记一次SQL调优

insert优化

若是你在某一时刻有大量的insert操做，一条一条插入是很是耗时的。insert语句自己支持一次插入不少条记录，插入记录数上限受sql语句长度限制，通常一次插个几千条是没问题的。在个人 《如何手动实现Try Insert和Insert Or Update》 一文中对于各类状况都有具体的例子，这里就不赘述了。

explain语句结果分析

SQL自己是一种对机器来讲抽象级别很高的语言，咱们经过SQL告诉DBMS咱们须要什么，而没有告诉它具体要怎么作。DBMS会猜想性地以最优的方法去完成咱们给的任务，可是它每每作得不太好，毕竟不一样业务最优作法各不相同，目前咱们尚未办法让机器彻底理解咱们的业务。因此咱们须要辅助机器，帮助它找到最好的查询逻辑。一般的作法是添加合适的索引，让全部的查询都走索引。在MySQL中，在任何一个select语句前加上explain，就能够知道MySQL对这条查询的理解和实际执行逻辑。

下面来分析explain语句返回的结果。explain会展现查询涉及到的每张表分析结果，里面有不少参数，咱们通常只须要关注如下几个参数：

1. type

   type描述表是怎么join的，按从最好到最坏一共有如下几个值：

   值	解释
   system	表只有一行，是一种特殊的const type
   const	表里只有一行匹配的记录，join时能够认为是常量
   eq_ref	使用的索引为primary key或unique not null index
   ref	join只使用最左前缀匹配原则的普通索引
   fulltext	使用全文检索索引
   ref_or_null	与ref差很少，主要是多了NULL值的查询
   index_merge	使用了MySQL的索引合并优化
   unique_subquery	相似eq_ref，主要用于包含IN子查询的查询
   range	走索引的范围查询
   index	索引树被整个扫了，速度比扫表好一点
   ALL	整个表被扫，很是糟糕的状况，通常要避免

   通常作SQL优化，一般出现index和ALL都是须要优化的。

2. Extra

   MySQL查询的附件信息，有时候表明着查询的额外代价，出现 Using filesort、Using temperary都表示查询速度不行。

   • Using filesort表示order by子句不走索引，使用文件排序，须要对order by进行优化。
   • Using temperary表示查询过程当中建立了临时表，一般发生在包含group by和order by的查询中。

3. rows和filtered

   rows表示MySQL预估的查询须要的行数，filtered表示根据条件过滤以后的行所占的百分比。值为100表示没有行被过滤掉。因此rows*filtered查询须要的总的行数。这个值天然是越小越好。

查询优化实践

查询优化的策略就是加索引，primary key 和 unique key在根据具体业务定，咱们作优化，通常都是添加普通索引。普通索引分为两种，单个字段的索引和多个字段的联合索引。联合索引的应用场景相对窄一点，若是你要查的数据能够被联合索引所有囊括，直接从索引拿数据，能够考虑使用联合索引。读多写少重复值少散列分布的字段最适合建索引。你能够把你的程序使用到的全部SQL都列出来，一条一条explain，没有走索引的，就酌情给某个或某几个字段（join里的字段、where里的字段都是重点考虑对象）加上索引，直到全部的查询走索引为止。这么作之后，你的查询type正常均可以到达比较好的状况，可是对于包含order by子句的查询，可能你的Extra信息就不太理想了。Using filesort和Using temperary有时候阴魂不散，很难搞。这时候最佳的策略就是变着花样选择排序的字段。好比你的表有一个自增主键，你能够考虑用它做为插入时间来作排序。MySQL自己在这方面的优化很是糟糕，须要耐心地多尝试。

Reference

MySQL explain

MySQL ORDER BY优化