做者:zhangqh javascript
segmentfault.com/a/1190000012155267java
1、EXPLAINmysql
作MySQL优化,咱们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。sql
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segmentfault
type列,链接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别数组
key列,使用到的索引名。若是没有选择索引,值是NULL。能够采起强制索引方式网络
key_len列,索引长度性能
rows列,扫描行数。该值是个预估值优化
extra列,详细说明。注意常见的不太友好的值有:Using filesort, Using temporaryspa
2、SQL语句中IN包含的值不该过多
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。
3、SELECT语句务必指明字段名称
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。
4、当只须要一条数据的时候,使用limit 1
这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型
5、若是排序字段没有用到索引,就尽可能少排序
6、若是限制条件中其余字段没有索引,尽可能少用or
7、尽可能用union all代替union
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。8、不使用ORDER BY RAND()
select id from `table_name`
order by rand() limit 1000;
上面的sql语句,可优化为
select id from `table_name` t1 join (select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;
9、区分in和exists, not in和not exists
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
10、使用合理的分页方式以提升分页的效率
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
11、分段查询
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
12、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
十3、不建议使用%前缀模糊查询
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
十4、避免在where子句中对字段进行表达式操做
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;
十5、避免隐式类型转换
十6、对于联合索引来讲,要遵照最左前缀法则
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十7、必要时可使用force index来强制查询走某个索引
十8、注意范围查询语句
between
,>
,<
等条件时,会形成后面的索引字段失效。十9、关于JOIN优化
LEFT JOIN A表为驱动表
INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表做用驱动表
RIGHT JOIN B表为驱动表
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;
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。
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。
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。
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