詳細說明MySQL查詢優(yōu)化
發(fā)表時間:2023-09-04 來源:明輝站整理相關(guān)軟件相關(guān)文章人氣:
[摘要]1、簡介 一個好的web應(yīng)用,最重要的一點是有著優(yōu)秀的訪問性能。數(shù)據(jù)庫MySQL是web應(yīng)用的組成部分,也是決定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至關(guān)重要。 MySQL性能的提升可分為三部分,包括硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件。其中硬件、網(wǎng)絡(luò)取決于公司的財力,需要白嘩嘩的銀兩,這里就不說...
1、簡介
一個好的web應(yīng)用,最重要的一點是有著優(yōu)秀的訪問性能。數(shù)據(jù)庫MySQL是web應(yīng)用的組成部分,也是決定其性能的重要部分。所以提升MySQL的性能至關(guān)重要。
MySQL性能的提升可分為三部分,包括硬件、網(wǎng)絡(luò)、軟件。其中硬件、網(wǎng)絡(luò)取決于公司的財力,需要白嘩嘩的銀兩,這里就不說啦。軟件又細分為很多種,在這里我們通過MySQL的查詢優(yōu)化從而達到性能的提升。
最近看了一些關(guān)于查詢優(yōu)化的書籍,同時也在網(wǎng)上看一些前輩們寫的文章。
以下是自己整理借鑒關(guān)于查詢優(yōu)化的一些總結(jié):
2、截取SQL語句
1、全面查詢?nèi)罩?/p>
2、慢查詢?nèi)罩?/p>
3、二進制日志
4、進程列表
SHOW FULL PROCESSLIST;
。。。
3、查詢優(yōu)化基本分析命令
1、EXPLAIN {PARTITIONS EXTENDED}
2、SHOW CREATE TABLE tab;
3、SHOW INDEXS FROM tab;
4、SHOW TABLE STATUS LIKE ‘tab’;
5、SHOW [GLOBAL SESSION] STATUS LIKE ‘’;
6、SHOW VARIABLES
。。。。
ps:我自己都感覺上面都是沒任何營養(yǎng)的東西。下面才是真正的干貨哈。
4、查詢優(yōu)化幾個方向
1、盡量避免全文掃描,給相應(yīng)字段增加索引,應(yīng)用索引來查詢
2、刪除不用或者重復(fù)的索引
3、查詢重寫,等價轉(zhuǎn)換(謂詞、子查詢、連接查詢)
4、刪除內(nèi)容重復(fù)不必要的語句,精簡語句
5、整合重復(fù)執(zhí)行的語句
6、緩存查詢結(jié)果
5、索引優(yōu)化
5.1、索引優(yōu)點:
1、保持數(shù)據(jù)的完整性
2、提高數(shù)據(jù)的查詢性能
3、改進表的連接操作(jion)
4、對查詢結(jié)果進行排序。沒索引將會采用內(nèi)部文件排序算法進行排序,效率較慢
5、簡化聚合數(shù)據(jù)操作
5.2、索引缺點
1、索引需要占用一定的存儲空間
2、數(shù)據(jù)插入、更新、刪除時會受索引的影響,性能會降低。因為數(shù)據(jù)變更索引也需要進行更新
3、多個索引,優(yōu)化器需要耗時則優(yōu)選擇
5.3、索引選擇
1、數(shù)據(jù)量大時采用
2、數(shù)據(jù)高度重復(fù)時,不采用
3、查詢?nèi)〕鰯?shù)據(jù)大于20%,將采用全文掃描,不用索引
5.4、索引細究
資料查詢:
MySQL中的InnoDB、MyISAM都是B-Tree類型索引
B-Tree包含:PRIMARY KEY, UNIQUE, INDEX, and FULLTEXT
B-Tree類型索引不支持(即字段使用以下符號時,將不采用索引):
>, <, >=, <=, BETWEEN, !=, <>,like ‘%**’
【在此先介紹一下覆蓋索引】
以我自己理解的方式介紹吧。覆蓋索引并不是像主鍵索引、唯一索引一樣真實存在,它只是對索引應(yīng)用某些特定場景的一種定義【另一種理解:查詢的列是索引列,因此列被索引覆蓋】。它可以突破傳統(tǒng)的限制,使用以上操作符,且依然采用索引進行查詢。
因為查詢的列是索引列,所以不需要讀取行,只需要讀取列字段數(shù)據(jù)就可以了!纠缒憧匆槐緯,需要找某一內(nèi)容,剛好那內(nèi)容出現(xiàn)在目錄中,那就不用一頁頁翻了,直接在目錄中定位到第幾頁查找】
如何激活覆蓋索引呢?什么樣才是特定場景呢?
索引字段,在select中出現(xiàn)就是了。
復(fù)合索引還可能有其他的特殊場景。例如,三列復(fù)合索引,僅需要在select、where、group by、order by中,任意一個地方出現(xiàn)一次復(fù)合索引最左邊列就可以激活使用覆蓋索引了。
查看:
EXPLAIN中Extra顯示有Using index表示這條語句采用了覆蓋索引。
結(jié)論:
不建議在查詢的時候使用select*from進行查詢了,應(yīng)該寫需要用的字段,并且增加相應(yīng)的索引,以提高查詢性能。
針對以上操作符實測結(jié)果:
1、以select*from形式,where中是primary key可以通殺【除like】(使用主鍵進行查詢);index則全不可以。
2、以select 字段a from tab where 字段a《以上操作符》形式測試,結(jié)果依然可以使用索引查詢!静捎昧烁采w索引】
其他索引優(yōu)化方法:
1、使用索引關(guān)鍵字作為連接的條件
2、復(fù)合索引使用
3、索引合并or and,將涉及到的字段合并成復(fù)合索引
4、where、和group by涉及字段加索引
6、子查詢優(yōu)化
在from中為非相關(guān)子查詢,可以上拉子查詢到父層。在多表連接查詢考慮連接代價再選擇。
查詢優(yōu)化器對子查詢一般采用嵌套執(zhí)行的方式,即對父查詢中的每一行,都執(zhí)行一次子查詢,這樣子查詢會執(zhí)行很多次。這種執(zhí)行方式效率很低。
子查詢轉(zhuǎn)化為連接查詢優(yōu)點:
1、子查詢不用執(zhí)行很多次
2、優(yōu)化器可以根據(jù)信息來選擇不同的方法和連接順序
3、子查詢的連接條件,過濾條件變成父查詢的篩選條件,以提高效率。
優(yōu)化:
子查詢合并,若多個子查詢,能合并的盡量合并。
子查詢展開,即上拉變成多表查詢(時刻保證等價變化)
注意:
子查詢展開只能展開簡單的查詢,若子查詢含有聚集函數(shù)、GROUP BY、DISTINCT,則不能上拉。
select * from t1 (select*from tab where id>10) as t2 where t1.age>10 and t2.age<25;
select*from t1,tab as t2 where t1.age>10 and t2.age<25 and t2.id>10;
具體步驟:
1、from與from合并,修改相應(yīng)參數(shù)
2、where與where合并,用and連接
3、修改相應(yīng)的謂詞(in改=)
7、等價謂詞重寫:
1、BETWEEEN AND改寫為 >= 、<=之類的。實測:十萬條數(shù)據(jù),重寫前后時間,1.45s、0.06s
2、in轉(zhuǎn)換多個or。字段為索引時,兩個都能用到索引,or效率相對in好一點
3、name like ‘a(chǎn)bc%’改寫成name>=’abc’ and name<’abd’;
注意:百萬級數(shù)據(jù)測試,name沒有索引之前l(fā)ike比后一種查詢快;給字段增加索引后,后面的快一點點,相差不大,因為兩種方法在查詢的時候都用到了索引。
。。。。
8、條件化簡與優(yōu)化
1、將where、having(不存在groupby和聚集函數(shù)時)、join-on條件能合并的盡量合并
2、刪除不必要的括號,減少語法分許的or和and樹層,減少cpu消耗
3、常量傳遞。a=b and b=2轉(zhuǎn)換為 a=2 and b=2。盡量不使用變量a=b或a=@var
4、消除沒用的SQL條件
5、where等號右邊盡量不出現(xiàn)表達式計算;where中不要對字段進行表達式計算、函數(shù)的使用
6、恒等變換、不等式變換。例:測試百萬級數(shù)據(jù)a>b and b>10變?yōu)閍>b and a>10 and b>10優(yōu)化顯著
9、外連接優(yōu)化
即將外連接轉(zhuǎn)為內(nèi)連接
優(yōu)點:
1、優(yōu)化處理器處理外連接比內(nèi)連接步驟多且耗時
2、外連接消除后,優(yōu)化器選擇多表連接順序有更多選擇,可以擇優(yōu)而選
3、可以將篩選條件最為嚴格的表作為外表(連接順序最前面,是多層循環(huán)體的外循環(huán)層),
可以減少不必要的I/O開銷,能加快算法執(zhí)行的速度。
on a.id=b.id與where a.id=b.id的差別,on則表進行連接,where則進行數(shù)據(jù)對比
注意:前提必須是結(jié)果為NULL決絕(即條件限制不要NULL數(shù)據(jù)行,語意上是內(nèi)連接)
優(yōu)化原則:
精簡查詢,連接消除,等效轉(zhuǎn)換,去除多余表對象連接
例如:主鍵/唯一鍵作為連接條件,且中間表列只作為等值條件,可以去掉中間表連接
10、其他查詢優(yōu)化
1、以下將會造成放棄索引查詢,采用全文掃描
1.1、where 子句中使用!=或<>操作符 注意:主鍵支持。非主鍵不支持
1.2、避免使用or
經(jīng)測試,并非是使用了or就一定不能使用索引,大多情況下是沒用到索引,但還有少數(shù)情況是用到的,因此具體情況具體分析。
類似優(yōu)化:
select * from tab name=’aa’ or name=’bb’;
=>
select * from tab name=’aa’
union all
select * from tab name=’bb’;
實測:
1、十萬數(shù)據(jù)測試,沒任何索引的情況下,上面比下面的查詢速率快一倍。
2、三十萬數(shù)據(jù)測試,aa與bb都是單獨索引情況下,下面的查詢速率比or快一點。
1.3、避免使用not in
not in一般不能使用索引;主鍵字段可以
1.4、where中盡量避免使用對null的判斷
1.5、like不能前置百分號 like ‘%.com’
解決:
1、若必須使用%前置,且數(shù)據(jù)長度不大,例如URL,可將數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)存入數(shù)據(jù)庫,再來查。LIKE REVERSE‘%.com’;
2、使用覆蓋索引
1.6、使用索引字段作為條件的時候,假若是復(fù)合索引,則應(yīng)該使用索引最左邊前綴的字段名
2、將exists代替in
select num from a where num in(select num from b)
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
一百萬條數(shù)據(jù),篩選59417條數(shù)據(jù)用時6.65s、4.18s。沒做其他優(yōu)化,僅僅只是將exists替換in。
3、字段定義是字符串,查詢時沒帶引號,不會用索引,將會進行全文掃描。
【以下是摘抄于半夜亂彈琴博文http://www.cnblogs.com/lingiu/p/3414134.html,本人沒進行相應(yīng)的測試】
4、盡量使用表變量來代替臨時表
5、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表,以減少系統(tǒng)表資源的消耗
6、如果使用到了臨時表,在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然后 drop table ,這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定
7、盡量避免使用游標,因為游標的效率較差,如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行,那么就應(yīng)該考慮改寫
8、大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。
9、盡量避免大事務(wù)操作,提高系統(tǒng)并發(fā)能力。
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