原文:http://www.javashuo.com/article/p-xvbjjaeu-p.htmlmysql
声明一下:下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree类型 ” 的sql
作MySQL优化,咱们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。segmentfault
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数组
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。网络
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,前断也须要更新。因此要求直接在select后面接上字段名。性能
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型优化
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ui
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。spa
select id from `table_name` order by rand() limit 1000;
上面的sql语句,可优化为.net
select id from `table_name` t1 join (select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 ont1.id > t2.nid limit 1000;
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
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
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
对于null的判断会致使引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
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
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;
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
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
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。
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。
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。。