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  • # 1、EXPLAIN

    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

    # 2、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。

    # 3、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。

    # 4、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

    # 5、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序

    # 6、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。

    # 7、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。

    # 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(idfrom `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。


    # 10、使用合理的分页方式以提高分页的效率

    select id,name from table_name limit 86661320
    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 id866612 limit 20

    # 11、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

    # 12、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。

    # 13、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。

    # 14、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;

    # 15、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。

    # 16、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。

    # 17、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。

    # 18、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,>,<等条件时,会造成后面的索引字段失效。

    # 19、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 all
    select * 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。
    这里只列举了上述面试官经常问的优化方案,当然还有其他的优化方式,欢迎大家在留言处补充。
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    极客文库 » 面试官:给我说说你平时是如何优化MySQL的?

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