巧用这19条MySQL优化,效率至少提高3倍

1、EXPLAIN


做MySQL优化,我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划

type列,连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。


key列,使用到的索引名。如果没有选择索引,值是NULL。可以采取强制索引方式。


key_len列,索引长度。


rows列,扫描行数。该值是个预估值。


extra列,详细说明。注意,常见的不太友好的值,如下:Using filesort,Using temporary。

2、SQL语句中IN包含的值不应过多


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 t 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。

3、SELECT语句务必指明字段名称


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。


4、当只需要一条数据的时候,使用limit 1


这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型


5、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序


6、如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用or


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。


7、尽量用union all代替union


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。

8、不使用ORDER BY RAND()
select id from `dynamic` order by rand() limit 1000;

上面的SQL语句,可优化为:



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



9、区分in和exists、not in和not exists



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



10、使用合理的分页方式以提高分页的效率




select id,name from product limit 86661320



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 product where id866612 limit 20



11、分段查询


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。


12、避免在where子句中对字段进行null值判断


对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


13、不建议使用%前缀模糊查询


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%?


虽然给secret字段添加了索引,但在explain结果并没有使用:

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


使用全文索引的SQL语句是:



select id,fnum,fdst from dynamic_201606 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。


14、避免在where子句中对字段进行表达式操作


比如:



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



15、避免隐式类型转换


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。


16、对于联合索引来说,要遵守最左前缀法则


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。


17、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引


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forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。


18、注意范围查询语句


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。


19、关于JOIN优化

LEFT JOIN A表为驱动表,INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表,RIGHT JOIN B表为驱动表。


注意:


1)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.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;


2)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。


3)合理利用索引:


被驱动表的索引字段作为on的限制字段。


4)利用小表去驱动大表:

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。


5)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。

这个方式有时能减少3倍的时间。

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