一、EXPLAIN
做MySQL优化,我们要善用?EXPLAIN?查看SQL执行计划。
下面来个简单的示例,标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据
MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3)
?对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
SELECT *增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型
or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果
union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。当然,union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。
select?id?from?`table_name`?order?by?rand()?limit?1000;
上面的sql语句,可优化为
select?id?from?`table_name`?t1?join?(select?rand() * (select?max(id)?from?`table_name`)?as?nid) t2?ont1.id > t2.nid?limit?1000;
select?*?from?表A?where?id?in?(select?id?from?表B)
上面sql语句相当于
select?*?from?表A?where?exists(select?*?from?表B?where?表B.id=表A.id)
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
关于not in和not exists,推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句?
原sql语句
select?colname …?from?A表?where?a.id?not?in?(select?b.id?from?B表)
高效的sql语句
select?colname …?from?A表?Left?join?B表?on?where?a.id = b.id?where?b.id?is?null
取出的结果集如下图表示,A表不在B表中的数据
select?id,name?from?table_name?limit?866613,?20
使用上述sql语句做分页的时候,可能有人会发现,随着表数据量的增加,直接使用limit分页查询会越来越慢。
优化的方法如下:可以取前一页的最大行数的id,然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中,上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法:
select?id,name?from?table_name?where?id>?866612?limit?20
在一些用户选择页面中,可能一些用户选择的时间范围过大,造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。
如下图这个sql语句,扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询
对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询%name%?
如下图所示,虽然给secret字段添加了索引,但在explain结果果并没有使用
那么如何解决这个问题呢,答案:使用全文索引
在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like ‘%zhangsan%‘; 。这样的语句,普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中,有全文索引来帮助我们。
创建全文索引的sql语法是:
ALTER?TABLE?`table_name`?ADD?FULLTEXT?INDEX?`idx_user_name`?(`user_name`);
使用全文索引的sql语句是:
select?id,fnum,fdst?from?table_name?where?match(user_name) against(‘zhangsan‘?in?boolean?mode);
注意:在需要创建全文索引之前,请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别
比如
select?user_id,user_project?from?table_name?where?age*2=36;
中对字段就行了算术运算,这会造成引擎放弃使用索引,建议改成
select?user_id,user_project?from?table_name?where?age=36/2;
where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换,建议先确定where中的参数类型
举列来说索引含有字段id,name,school,可以直接用id字段,也可以id,name这样的顺序,但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force?index来强制优化器使用我们制定的索引。
对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between,>,<等条件时,会造成后面的索引字段失效。
注意:MySQL中没有full join,可以用以下方式来解决
select * from A left join B on B.name = A.name where B.name is null union allselect * from B;
尽量使用inner join,避免left join
参与联合查询的表至少为2张表,一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join,在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表,但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则,即left join左边的表名为驱动表。
合理利用索引
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
利用小表去驱动大表
从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话,减少嵌套循环中的循环次数,以减少?IO总量及CPU运算的次数。
巧用STRAIGHT_JOIN
inner join是由mysql选择驱动表,但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表,比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序,在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表,右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接,也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN,否则可能造成查询结果不准确。
这个方式有时可能减少3倍的时间。
这里只列举了上述优化方案,当然还有其他的优化方式,大家可以去摸索尝试,感谢关注。。