学习内容重点:
1.分页查询优化详解
2.表JOIN关联原理详解及优化
3.表count查询优化
4.阿里巴巴MySQL规范解读
5.Mysql数据类型选择分析
很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现
表示从表 employees中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录,实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录,然后抛弃前 10000 条记录,然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据,执行效率是非常低的。
常见的分页场景优化技巧:
1、根据非主键字段排序的分页查询
根据非主键字段排序的分页查询,SQL 如下:
发现并没有使用 name 字段的索引(key 字段对应的值为 null),具体原因:扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高,所以优化器放弃使用索引。
知道不走索引的原因,那么怎么优化呢?
其实关键是让排序时返回的字段尽可能少,所以可以让排序和分页操作先查出主键,然后根据主键查到对应的记录,SQL改写如下
需要的结果与原 SQL 一致,执行时间减少了一半以上,我们再对比优化前后sql的执行计划:
原 SQL 使用的是 filesort 排序,而优化后的 SQL 使用的是索引排序。
Join关联查询优化
-- 示例表:
CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
create table t2 like t1;
-- 插入一些示例数据
-- 往t1表插入1万行记录
-- 往t2表插入100行记录
mysql的表关联常见有两种算法
1、 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法
一次一行循环地从第一张表(称为驱动表)中读取行,在这行数据中取到关联字段,根据关联字段在另一张表(被驱动表)里取出满足条件的行,然后取出两张表的结果合集。
如果被驱动表的关联字段没索引,使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释),mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。
2、 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法
把驱动表的数据读入到 join_buffer 中,然后扫描被驱动表,把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。
Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。
这个例子里表 t2 才 100 行,要是表 t2 是一个大表,join_buffer 放不下怎么办呢?·
join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的,默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话,策略很简单,就是分段放。
比如 t2 表有1000行记录, join_buffer 一次只能放800行数据,那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录,然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果,然后清空 join_buffer ,再放入 t2 表剩余200行记录,再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。
对于关联sql的优化
straight_join解释:straight_join功能同join类似,但能让左边的表来驱动右边的表,能改表优化器对于联表查询的执行顺序。
比如:select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。
对于小表定义的明确
在决定哪个表做驱动表的时候,应该是两个表按照各自的条件过滤,过滤完成之后,计算参与 join 的各个字段的总数据量,数据量小的那个表,就是“小表”,应该作为驱动表。
in和exsits优化
count(*)查询优化
注意:以上4条sql只有根据某个字段count不会统计字段为null值的数据行
四个sql的执行计划一样,说明这四个sql执行效率应该差不多
字段有索引:count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引,count(字段)统计走二级索引,二级索引存储数据比主键索引少,所以count(字段)>count(主键 id)
字段无索引:count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) //字段没有索引count(字段)统计走不了索引,count(主键 id)还可以走主键索引,所以count(主键 id)>count(字段)
count(1)跟count(字段)执行过程类似,不过count(1)不需要取出字段统计,就用常量1做统计,count(字段)还需要取出字段,所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。
count(*) 是例外,mysql并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,按行累加,效率很高,所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。
为什么对于count(id),mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引?因为二级索引相对主键索引存储数据更少,检索性能应该更高,mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。
常见优化方法
1、查询mysql自己维护的总行数
对于myisam存储引擎的表做不带where条件的count查询性能是很高的,因为myisam存储引擎的表的总行数会被mysql存储在磁盘上,查询不需要计算
2、show table status
如果只需要知道表总行数的估计值可以用如下sql查询,性能很高
3、将总数维护到Redis里
插入或删除表数据行的时候同时维护redis里的表总行数key的计数值(用incr或decr命令),但是这种方式可能不准,很难保证表操作和redis操作的事务一致性
4、增加数据库计数表
插入或删除表数据行的时候同时维护计数表,让他们在同一个事务里操作(成本高)
5、对于innodb存储引擎的表mysql不会存储表的总记录行数(因为有MVCC机制),查询count需要实时计算;
不过,从MySQL 5.7.2起,这个问题得到了解决。
官方文档释义:
简单地说就是:COUNT(*)会选择聚集索引,进行一次内部handler函数调用,即可快速获得该表总数。
阿里巴巴Mysql规范解读(参考阿里巴巴手册)
MySQL数据类型选择
在MySQL中,选择正确的数据类型,对于性能至关重要。一般应该遵循下面两步:
(1)确定合适的大类型:数字、字符串、时间、二进制;
(2)确定具体的类型:有无符号、取值范围、变长定长等。
在MySQL数据类型设置方面,尽量用更小的数据类型,因为它们通常有更好的性能,花费更少的硬件资源。并且,尽量把字段定义为NOT NULL,避免使用NULL。
1、数值类型
建议
2、日期和时间
建议
3、字符串
建议
INT显示宽度
我们经常会使用命令来创建数据表,而且同时会指定一个长度,如下。但是,这里的长度并非是TINYINT类型存储的最大长度,而是显示的最大长度。
这里表示user表的id字段的类型是TINYINT,可以存储的最大数值是255。所以,在存储数据时,如果存入值小于等于255,如200,虽然超过2位,但是没有超出TINYINT类型长度,所以可以正常保存;如果存入值大于255,如500,那么MySQL会自动保存为TINYINT类型的最大值255。
在查询数据时,不管查询结果为何值,都按实际输出。这里TINYINT(2)中2的作用就是,当需要在查询结果前填充0时,命令中加上ZEROFILL就可以实现,如:
这样,查询结果如果是5,那输出就是05。如果指定TINYINT(5),那输出就是00005,其实实际存储的值还是5,而且存储的数据不会超过255,只是MySQL输出数据时在前面填充了0。
换句话说,在MySQL命令中,字段的类型长度TINYINT(2)、INT(11)不会影响数据的插入,只会在使用ZEROFILL时有用,让查询结果前填充0。