项目中经常使用的19条MySQL优化

做者：zhangqh
来源：http://segmentfault.com/a/1190000012155267

1、EXPLAIN

作MySQL优化，咱们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。

下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)咱们要重点关注的数据

• type列，链接类型。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。若是没有选择索引，值是NULL。能够采起强制索引方式

• 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

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2、SQL语句中IN包含的值不该过多

MySQL对于IN作了相应的优化，即将IN中的常量所有存储在一个数组里面，并且这个数组是排好序的。可是若是数值较多，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；再或者使用链接来替换。

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3、SELECT语句务必指明字段名称

SELECT *增长不少没必要要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增长了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前端也须要更新。因此要求直接在select后面接上字段名。

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4、当只须要一条数据的时候，使用limit 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

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5、若是排序字段没有用到索引，就尽可能少排序

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6、若是限制条件中其余字段没有索引，尽可能少用or

or两边的字段中，若是有一个不是索引字段，而其余条件也不是索引字段，会形成该查询不走索引的状况。不少时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会获得更好的效果

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7、尽可能用union all代替union

union和union all的差别主要是前者须要将结果集合并后再进行惟一性过滤操做，这就会涉及到排序，增长大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。固然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

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8、不使用ORDER BY RAND()

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 
on t1.id > t2.nid limit 1000;

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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语句至关于

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

区分in和exists主要是形成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），若是是exists，那么之外层表为驱动表，先被访问，若是是IN，那么先执行子查询。因此IN适合于外表大而内表小的状况；EXISTS适合于外表小而内表大的状况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不只仅是效率问题，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

取出的结果集以下图表示，A表不在B表中的数据

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10、使用合理的分页方式以提升分页的效率

select id,name from table_name limit 866613, 20

使用上述sql语句作分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增长，直接使用limit分页查询会愈来愈慢。

优化的方法以下：能够取前一页的最大行数的id，而后根据这个最大的id来限制下一页的起点。好比此列中，上一页最大的id是866612。sql能够采用以下的写法：

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

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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，形成查询缓慢。主要的缘由是扫描行数过多。这个时候能够经过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展现。

以下图这个sql语句，扫描的行数成百万级以上的时候就可使用分段查询

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12、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

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十3、不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会致使索引失效而进行全表扫描。可是可使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

以下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果并无使用

那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引

在咱们查询中常常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';。这样的语句，普通索引是没法知足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助咱们。

建立全文索引的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：在须要建立全文索引以前，请联系DBA肯定可否建立。同时须要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别

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十4、避免在where子句中对字段进行表达式操做

好比

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

中对字段就好了算术运算，这会形成引擎放弃使用索引，建议改为

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

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十5、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，建议先肯定where中的参数类型

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十6、对于联合索引来讲，要遵照最左前缀法则

举列来讲索引含有字段id,name,school，能够直接用id字段，也能够id,name这样的顺序，可是name，school都没法使用这个索引。因此在建立联合索引的时候必定要注意索引字段顺序，经常使用的查询字段放在最前面

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十7、必要时可使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采起它认为合适的索引来检索sql语句，可是可能它所采用的索引并非咱们想要的。这时就能够采用force index来强制优化器使用咱们制定的索引。

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十8、注意范围查询语句

对于联合索引来讲，若是存在范围查询，好比between,>,<等条件时，会形成后面的索引字段失效。

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十9、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做用驱动表

• RIGHT JOIN B表为驱动表

注意：MySQL中没有full join，能够用如下方式来解决

select * from A left join B on B.name = A.name 
where B.name is null
 union all
select * from B;

尽可能使用inner join，避免left join

参与联合查询的表至少为2张表，通常都存在大小之分。若是链接方式是inner join，在没有其余过滤条件的状况下MySQL会自动选择小表做为驱动表，可是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做为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

从原理图可以直观的看出若是可以减小驱动表的话，减小嵌套循环中的循环次数，以减小 IO总量及CPU运算的次数。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表，可是有些特殊状况须要选择另个表做为驱动表，好比有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制链接顺序，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链接，也就是inner join。其余连接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，不然可能形成查询结果不许确。

这个方式有时可能减小3倍的时间。

这里只列举了上述优化方案，固然还有其余的优化方式，你们能够去摸索尝试，感谢关注。

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