高性能Mysql笔记 — 优化

性能优化

了解查询的整个生命周期，清楚每一个阶段的时间消耗状况

性能分析

慢查询日志——服务器性能分析

参考
慢查询日志是优化很重要的手段，可是开启慢查询日志对性能的影响并不大，因此能够考虑在线上打开慢查询日志

• 查看慢查询是否打开、以及日志存储位置：show variables like '%slow%'
  统计当前数据库链接状态
  mysql -e 'show processlist \G' -uroot -proot | grep State | sort | uniq -c | sort -rn

剖析单条查询

select @@profiling：查看profiling是否打开
set profiling=1：打开profiling
show profiles：查看每条查询的性能
show profile for query id：查看query id的详细时间花费
information_schema.profiling：该表存储了每一个query的详细时间花费
show status：查看会话级别的计数器
show global status：查看全局的计数器
show status where variable_name like '%handler%'：查看某些变量的计数

查询性能优化

查询由多个子任务组成，优化查询也就是优化子任务

1. 消除一些子任务
2. 减小子任务执行次数
3. 让子任务执行更快

优化数据访问

不要请求不须要的数据

1. 只返回必要的行（limit）、列（尽可能不要使用星号返回全部列）
2. 尽可能不要查询重复的数据，使用缓存

是否在扫描额外的记录

mysql衡量查询开销的指标：

1. 响应时间
2. 扫描行数
3. 返回的行数

访问类型
explain语句中的type指明了访问类型，包括：全表扫描，索引扫描，范围扫描，惟一索引查询，常数引用，从左到右扫描的行数从多到少，速度从慢到快
查询语句中where条件的使用，性能从好到坏是：

1. 在索引中使用where条件过滤不匹配的记录，这是在存储引擎层完成的
2. 使用覆盖引擎（extra中出现using index）来返回记录，直接从索引过滤不须要的记录并返回结果，在在服务器层完成，不须要回表
3. 在表中返回数据，使用where过滤不匹配的记录（extra中出现using where），在服务层完成。mysql须要先读数据而后过滤

分解复杂查询

1. 切分查询：将数据量大的查询切分为几回（有些状况分析查询的性能更好，好比删除数据，每次删除10条比一次删除100条来得好，当在数据库业务繁忙的时候）
2. 分解关联查询：
   • 缓存效率高：mysql中若是关联表发生了变化，缓存就失效了；并且应用程序能够缓存切分查询以后的结果
   • 执行单个查询减小锁竞争
   • 数据库表不作强关联，在应用层作，扩展性更好

mysql执行、优化查询的方式

mysql查询优化器的局限性

优化器只关心随机页面的读取

1. 关联子查询：有时候能够使用join的方式重写关联子查询，效率更好
2. union的限制：mysql不能将条件放入union各个查询中，重写的时候能够把共同的条件写入各个查询中
3. 索引合并优化：mysql能够利用同一张表上的多个索引，explain的时候type为index_merge，key为使用到的索引。若是存在合并（and的状况）那么能够考虑将多个单列索引合为一个多列索引
4. 等值传递
5. 并行执行：
6. 松散索引
7. 哈希关联
8. 最大值和最小值：mysql的min和max函数
9. 在同一个表上查询和更新：mysql不容许同时对一张表查询和更新，能够使用join的方式来select须要在该表上查询的字段

干涉查询优化器

mysql提供了一些选项来干涉优化器的行为，可是建议通常状况下不要使用，由于通常干涉优化器带来的收效较小，反而给版本升级的时候带来一些问题

优化特定类型的查询

count

count（col）：查询该列值得个数（不包含null）
count(星号)：查询行数

1. myisam全表count(星号)很快
2. 对于不精确的统计使用缓存

优化关联查询

1. 确保on和using列上有索引，A join B on col，那么通常只须要在B的col建立索引就够了
2. 确保group by 和order by的表达式只涉及一个表中的列，mysql才能够使用索引来优化

优化子查询

使用关联查询代替子查询，在mysql5.6和mariadb不须要考虑

优化group by和order by

group by的结果默认会按照分组字段进行排序，若是不须要排序能够去掉排序，指定order by NULL

优化分页查询

当页码比较多的时候须要扫描的数据较大，这个时候能够使用覆盖索引进行优化，先使用索引覆盖查询出limit的分页数据，而后join该表，查询其余字段，这样就减小了扫描的行数

select * from user_order inner join (select order_id from user_order order by buy_date limit 50, 5) as lim on lim.order_id=user_order.order_id;

或者能够记下该分界行的标识列（该列最好有索引），好比主键id，而后查询基于该分界的记录

select * from user_order where order_id > 500 order by order_id limit 5;

对于总记录数，若是不那么精确的话能够使用explain的rows

优化union查询

除非有消除重复行的必要，不然使用union all，由于使用union会在临时表上加distinct，致使对整个临时表作惟一性校验

使用自定义变量