在正式介绍Mysql调优之前,先补充mysql的两种引擎

mysql逻辑分层

InnoDB:事务优先(适合高并发操作,行锁)

MyISAM:性能优先(表锁)

查看使用的引擎:

show variables like "%storage_engine%";

使用哪个引擎在创建表时通过Engine=InnoDB创建,下面正式开始


一、为什么要对sql进行优化:

有时候数据库会出现性能低、执行时间太长、等待时间太长、SQL语句欠佳(连接查询)、索引失效等问题,这些问题会严重拖慢一个系统的速度,因此需要对sql进行优化。

SQL的编写过程和解析过程并非是一致的,下面是两者执行的先后顺序:


  1. 编写过程:
  2. select..from..join..on..where..group by...having..order by...limit.
  3. 解析过程:
  4. from..on..join..where..group by....having...select..order by...limit..

二、SQL如何优化:

SQL优化,主要就是在优化索引

索引:相当于书的目录,是帮助MYSQL高效获取数据的数据结构。就好比我们查字典,如果没有目录查一个字就需要遍历整本字典,而有了目录之后只需要按目录查询。索引的数据结构有(树:B+树(默认)、Hash树等等)

B+树是一种数据结构,所有的元素全部放在叶子节点,因此B+树查询数据都需要n次,n与树的高度相同

2.1、索引的弊端:

1.索引本身很大,需要存放在内存/硬盘(通常为硬盘)

2.索引不是所有情况均适用,以下三种情况不适合用索引:

a.少量数据

b.频繁更新的字段

c.很少使用的字段

3.索引提高了查询速度,但是会降低增删改的效率

2.2 索引的优势:

1.提高查询效率(降低IO使用率)

2.降低CPU使用率

2.3 关于索引的分类:

单值索引:单列的索引,比如学生表中的grade。一个表可以有多个单值索引

唯一索引:与单值索引的区别是属性不能重复。比如主键id

主键索引:与唯一索引的区别是内容不能为null

复合索引:多个列构成的索引,(name,grade)构成索引后先查name,再查grade

2.4 如何创建索引:

方法一:

create 索引类型 索引名 on 表(字段)


  1. 单值索引:
  2. create index name_index on student(name);
  3. 唯一索引:
  4. create unique index id_index on student(id);
  5. 复合索引:
  6. create index name_grade_index on student(name,grade);

方法二:

alter table 表名 add 索引类型 索引名(字段);


  1. 单值索引:
  2. alter table student add index name_index(name);
  3. 唯一索引:
  4. alter table student add unique index id_index(id);
  5. 复合索引:
  6. alter table student add index name_grade_index(name,grade);

删除索引:

drop index 索引名 on 表名

2.5 explain关键字

通过explain关键字可以看到sql语句的执行过程,其中type、key、key_len、Extra需要尤其注重

id:标识符

如果有多个id,id值相同,顺序执行;id值不同,id值越大越优先查询

select_type:查询类型

primary:包含子查询SQL中的主查询(最外层)

subquery:包含子查询SQL中的子查询(非最外层)

simple:简单查询(不包含子查询、union)

derived:衍生查询(使用到了临时表)

union:当查询时用到了table1 union table2,table1类型是derived,table2的类型是union

union result:哪些表存在union查询

table:查询的是哪张表

type:索引类型

system>const>eq_ref>ref>range>index>all

system>const存在于理想状态,实际能达到ref,索引的优化一般到ref为止

const:仅仅能查到一条数据的SQL,用于主键索引和唯一索引

eq_ref:唯一性索引:对于每个索引键的查询,返回匹配唯一行数据(有且只有1个,不能多、不能0)

ref:非唯一性索引,对于每个索引键的查询,返回匹配的所有行

range:检索指定范围的行,where后面是一个范围查询(between,>,<)等。

index:查询全部索引中的数据

all:查询全部表中的数据

possible_keys 可能用到的索引

key实际用到的索引

key_len:索引的长度,用于判断复合索引是否被完全使用

ref:指明当前表所参照的字段

rows:被索引优化查询的数据个数(实际通过索引查询到的数据个数)

Extra

using filesort:性能消耗大;需要“额外”的一次排序,常见于orderby语句

using temporary:性能损耗大,用到了临时表,一般出现在groupby中

using index:性能提升;索引覆盖(覆盖索引)。原因:不读取原文件,只从索引文件中获取数据

using where:回表查询;

三、索引优化实例:

建一张book表,插入一些数据


  1. create table book
  2. (
  3. bid int(4) primary key,
  4. name varchar(20) not null,
  5. authorid int(4) not null,
  6. typeid int(4) not null
  7. );
  8. insert into book values(1,'java',1,1);
  9. insert into book values(2,'c',2,2);
  10. insert into book values(3,'math',3,3);
  11. insert into book values(4,'english',4,3);

首先不建立索引查看查询情况:虽然我没建立索引,但是mysql5.7自动建立了主键索引,现在的type是index,继续优化:

添加一个复合索引,将查询时所用到的属性均加入进去

alter table book index a_t_b(authorid,typeid,bid);

 此时的type已经到了ref,达到了最好的优化效果,在额外信息中依旧存在using where,因为当使用in时,部分索引可能会失效,所以一部分数据从索引中查询,一部分数据回表查询。

四、加索引的技巧:

1、小表驱动大表:

select ... from .... where 小表.x=大表.x;

2、索引建立在经常使用的字段上

3、exist和in:

如果主查询的数据集大,则使用in,如果子查询的数据集大,则使用exist

select .. from table where exist/in (子查询)

4、order by优化:

1.避免select *的使用

2.复合索引不要跨列使用

3.保证所有排序字段排序顺序的一致性(都是升序或降序)

五、避免索引失效的原则

1、复合索引不要跨列或无序使用(最佳左前缀):索引的顺序和sql语句查询时的顺序一致

2、复合索引尽量使用全索引匹配

3、不要在索引上进行任何操作(计算、函数、类型转换)

4、like尽量以“常量”开头,不要以%开头,否则索引失效

5、尽量不要使用类型转换(显示、隐式),否则索引失效,如:


  1. name的属性是varchar,这里变成了int
  2. select * from teacher where name=123

6、 尽量不要使用or,否则索引失效

六、慢查询日志的使用

慢查询日志是mysql提供的一种日志记录,用于记录Mysql响应时间超过阈值的Sql语句(long_query_time,默认10秒)。

慢查询日志默认是关闭的,建议开发时开启,部署时关闭


  1. 查看慢查询日志
  2. show variables like '%slow_query_log%';

临时开启慢查询日志

set global slow_query_log=1;

永久开启:在mysql的配置文件里增加下面两句话:


  1. slow_query_log=1
  2. slow_query_log_file=XXX/slow.log

查看慢查询时间阈值:

show variables like '%long_query_time%';

更改慢查询时间阈值

show variables like '%long_query_time%';

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