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提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,今天来聊一下为什么要做MySQL优化,MySQL优化SQL的方法是什么?。
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
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有:Using filesort, Using temporary
针对type一般有几个级别
system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO;
const:常量连接;
eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique not null)等值扫描;
ref:非主键非唯一索引等值扫描;
range:范围扫描;
index:索引树扫描;
ALL:全表扫描(full table scan)
上面各类扫描方式由快到慢: system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
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
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
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。
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。
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 on t1.id > t2.nid limit 1000;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
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
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);比如
select user_id,user_project from table_name where age * 2 = 18;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 = 18 / 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。
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: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 all select * 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。
以上就是今天要讲的内容,本文介绍了mysql优化的一些方法。