高性能MySQL读书笔记---查询优化

查询优化

1. 查询缓慢的缘由

   • 是否向数据库请求了没必要要的数据
     1.查询时是否返回了所有或者大部分数据而后再进行处理的。
     2.进行单查或者多表联查时是否返回了所有列数据。例如：

     SELECT * FORM table1 WHERE a=1;
         SELECT * FORM table1 LEFT JOIN table2 LEFT JOIN table2 where a = b;

     查询时尽可能只查本身须要的字段,尽可能不要用*查询
     查询400万数据,十个字段时直接使用*查询耗费时间为11s,只查询id时耗费3s左右

     1. 查询单条数据肯定行时尽可能使用LINIT来限制查询行数,终止查询,不然就算找到对应列后MsSQL仍是继续扫描
        不加索引的状况下,查询单条数据不加limit 2.5s 加上limit限制0.1s

1. 拆分复杂的查询方式

   • 将一个复杂的查询拆分红多个简单的查询。
   • 将一次处理大量数据的操做，分解为多个小操做。循环的方式每次处理一部分数据。一次删除不要超过10 000行（delete）
   • 减小JOIN的使用,把多表联查的查询分解成多个单表查询,在应用程序中实现链接操做
     拆分查询的优点：
   1. 能更有效的利用MySQL缓存
   2. 能够有效的利用表锁，查询会锁住单个表较短期。
   3. 客户端能够方便拆分数据库和拆分表,作分布式数据库。
   4. MySQL解析器解析SQL更迅速,查询更高效
   5. 能够更好的利用索引
   6. 减小对多余数据的访问，减小内存和网络的开销

2. 减小对COUNT的使用，由于InnoDB使用COUNT是作的全表扫描,对大表使用COUNT查询会很是缓慢

   • 对于须要统计的数据冗余的统计表来作统计操做,一个小时或者一天统计一次数据
   • 使用Redis之类的缓存技术来作统计功能,例如排行榜和点赞人数统计能够用redis的有序集合来作
3. 减小min,max的使用,由于也会扫描整个表,若须要统计尽可能使用缓存来作
4. 使用order by group by 时,尽可能确保只引用表中的一列,多了会使用不到索引。尽可能减小在数据库中进行排序操做