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[導(dǎo)讀]本文我們來談?wù)勴?xiàng)目中常用的MySQL優(yōu)化方法。

作者:喜歡拿鐵的人

來源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49888088

本文我們來談?wù)勴?xiàng)目中常用的MySQL優(yōu)化方法,共19條,具體如下:


1、EXPLAIN


做MySQL優(yōu)化,我們要善用EXPLAIN查看SQL執(zhí)行計(jì)劃。


下面來個(gè)簡(jiǎn)單的示例,標(biāo)注(1、2、3、4、5)我們要重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù):


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


  • type列,連接類型。一個(gè)好的SQL語句至少要達(dá)到range級(jí)別。杜絕出現(xiàn)all級(jí)別。

  • key列,使用到的索引名。如果沒有選擇索引,值是NULL??梢圆扇?qiáng)制索引方式。

  • key_len列,索引長(zhǎng)度。

  • rows列,掃描行數(shù)。該值是個(gè)預(yù)估值。

  • extra列,詳細(xì)說明。注意,常見的不太友好的值,如下:Using filesort,Using temporary。


2、SQL語句中IN包含的值不應(yīng)過多


MySQL對(duì)于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化,即將IN中的常量全部存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)組里面,而且這個(gè)數(shù)組是排好序的。但是如果數(shù)值較多,產(chǎn)生的消耗也是比較大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 對(duì)于連續(xù)的數(shù)值,能用between就不要用in了;再或者使用連接來替換。


3、SELECT語句務(wù)必指明字段名稱


SELECT*增加很多不必要的消耗(CPU、IO、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬);增加了使用覆蓋索引的可能性;當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí),前斷也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。


4、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候,使用limit 1


這是為了使EXPLAIN中type列達(dá)到const類型


5、如果排序字段沒有用到索引,就盡量少排序


6、如果限制條件中其他字段沒有索引,盡量少用or


or兩邊的字段中,如果有一個(gè)不是索引字段,而其他條件也不是索引字段,會(huì)造成該查詢不走索引的情況。很多時(shí)候使用union all或者是union(必要的時(shí)候)的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果。


7、盡量用union all代替union


union和union all的差異主要是前者需要將結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作,這就會(huì)涉及到排序,增加大量的CPU運(yùn)算,加大資源消耗及延遲。當(dāng)然,union all的前提條件是兩個(gè)結(jié)果集沒有重復(fù)數(shù)據(jù)。


8、不使用ORDER BY RAND()


select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;


上面的SQL語句,可優(yōu)化為:


select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 1000;


9、區(qū)分in和exists、not in和not exists


select * from 表A where id in (select id from 表B)


上面SQL語句相當(dāng)于


select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)


區(qū)分in和exists主要是造成了驅(qū)動(dòng)順序的改變(這是性能變化的關(guān)鍵),如果是exists,那么以外層表為驅(qū)動(dòng)表,先被訪問,如果是IN,那么先執(zhí)行子查詢。所以IN適合于外表大而內(nèi)表小的情況;EXISTS適合于外表小而內(nèi)表大的情況。


關(guān)于not in和not exists,推薦使用not exists,不僅僅是效率問題,not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個(gè)替代not exists的SQL語句?


原SQL語句:


select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)


高效的SQL語句:


select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null


取出的結(jié)果集如下圖表示,A表不在B表中的數(shù)據(jù):


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


10、使用合理的分頁(yè)方式以提高分頁(yè)的效率


select id,name from product limit 866613, 20


使用上述SQL語句做分頁(yè)的時(shí)候,可能有人會(huì)發(fā)現(xiàn),隨著表數(shù)據(jù)量的增加,直接使用limit分頁(yè)查詢會(huì)越來越慢。


優(yōu)化的方法如下:可以取前一頁(yè)的最大行數(shù)的id,然后根據(jù)這個(gè)最大的id來限制下一頁(yè)的起點(diǎn)。比如此列中,上一頁(yè)最大的id是866612。SQL可以采用如下的寫法:


select id,name from product where id> 866612 limit 20


11、分段查詢


在一些用戶選擇頁(yè)面中,可能一些用戶選擇的時(shí)間范圍過大,造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過多。這個(gè)時(shí)候可以通過程序,分段進(jìn)行查詢,循環(huán)遍歷,將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示。


如下圖這個(gè)SQL語句,掃描的行數(shù)成百萬級(jí)以上的時(shí)候就可以使用分段查詢:



19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


12、避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行null值判斷


對(duì)于null的判斷會(huì)導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。


13、不建議使用%前綴模糊查詢


例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”,這種查詢會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。


那如何查詢%name%?


如下圖所示,雖然給secret字段添加了索引,但在explain結(jié)果并沒有使用:


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


那么如何解決這個(gè)問題呢,答案:使用全文索引。


在我們查詢中經(jīng)常會(huì)用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 。這樣的語句,普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中,有全文索引來幫助我們。


創(chuàng)建全文索引的SQL語法是:


ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);


使用全文索引的SQL語句是:


select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);


注意:在需要?jiǎng)?chuàng)建全文索引之前,請(qǐng)聯(lián)系DBA確定能否創(chuàng)建。同時(shí)需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區(qū)別。


14、避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作


比如:


select user_id,user_project from user_base where age*2=36;


中對(duì)字段就行了算術(shù)運(yùn)算,這會(huì)造成引擎放棄使用索引,建議改成:


select user_id,user_project from user_base where age=36/2;


15、避免隱式類型轉(zhuǎn)換


where子句中出現(xiàn)column字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換,建議先確定where中的參數(shù)類型。


16、對(duì)于聯(lián)合索引來說,要遵守最左前綴法則


舉列來說索引含有字段id、name、school,可以直接用id字段,也可以id、name這樣的順序,但是name;school都無法使用這個(gè)索引。所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候一定要注意索引字段順序,常用的查詢字段放在最前面。


17、必要時(shí)可以使用force index來強(qiáng)制查詢走某個(gè)索引


有的時(shí)候MySQL優(yōu)化器采取它認(rèn)為合適的索引來檢索SQL語句,但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時(shí)就可以采用forceindex來強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引。


18、注意范圍查詢語句


對(duì)于聯(lián)合索引來說,如果存在范圍查詢,比如between、>、<等條件時(shí),會(huì)造成后面的索引字段失效。


19、關(guān)于JOIN優(yōu)化


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


LEFT JOIN A表為驅(qū)動(dòng)表,INNER JOIN MySQL會(huì)自動(dòng)找出那個(gè)數(shù)據(jù)少的表作用驅(qū)動(dòng)表,RIGHT JOIN B表為驅(qū)動(dòng)表。


注意:


1)MySQL中沒有full join,可以用以下方式來解決:


select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;


2)盡量使用inner join,避免left join:


參與聯(lián)合查詢的表至少為2張表,一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join,在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會(huì)自動(dòng)選擇小表作為驅(qū)動(dòng)表,但是left join在驅(qū)動(dòng)表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動(dòng)右邊的原則,即left join左邊的表名為驅(qū)動(dòng)表。


3)合理利用索引:


被驅(qū)動(dòng)表的索引字段作為on的限制字段。


4)利用小表去驅(qū)動(dòng)大表:


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅(qū)動(dòng)表的話,減少嵌套循環(huán)中的循環(huán)次數(shù),以減少 IO總量及CPU運(yùn)算的次數(shù)。


5)巧用STRAIGHT_JOIN:


inner join是由MySQL選擇驅(qū)動(dòng)表,但是有些特殊情況需要選擇另個(gè)表作為驅(qū)動(dòng)表,比如有g(shù)roup by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時(shí)。STRAIGHT_JOIN來強(qiáng)制連接順序,在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅(qū)動(dòng)表,右邊則是被驅(qū)動(dòng)表。在使用STRAIGHT_JOIN有個(gè)前提條件是該查詢是內(nèi)連接,也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN,否則可能造成查詢結(jié)果不準(zhǔn)確。


19條MySQL技巧,效率至少提高3倍!


這個(gè)方式有時(shí)能減少3倍的時(shí)間。


以上19條MySQL優(yōu)化方法希望對(duì)大家有所幫助!

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