19条常用的MySQL优化方法(转)
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,共19条,具体如下:
1、EXPLAIN命令做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,如下: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 t 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oror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unionunion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 `dynamic` order by rand() limit 1000;
上面的SQL语句,可优化为:
select id from `dynamic` t1 join (select rand() * (select max(id) from `dynamic`) as nid) t2 on t1.id > t2.nidlimit 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 product 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 product where id> 866612 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 dynamic_201606 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 `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
使用全文索引的SQL语句是:
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 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 user_base 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 user_base 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forceindex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:
1)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.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;
2)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。
3)合理利用索引:被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
4)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。
5)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。
19条常用的MySQL优化方法(转)的更多相关文章
- 项目中常用的MySQL优化方法--壹拾玖条
1.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 ...
- 项目中常用的MySQL 优化
本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,共19条,具体如下: 一.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 ...
- mysql优化方法积累
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索 ...
- 常用的webpack优化方法
1. 前言 关于webpack,相信现在的前端开发人员一定不会陌生,因为它已经成为前端开发人员必不可少的一项技能,它的官方介绍如下: webpack 是一个模块打包器.webpack的主要目标是将 J ...
- 最全 MySQL 优化方法,从此优化不再难
说起MySQL的查询优化,相信大家收藏了一堆奇技淫巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原 ...
- mysql优化方法
1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽 ...
- mysql 优化方法
1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽 ...
- mysql优化方法陈列
高并发大多的瓶颈在后台,在存储,mysql的正常的优化方案如下: 1)代码中sql语句优化 2)数据库字段优化,索引优化 3)加缓存,redis/memcache等 4)主从,读写分离 5)分区表 6 ...
- 19 个常用的 JavaScript 简写方法
来自:SangSir 链接:https://segmentfault.com/a/1190000012673854 原文:https://www.sitepoint.com/shorthand-jav ...
随机推荐
- Winform中对DevExpress的RadopGroup的Description、Value、Tag、Text的理解与使用
场景 Winform中实现读取xml配置文件并动态配置ZedGraph的RadioGroup的选项: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article ...
- VS Code 自动修改和保存 代码风格 == eslint+prettier
最近因为用到VS Code,需要统一所有人的代码风格(前端语言js/html/css等,或者后端语言 go/python等也可以这么用). 所以参考了一些网络资料,记录下设置步骤,以便后续查阅. St ...
- 安装Yapi时,出现json-schema-faker模块找不到问题
今天换了一台机器按以前的方式安装Yapi工具时,竟然出现了错误. 一 安装yapi时,出现了下面的报错,一开始以为没安装json-schema-faker模块.后面通过找资料,发现是权限问题, 使用c ...
- 遍历倒排索引核心类:SegmentTermDocs/SegmentTermPositions
查询有哪些文档包含某个词元是Lucene搜索非常基础的一个功能,上层的搜索功能和索引功能都要基于这个功能来搭建.SegmentTermDocs就是查询词元所属文档的核心类,SegmentTermPos ...
- Mysql、Oracle、SQLServer等数据库参考文档免费分享下载
场景 MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统 ...
- docker操作命令大全和后台参数
一.命令行 可以通过运行 docker ,或者 docker help 命令得到命令行的帮助信息(我们以 CentOS 为操作环境为例): [root@iz2ze2bn5x2wqxdeq65wlpz ...
- 5. [mmc subsystem] mmc core(第五章)——card相关模块(mmc type card)
零.说明(重要,需要先搞清楚概念有助于后面的理解) 1.mmc core card相关模块为对应card实现相应的操作,包括初始化操作.以及对应的总线操作集合.负责和对应card协议层相关的东西. 这 ...
- [Go] golang设置运行的cpu数
package main import( "fmt" "runtime" ) func main() { cpuNum:=runtime.NumCPU() fm ...
- 3-6 merge操作
In [1]: import pandas as pd In [6]: left =pd.DataFrame({ 'A':['A0','A1','A2','A3'], 'B':['B0','B1',' ...
- MAC盗版软件下载网站黑名单
上面有大量的开源软件或者免费软件,拒绝盗版从我做起, 下面被删除的网站提供大量破解软件下载,欢迎大家监督它们. 玩转苹果:http://www.ifunmac.com Mac软件下载站:http:// ...