mySQL查询优化

糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不只消耗掉更多的数据库时间，且它将对其余应用组件产生影响。

　　如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是，像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。

　　1、使用索引
　
　　MySQL容许对数据库表进行索引，以此能迅速查找记录，而无需一开始就扫描整个表，由此显著地加快查询速度。每一个表最多能够作到16个索引，此外MySQL还支持多列索引及全文检索。

　　给表添加一个索引很是简单，只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域便可。列表A给出了一个例子：

mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username); Query OK， 1 row affected (0.15 sec) Records: 1  Duplicates: 0  Warnings: 0

　　列表 A

　　这里，对users表的username域作索引，以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。经过SHOW INDEX命令能够查看索引已被建立（列表B）。

　　
 
　　列表 B

　　值得注意的是：索引就像一把双刃剑。对表的每一域作索引一般没有必要，且极可能致使运行速度减慢，由于向表中插入或修改数据时，MySQL不得不每次都为这些额外的工做从新创建索引。另外一方面，避免对表的每一域作索引一样不是一个很是好的主意，由于在提升插入记录的速度时，致使查询操做的速度减慢。这就须要找到一个平衡点，好比在设计索引系统时，考虑表的主要功能（数据修复及编辑）不失为一种明智的选择。

　　2、优化查询性能

　　在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字一样很管用。EXPLAIN关键字通常放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操做、以及MySQL成功返回结果集须要执行的行数。下面的一个简单例子能够说明（列表C）这一过程：

　　
 
　　列表 C

　　这里查询是基于两个表链接。EXPLAIN关键字描述了MySQL是如何处理链接这两个表。必须清楚的是，当前设计要求MySQL处理的是 country表中的一条记录以及city表中的整个4019条记录。这就意味着，还可以使用其余的优化技巧改进其查询方法。例如，给city表添加以下索引（列表D）：

mysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode); Query OK， 4079 rows affected (0.15 sec) Records: 4079  Duplicates: 0  Warnings: 0

　　列表 D

　　如今，当咱们从新使用EXPLAIN关键字进行查询时，咱们能够看到一个显著的改进（列表E）：

　　

　　列表 E

　　在这个例子中，MySQL如今只须要扫描city表中的333条记录就可产生一个结果集，其扫描记录数几乎减小了90％！天然，数据库资源的查询速度更快，效率更高。

3、调整内部变量

　　MySQL是如此的开放，因此可轻松地进一步调整其缺省设置以得到更优的性能及稳定性。须要优化的一些关键变量以下：

　　改变索引缓冲区长度(key_buffer)

　　通常，该变量控制缓冲区的长度在处理索引表（读/写操做）时使用。MySQL使用手册指出该变量能够不断增长以确保索引表的最佳性能，并推荐使用与系统内存25％的大小做为该变量的值。这是MySQL十分重要的配置变量之一，若是你对优化和提升系统性能有兴趣，能够从改变 key_buffer_size变量的值开始。

　　改变表长(read_buffer_size)

　　当一个查询不断地扫描某一个表，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size变量控制这一缓冲区的大小。若是你认为连续扫描进行得太慢，能够经过增长该变量值以及内存缓冲区大小提升其性能。

　　设定打开表的数目的最大值(table_cache)

　　该变量控制MySQL在任什么时候候打开表的最大数目，由此能控制服务器响应输入请求的能力。它跟max_connections变量密切相关，增长 table_cache值可以使MySQL打开更多的表，就如增长max_connections值可增长链接数同样。当收到大量不一样数据库及表的请求时，能够考虑改变这一值的大小。

　　对缓长查询设定一个时间限制(long_query_time)

　　MySQL带有“慢查询日志”，它会自动地记录全部的在一个特定的时间范围内还没有结束的查询。这个日志对于跟踪那些低效率或者行为不端的查询以及寻找优化对象都很是有用。long_query_time变量控制这一最大时间限定，以秒为单位。

　　以上讨论并给出用于分析和优化SQL查询的三种工具的使用方法，以此提升你的应用程序性能。使用它们快乐地优化吧！

使用EXPLAIN语句检查SQL语句

　　当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN，MySQL解释它将如何处理SELECT，提供有关表如何联结和以什么次序联结的信息。

　　借助于EXPLAIN，你能够知道你何时必须为表加入索引以获得一个使用索引找到记录的更快的SELECT。

EXPLAIN tbl_name

or  EXPLAIN SELECT select_options
EXPLAIN tbl_name是DESCRIBE tbl_name或SHOW COLUMNS FROM tbl_name的一个同义词。

　　从EXPLAIN的输出包括下面列：

　　·table
　　输出的行所引用的表。

　　· type
　　联结类型。各类类型的信息在下面给出。
　　不一样的联结类型列在下面，以最好到最差类型的次序：
system const eq_ref ref range index ALL possible_keys

　　· key
　　key列显示MySQL实际决定使用的键。若是没有索引被选择，键是NULL。

　　· key_len
　　key_len列显示MySQL决定使用的键长度。若是键是NULL，长度是NULL。注意这告诉咱们MySQL将实际使用一个多部键值的几个部分。

　　· ref
　　ref列显示哪一个列或常数与key一块儿用于从表中选择行。

　　· rows
　　rows列显示MySQL相信它必须检验以执行查询的行数。

　　·Extra
　　若是Extra列包括文字Only index，这意味着信息只用索引树中的信息检索出的。一般，这比扫描整个表要快。若是Extra列包括文字where used，它意味着一个WHERE子句将被用来限制哪些行与下一个表匹配或发向客户。
 
　　经过相乘EXPLAIN输出的rows行的全部值，你能获得一个关于一个联结要多好的提示。这应该粗略地告诉你MySQL必须检验多少行以执行查询。

　　例如，下面一个全链接：

mysql> EXPLAIN SELECT student.name From student，pet  -> WHERE student.name=pet.owner;

　　其结论为：

+---------+------+---------------+------+---------+------+------+------------+
| table   | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra      |
+---------+------+---------------+------+---------+------+------+------------+
| student | ALL  | NULL          | NULL |    NULL | NULL |   13 |            |
| pet     | ALL  | NULL          | NULL |    NULL | NULL |    9 | where used |
+---------+------+---------------+------+---------+------+------+------------+

　　SELECT 查询的速度

　　总的来讲，当你想要使一个较慢的SELECT ... WHERE更快，检查的第一件事情是你是否能增长一个索引。在不一样表之间的全部引用一般应该用索引完成。你可使用EXPLAIN来肯定哪一个索引用于一条SELECT语句。

　　一些通常的建议：

　　·为了帮助MySQL更好地优化查询，在它已经装载了相关数据后，在一个表上运行myisamchk --analyze。这为每个更新一个值，指出有相同值地平均行数（固然，对惟一索引，这老是1。）

　　·为了根据一个索引排序一个索引和数据，使用myisamchk --sort-index --sort-records=1（若是你想要在索引1上排序）。若是你有一个惟一索引，你想要根据该索引地次序读取全部的记录，这是使它更快的一个好方法。然而注意，这个排序没有被最佳地编写，而且对一个大表将花很长时间！

　　MySQL怎样优化WHERE子句

　　where优化被放在SELECT中，由于他们最主要在那里使用里，可是一样的优化被用于DELETE和UPDATE语句。

　　也要注意，本节是不彻底的。MySQL确实做了许多优化而咱们没有时间所有记录他们。

　　由MySQL实施的一些优化列在下面：

　　一、删除没必要要的括号：
((a AND b) AND c OR (((a AND b) AND (c AND d))))
-> (a AND b AND c) OR (a AND b AND c AND d)

　　二、常数调入：
(a-> b>5 AND b=c AND a=5

　　三、删除常数条件(因常数调入所需)：
(B>=5 AND B=5) OR (B=6 AND 5=5) OR (B=7 AND 5=6)
-> B=5 OR B=6

　　四、索引使用的常数表达式仅计算一次。

　　五、在一个单个表上的没有一个WHERE的COUNT(*)直接从表中检索信息。当仅使用一个表时，对任何NOT NULL表达式也这样作。

　　六、无效常数表达式的早期检测。MySQL快速检测某些SELECT语句是不可能的而且不返回行。

　　七、若是你不使用GROUP BY或分组函数(COUNT()、MIN()……)，HAVING与WHERE合并。

　　八、为每一个子联结(sub join)，构造一个更简单的WHERE以获得一个更快的WHERE计算而且也尽快跳过记录。

　　九、全部常数的表在查询中的任何其余表前被首先读出。一个常数的表是：

　　·一个空表或一个有1行的表。

　　·与在一个UNIQUE索引、或一个PRIMARY KEY的WHERE子句一块儿使用的表，这里全部的索引部分使用一个常数表达式而且索引部分被定义为NOT NULL。

　　全部下列的表用做常数表

mysql> SELECT * FROM t WHERE primary_key=1; mysql> SELECT * FROM t1，t2 WHERE t1.primary_key=1 AND t2.primary_key=t1.id;

　　十、对联结表的最好联结组合是经过尝试全部可能性来找到:(。若是全部在ORDER BY和GROUP BY的列来自同一个表，那么当廉洁时，该表首先被选中。

　　十一、若是有一个ORDER BY子句和一个不一样的GROUP BY子句，或若是ORDER BY或GROUP BY包含不是来自联结队列中的第一个表的其余表的列，建立一个临时表。

　　十二、若是你使用SQL_SMALL_RESULT，MySQL将使用一个在内存中的表。

　　1三、由于DISTINCT被变换到在全部的列上的一个GROUP BY，DISTINCT与ORDER BY结合也将在许多状况下须要一张临时表。

　　1四、每一个表的索引被查询而且使用跨越少于30% 的行的索引。若是这样的索引没能找到，使用一个快速的表扫描。

　　1五、在一些状况下，MySQL能从索引中读出行，甚至不咨询数据文件。若是索引使用的全部列是数字的，那么只有索引树被用来解答查询。

　　1六、在每一个记录被输出前，那些不匹配HAVING子句的行被跳过。

　　下面是一些很快的查询例子

mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name; mysql> SELECT MIN(key_part1)，MAX(key_part1) FROM tbl_name; mysql> SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name            WHERE key_part_1=constant; mysql> SELECT ... FROM tbl_name            ORDER BY key_part1，key_part2，... LIMIT 10; mysql> SELECT ... FROM tbl_name            ORDER BY key_part1 DESC，key_part2 DESC，... LIMIT 10;

　　下列查询仅使用索引树就可解决(假设索引列是数字的)：

mysql> SELECT key_part1，key_part2 FROM tbl_name WHERE key_part1=val; mysql> SELECT COUNT(*) FROM tbl_name            WHERE key_part1=val1 AND key_part2=val2; mysql> SELECT key_part2 FROM tbl_name GROUP BY key_part1;

　　下列查询使用索引以排序顺序检索，不用一次另外的排序：

mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1，key_part2，... mysql> SELECT ... FROM tbl_name ORDER BY key_part1 DESC，key_part2 DESC，...

MySQL怎样优化LEFT JOIN

在MySQL中，A LEFT JOIN B实现以下：

一、表B被设置为依赖于表A。

二、表A被设置为依赖于全部用在LEFT JOIN条件的表(除B外)。

三、全部LEFT JOIN条件被移到WHERE子句中。

四、进行全部标准的联结优化，除了一个表老是在全部它依赖的表以后被读取。若是有一个循环依赖，MySQL将发出一个错误。

五、进行全部标准的WHERE优化。

六、若是在A中有一行匹配WHERE子句，可是在B中没有任何行匹配LEFT JOIN条件，那么在B中生成全部列设置为NULL的一行。

七、若是你使用LEFT JOIN来找出在某些表中不存在的行而且在WHERE部分你有下列测试：column_name IS NULL，这里column_name 被声明为NOT NULL的列，那么MySQL在它已经找到了匹配LEFT JOIN条件的一行后，将中止在更多的行后寻找(对一特定的键组合)。

MySQL怎样优化LIMIT

在一些状况中，当你使用LIMIT #而不使用HAVING时，MySQL将以不一样方式处理查询。

一、若是你用LIMIT只选择一些行，当MySQL通常比较喜欢作完整的表扫描时，它将在一些状况下使用索引。

二、若是你使用LIMIT #与ORDER BY，MySQL一旦找到了第一个 # 行，将结束排序而不是排序整个表。

三、当结合LIMIT #和DISTINCT时，MySQL一旦找到#个惟一的行，它将中止。

四、在一些状况下，一个GROUP BY能经过顺序读取键(或在键上作排序)来解决，并而后计算摘要直到键值改变。在这种状况下，LIMIT #将不计算任何没必要要的GROUP。

五、只要MySQL已经发送了第一个#行到客户，它将放弃查询。

六、LIMIT 0将老是快速返回一个空集合。这对检查查询而且获得结果列的列类型是有用的。

七、临时表的大小使用LIMIT #计算须要多少空间来解决查询。

记录转载和修改的速度

不少时候关心的是优化 SELECT 查询，由于它们是最经常使用的查询，并且肯定怎样优化它们并不老是直截了当。相对来讲，将数据装入数据库是直截了当的。然而，也存在可用来改善数据装载操做效率的策略，其基本原理以下：

·成批装载较单行装载更快，由于在装载每一个记录后，不须要刷新索引高速缓存；可在成批记录装入后才刷新。

·在表无索引时装载比索引后装载更快。若是有索引，不只必须增长记录到数据文件，并且还要修改每一个索引以反映增长了的新记录。

·较短的 SQL 语句比较长的 SQL 语句要快，由于它们涉及服务器方的分析较少，并且还由于将它们经过网络从客户机发送到服务器更快。

这些因素中有一些彷佛微不足道（特别是最后一个因素），但若是要装载大量的数据，即便是很小的因素也会产生很大的不一样结果。

INSERT查询的速度

插入一个记录的时间由下列组成：

·链接：(3)

·发送查询给服务器：(2)

·分析查询：(2)

·插入记录：（1 x 记录大小）

·插入索引：（1 x 索引）

·关闭：(1)

这里的数字有点与整体时间成正比。这不考虑打开表的初始开销(它为每一个并发运行的查询作一次)。

表的大小以N log N (B 树)的速度减慢索引的插入。

加快插入的一些方法：

·若是你同时从同一客户插入不少行，使用多个值表的INSERT语句。这比使用分开INSERT语句快(在一些状况中几倍)。

·若是你从不一样客户插入不少行，你能经过使用INSERT DELAYED语句获得更高的速度。

·注意，用MyISAM，若是在表中没有删除的行，能在SELECT:s正在运行的同时插入行。

·当从一个文本文件装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。这一般比使用不少INSERT语句快20倍。

·当表有不少索引时，有可能多作些工做使得LOAD DATA INFILE更快些。使用下列过程：

一、有选择地用CREATE TABLE建立表。例如使用mysql或Perl-DBI。

二、执行FLUSH TABLES，或外壳命令mysqladmin flush-tables。

三、使用myisamchk --keys-used=0 -rq /path/to/db/tbl_name。这将从表中删除全部索引的使用。

四、用LOAD DATA INFILE把数据插入到表中，这将不更新任何索引，所以很快。

五、若是你有myisampack而且想要压缩表，在它上面运行myisampack。

六、用myisamchk -r -q /path/to/db/tbl_name再建立索引。这将在将它写入磁盘前在内存中建立索引树，而且它更快，由于避免大量磁盘寻道。结果索引树也被完美地平衡。

七、执行FLUSH TABLES，或外壳命令mysqladmin flush-tables。

这个过程将被构造进在MySQL的某个将来版本的LOAD DATA INFILE。

·你能够锁定你的表以加速插入

mysql> LOCK TABLES a WRITE; mysql> INSERT INTO a VALUES (1，23)，(2，34)，(4，33); mysql> INSERT INTO a VALUES (8，26)，(6，29); mysql> UNLOCK TABLES;

 

　　主要的速度差异是索引缓冲区仅被清洗到磁盘上一次，在全部INSERT语句完成后。通常有与有不一样的INSERT语句那样夺的索引缓冲区清洗。若是你能用一个单个语句插入全部的行，锁定就不须要。锁定也将下降多链接测试的总体时间，可是对某些线程最大等待时间将上升(由于他们等待锁)。例如：

thread 1 does 1000 inserts thread 2， 3， and 4 does 1 insert thread 5 does 1000 inserts

若是你不使用锁定，二、3和4将在1和5前完成。若是你使用锁定，二、3和4将可能不在1或5前完成，可是总体时间应该快大约40%。由于INSERT， UPDATE和DELETE操做在MySQL中是很快的，经过为多于大约5次接二连三地插入或更新一行的东西加锁，你将得到更好的总体性能。若是你作不少一行的插入，你能够作一个LOCK TABLES，偶尔随后作一个UNLOCK TABLES(大约每1000行)以容许另外的线程存取表。这仍然将致使得到好的性能。固然，LOAD DATA INFILE对装载数据仍然是更快的。

为了对LOAD DATA INFILE和INSERT获得一些更快的速度，扩大关键字缓冲区。

UPDATE查询的速度

更改查询被优化为有一个写开销的一个SELECT查询。写速度依赖于被更新数据大小和被更新索引的数量。

使更改更快的另外一个方法是推迟更改而且而后一行一行地作不少更改。若是你锁定表，作一行一行地不少更改比一次作一个快。

注意，动态记录格式的更改一个较长总长的记录，可能切开记录。所以若是你常常这样作，时不时地OPTIMIZE TABLE是很是重要的。

DELETE查询的速度

删除一个记录的时间精确地与索引数量成正比。为了更快速地删除记录，你能够增长索引缓存的大小。

从一个表删除全部行比删除行的一大部分也要得多。

索引对有效装载数据的影响

若是表是索引的，则可利用批量插入（LOAD DATA 或多行的 INSERT 语句）来减小索引的开销。这样会最小化索引更新的影响，由于索引只须要在全部行处理过期才进行刷新，而不是在每行处理后就刷新。

·若是须要将大量数据装入一个新表，应该建立该表且在未索引时装载，装载数据后才建立索引，这样作较快。一次建立索引（而不是每行修改一次索引）较快。

·若是在装载以前删除或禁用索引，装入数据后再从新建立或启用索引可能使装载更快。
·若是想对数据装载使用删除或禁用策略，必定要作一些实验，看这样作是否值得（若是将少许数据装入一个大表中，重建和索引所花费的时间可能比装载数据的时间还要长）。

可用DROP INDEX和CREATE INDEX 来删除和重建索引。

另外一种可供选择的方法是利用 myisamchk 或 isamchk 禁用和启用索引。这须要在 MySQL 服务器主机上有一个账户，并对表文件有写入权。为了禁用表索引，可进入相应的数据库目录，执行下列命令之一：

shell>myisamchk --keys-used=0 tbl_name shell>isamchk --keys-used=0 tbl_name

　　对具备 .MYI 扩展名的索引文件的 MyISAM 表使用 myisamchk，对具备 .ISM 扩展名的索引文件的 ISAM 表使用 isamchk。在向表中装入数据后，按以下激活索引：

shell>myisamchk --recover --quick --keys-used=0 tbl_name shell>isamchk --recover --quick --keys-used=0 tbl_name

　　n 为表具备的索引数目。可用 --description 选项调用相应的实用程序得出这个值：

shell>myisamchk --discription tbl_name $isamchk --discription tbl_name

 
　　若是决定使用索引禁用和激活，应该使用第13章中介绍的表修复锁定协议以阻止服务器同时更改锁（虽然此时不对表进行修复，但要对它像表修复过程同样进行修改，所以须要使用相同的锁定协议）。

上述数据装载原理也适用于与须要执行不一样操做的客户机有关的固定查询。例如，通常但愿避免在频繁更新的表上长时间运行 SELECT 查询。长时间运行 SELECT 查询会产生大量争用，并下降写入程序的性能。一种可能的解决方法为，若是执行写入的主要是 INSERT 操做，那么先将记录存入一个临时表，而后按期地将这些记录加入主表中。若是须要当即访问新记录，这不是一个可行的方法。但只要能在一个较短的时间内不访问它们，就可使用这个方法。使用临时表有两个方面的好处。首先，它减小了与主表上 SELECT 查询语句的争用，所以，执行更快。其次，从临时表将记录装入主表的总时间较分别装载记录的总时间少；相应的索引高速缓存只需在每一个批量装载结束时进行刷新，而不是在每行装载后刷新。

这个策略的一个应用是进入 Web 服务器的Web 页访问 MySQL 数据库。在此情形下，可能没有保证记录当即进入主表的较高权限。

若是数据并不彻底是那种在系统非正常关闭事件中插入的单个记录，那么减小索引刷新的另外一策略是使用 MyISAM 表的 DELAYED_KEY_WRITE 表建立选项（若是将 MySQL 用于某些数据录入工做时可能会出现这种状况）。此选项使索引高速缓存只偶尔刷新，而不是在每次插入后都要刷新。

若是但愿在服务器范围内利用延迟索引刷新，只要利用 --delayed-key-write 选项启动 mysqld 便可。在此情形下，索引块写操做延迟到必须刷新块以便为其余索引值腾出空间为止，或延迟到执行了一个 flush-tables 命令后，或延迟到该索引表关闭。