相等条件且没有使用索引，MySQL会选择使用哈希连接来执行这个查询。

需要注意的是，哈希连接在某些情况下可能会消耗较多的内存，特别是当连接的表较大时。MySQL会尝试限制内存使用以避免过度消耗系统资源。如果查询涉及的数据量很大，可能需要适当调整MySQL的配置参数，以确保哈希连接的性能和稳定性。

总的来说，哈希连接是MySQL 8.0.18引入的一个重要优化，它可以在某些情况下显著提高查询性能，特别是在相等连接条件下且没有使用索引的情况下。但是在实际应用中，仍然需要根据具体的查询和数据情况进行性能测试和调优。

5. 储存引擎下的优化

优化提高了非索引列和常量之间直接比较的效率。在这种情况下，条件被“下推”到存储引擎进行评估。此优化只能由MySQL的NDB存储引擎使用。对于NDB群集，此优化可以消除在群集的数据节点和发出查询的MySQL服务器之间通过网络发送不匹配的行的需求，并且可以将查询的使用速度提高5到10倍（在某些情况下）。

NDB存储引擎是MySQL的一种集群存储引擎，专为高可用性和高性能的分布式环境而设计。在NDB存储引擎中，条件下推的优化效果特别显著，对于那些涉及非索引列和常量直接比较的查询，通过将查询条件推送到存储引擎层进行评估，可以避免在数据节点和MySQL服务器之间传输不匹配的行，从而显著减少了网络通信的开销和数据传输量。

示例：

假设我们有一个使用NDB存储引擎的MySQL集群，并且有一个简单的表employees，包含以下字段：

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  department VARCHAR(50)
);

现在，我们希望查询出department为"Sales"并且age大于等于30岁的员工。我们使用以下查询：

SELECT *
FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND age >= 30;

这种优化被称为"条件下推"（Condition Pushdown），它可以提高非索引列和常量之间直接比较的效率。这个优化主要针对MySQL的NDB存储引擎。通过条件下推，查询的条件会被推送到NDB存储引擎层进行评估，从而减少了将不匹配的行通过网络传输到MySQL服务器的需要，大幅提高了查询性能，可以在某些情况下将查询速度提高5到10倍。

具体来说，条件下推的优化过程如下：

1.当MySQL服务器接收到一个查询请求时，其中涉及到非索引列和常量之间的直接比较条件。

2.MySQL优化器判断这个查询是否适合进行条件下推优化。对于NDB存储引擎，如果查询中包含适合条件下推的条件，优化器会将这些条件推送到NDB存储引擎层。

3.NDB存储引擎在数据节点上执行条件下推的操作，直接在数据节点上进行条件匹配，并返回符合条件的数据行给MySQL服务器。

4.由于条件下推消除了不匹配的行传输，只有满足查询条件的数据被传输回MySQL服务器，这大大减少了网络通信开销和数据传输量。

由于条件下推在NDB存储引擎中的执行，所以只有使用NDB存储引擎的情况下才能享受到这个优化带来的性能提升。

需要注意的是，条件下推并不适用于所有类型的查询，它主要针对涉及非索引列和常量直接比较的查询，对于其他类型的查询可能不会产生优化效果。在实际应用中，如果使用了NDB存储引擎，可以关注条件下推的使用情况，通过查看执行计划和性能测试来评估优化的效果。

6. 索引条件下推优化

索引条件下推（ICP）是MySQL中针对使用索引从表中检索行的情况的一种优化。它可以显著提高查询性能，特别是对于那些涉及到索引列的查询。

在没有启用ICP的情况下，存储引擎将遍历索引，定位到符合条件的行，并将这些行返回给MySQL服务器。然后，MySQL服务器再对返回的行进行进一步的条件评估。

启用ICP后，如果查询的WHERE条件可以仅使用索引中的列来评估部分条件，MySQL服务器会将这部分条件“下推”到存储引擎层进行处理。这意味着存储引擎可以在索引层级上对部分条件进行评估，过滤掉不符合条件的索引行，从而减少了MySQL服务器需要处理的行数，提高了查询效率。

ICP优化通常涉及以下两种情况：

1.索引条件过滤（Index Condition Pushdown，ICP）：

• 当MySQL发现查询的WHERE条件可以仅使用索引中的列来进行条件过滤时，它会将这些条件下推到存储引擎层，以便存储引擎可以在索引层级上进行过滤，减少MySQL服务器需要处理的数据量。

2.覆盖索引（Covering Index）：

• 当MySQL发现查询的SELECT列都在索引中已经包含时，它可以使用覆盖索引，避免访问表的数据行，从而提高查询效率。覆盖索引可以减少I/O操作，因为所有需要的数据都可以从索引中获取。
  示例：

假设我们有一个简单的表employees，包含以下字段：

CREATE TABLE employees (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT,
  department VARCHAR(50),
  salary INT,
  INDEX idx_department (department),
  INDEX idx_age_salary (age, salary)
);

现在，我们希望查询出department为"Sales"并且age大于等于30岁的员工，并且只需要返回id和name两列。

SELECT id, name
FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND age >= 30;

在这种情况下，如果启用了ICP，MySQL服务器会将部分条件department = 'Sales’下推到存储引擎层进行索引条件过滤，只有满足条件的索引行会被返回给MySQL服务器，然后MySQL再提取出id和name两列，这样就避免了访问不符合条件的数据行，提高了查询效率。

需要注意的是，ICP优化只对某些类型的查询有效，并且在实际应用中，优化效果可能因数据库结构、数据量和查询复杂性而异。可以通过查看执行计划和性能测试来评估ICP优化对查询性能的影响。

7.嵌套循环联接算法

MySQL使用嵌套循环算法或其上的变体在表之间执行联接。嵌套循环加入算法块嵌套循环连接算法嵌套循环加入算法一个简单的嵌套循环联接（NLJ）算法一次从一个循环中的第一个表中读取行，然后将每一行传递给一个嵌套循环，该循环处理联接中的下一个表。重复此过程的次数与要连接的表的次数相同。

MySQL在表之间执行联接时使用嵌套循环算法或其上的变体。主要有两种嵌套循环算法：块嵌套循环连接算法和简单的嵌套循环连接算法（NLJ）。

1块嵌套循环连接算法（Block Nested-Loop Join）：

• 在块嵌套循环连接算法中，MySQL会将数据从一个表读取并存储到内存中的一个块（block）中，然后对另一个表进行扫描，逐行与块中的数据进行比较。

• 如果匹配，则将匹配的行返回作为结果。这个过程会重复执行，直到扫描完所有行。
  2.简单的嵌套循环连接算法（Nested-Loop Join，NLJ）：

• 简单的嵌套循环连接算法与块嵌套循环连接算法类似，但不同之处在于它不需要预先将数据读取到块中。它是一种最基本的嵌套循环连接算法。

• NLJ算法是一种逐行比较的算法，它逐个从一个表中读取行，然后将每一行传递给一个嵌套循环，该循环处理联接中的下一个表。

• 这个过程会重复执行，直到扫描完所有行，或者找到匹配的行为止。

在以上算法中，使用的具体算法取决于MySQL的优化器选择的最佳联接算法。优化器会根据查询的条件、表的大小、索引使用等因素来选择最适合的联接算法，以达到最佳的性能和执行效率。

联接类型（Join Type）是在执行联接时用于控制选择联接算法的一种指示。MySQL支持多种联接类型，例如：内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）、全连接（FULL JOIN）等。根据不同的联接类型，MySQL可能会选择不同的联接算法来执行联接操作。

需要注意的是，嵌套循环联接算法在某些情况下可能会导致性能较差，特别是在连接的表中有大量数据时。在实际应用中，可以使用索引来优化联接的性能，以及通过合适的联接顺序和联接类型来帮助优化器选择更合适的联接算法。执行计划的观察和性能测试也是优化联接操作的有效手段。

演示MySQL中的嵌套循环连接算法（Nested-Loop Join，NLJ）。

假设我们有两个表students和scores，分别包含学生信息和学生成绩信息。

sql

• 学生信息表

CREATE TABLE students (
  student_id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(50),
  age INT
);

–学生成绩表

CREATE TABLE scores (
  student_id INT,
  subject VARCHAR(50),
  score INT
);

• 插入一些数据

INSERT INTO students (student_id, name, age)
VALUES (1, 'Alice', 20),
       (2, 'Bob', 22),
       (3, 'Charlie', 21);

INSERT INTO scores (student_id, subject, score)
VALUES (1, 'Math', 85),
       (1, 'Science', 78),
       (2, 'Math', 92),
       (2, 'Science', 80),
       (3, 'Math', 88);

现在，我们想要查询每个学生的姓名、年龄和数学成绩。

SELECT s.name, s.age, sc.score
FROM students s
JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id
WHERE sc.subject = 'Math';

在这个查询中，我们使用了嵌套循环连接算法（NLJ）。MySQL会逐行扫描students表，然后将每一行传递给嵌套循环进行下一步的联接操作。在嵌套循环的过程中，MySQL会在scores表中查找匹配的学生成绩，并将满足条件的学生成绩返回作为结果。

示例中的查询会返回类似如下的结果：

+---------+-----+-------+
| name    | age | score |
+---------+-----+-------+
| Alice   | 20  | 85    |
| Bob     | 22  | 92    |
| Charlie | 21  | 88    |
+---------+-----+-------+

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中的查询和数据量可能更加复杂。MySQL优化器会根据具体情况选择最佳的联接算法，可能不仅仅是嵌套循环连接算法。对于复杂查询，最终的执行计划可能涉及到多个表和多个联接操作。通过查看执行计划和性能测试，您可以更好地了解MySQL在实际场景中选择的联接算法和优化策略。

8.嵌套联接优化（JOIN）

联接（Join）是用于在SQL中组合多个表中的数据的操作。可以通过JOIN子句将多个表连接在一起，以创建一个新的结果集，其中包含了这些表之间的关联数据。

在MySQL中，联接语法支持嵌套联接，也就是在JOIN子句中嵌套使用多个表连接。这使得可以通过多个连接条件将更多的表关联在一起。

通常，联接语法的基本形式如下：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column;

在上述示例中，我们使用了内连接（INNER JOIN），将表table1和table2根据column列进行连接。只有满足连接条件的行会被返回作为结果集。

如果需要在联接中再添加另一个表，可以使用嵌套联接的方式。例如：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.column = table2.column
JOIN table3 ON table2.column = table3.column;

在这个示例中，我们将表table1、table2和table3进行嵌套联接。连接条件依次是table1.column = table2.column和table2.column = table3.column。

MySQL的联接语法支持多种类型的联接，例如：内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）、全连接（FULL JOIN）等。不同类型的联接会导致不同的结果集。

需要注意的是，嵌套联接可能会导致查询复杂度的增加，特别是当连接的表数目较多或连接条件复杂时。在实际应用中，要谨慎使用嵌套联接，避免过多的表连接导致性能下降。合理使用索引和优化查询条件也是提高联接性能的关键。

总结：

MySQL数据库的性能优化对于提高应用程序的效率和用户体验至关重要。本文讨论了优化SELECT语句的几个方面，包括改进WHERE子句、范围优化以及使用哈希联接代替块嵌套循环联接算法。在进行数据库性能优化时，开发人员和数据库管理员应深入研究MySQL的优化器工作原理，并根据具体情况采取相应的优化措施。通过优化查询算法和索引设计，可以显著提高数据库查询性能，从而更好地满足用户需求。