Python社区  »  DATABASE

项目中常用的19条MySQL优化技巧

IT牧场 • 4 月前 • 48 次点击  

点击上方 IT牧场 ,选择 置顶或者星标

技术干货每日送达!

原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000012155267


声明一下:下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引-BTree类型 ”。 


一 善用EXPLAIN


做MySQL优化,我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。

下面来个简单的示例,标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据

type列: 连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别key列: 使用到的索引名。如果没有选择索引,值是NULL。可以采取强制索引方式key_len列: 索引长度rows列: 扫描行数。该值是个预估值Extra列: 详细说明。注意常见的不太友好的值有:Using filesort, Using temporary

二 SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,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;再或者使用连接来替换。

三 SELECT语句务必指明字段名称

SELECT * 增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

四 当只需要一条数据的时候,使用limit 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

五 如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序

六 如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用or

or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果

七 尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。当然,union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

八 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 ont1.id > t2.nid limit 1000;

九 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语句相当于

select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。 关于not in和not exists,推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,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

取出的结果集如下图表示,A表不在B表中的数据

十 使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from table_name limit 866613, 20

使用上述sql语句做分页的时候,可能有人会发现,随着表数据量的增加,直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下:可以取前一页的最大行数的id,然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中,上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法:

select id,name from table_name where id> 866612 limit 20

十一 分段查询

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,造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。

如下图这个sql语句,扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询

十二 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

十三 不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%?

如下图所示,虽然给secret字段添加了索引,但在explain结果果并没有使用

那么如何解决这个问题呢,答案:使用全文索引

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%'; 。这样的语句,普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中,有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的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:在需要创建全文索引之前,请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别

十四 避免在where子句中对字段进行表达式操作

比如

select user_id,user_project from table_name where age*2=36;

中对字段就行了算术运算,这会造成引擎放弃使用索引,建议改成

select user_id,user_project from table_name where age=36/2;

十五 避免隐式类型转换

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,建议先确定where中的参数类型

十六 对于联合索引来说,要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id,name,school,可以直接用id字段,也可以id,name这样的顺序,但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面

十七 必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

十八 注意范围查询语句

对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between,>,

十九 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作用驱动表RIGHT JOIN B表为驱动表

注意:MySQL中没有full join,可以用以下方式来解决

select * from A left join B on B.name = A.name where B.name is null union allselect


    
 * from B;

尽量使用inner join,避免left join

参与联合查询的表至少为2张表,一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join,在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表,但是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作为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话,减少嵌套循环中的循环次数,以减少 IO总量及CPU运算的次数。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表,但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表,比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序,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连接,也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN,否则可能造成查询结果不准确。

这个方式有时可能减少3倍的时间。

这里只列举了上述优化方案,当然还有其他的优化方式,大家可以去摸索尝试,感谢关注。。

干货分享

最近将个人学习笔记整理成册,使用PDF分享。关注我,回复如下代码,即可获得百度盘地址,无套路领取!

001:《Java并发与高并发解决方案》学习笔记;002:《深入JVM内核——原理、诊断与优化》学习笔记;003:《Java面试宝典》004:《Docker开源书》005:《Kubernetes开源书》006:《DDD速成(领域驱动设计速成)》007:全部008:加技术群讨论

近期热文

反应式编程在微服务下的重生Docker&Kubernetes系列文章汇总编程界最厉害的14位程序员必读 | 大规模使用 Apache Kafka 的20个最佳实践Spring Cloud Stream 重点与总结Spring Boot 最流行的 16 条最佳实践!Spring Cloud Kubernetes 指南

相关文章

MySQL数据库“十宗罪”(十大经典错误案例)互联网项目中mysql应该选什么事务隔离级别MySQL建表语句转PostgreSQL建表语句全纪录MySQL高可用方案选型参考

关注我

喜欢就点个"在看"呗^_^

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/32825
 
48 次点击  
分享到微博