sql优化个人总结(全)
只会写if...else的程序员。
查询,统计和汇总。由于数据量比较庞大,大部分表数据上百万,甚至有的表数据上千万。所以
在系统中做sql优化比较多,特此写一篇博客总结一下关于sql优化方面的经验。
1、数据量过大
(在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时,union all会更好)
后台开定时任务将数据先统计好,尽量不要在查询的时候去统计)
SELECT识别符。这是select查询序列号。这个不重要
表示查询中每个select子句的类型(简单OR复杂)
有以下几种值:
1 simple
查询中不包含查询或者UNION(联合查询)
2 PRIMARY
查询中若包含任何复杂的子部分,最外层查询则被标记为:PRIMARY
3 UNION
表示连接查询的第2个或后面的查询语句。
4 DEPENDENT UNION
UNION 中的第二个或者后面的select语句,取决于外面的查询
5 UNION RESULT
连接查询的结果
6 SUBQUERY
子查询中的第一个select语句
7 DEPENDENT SUBQUERY
子查询中的第一个select语句,取决于外面的查询
8 DERIVED
select(from子句的子查询)
表示表的连接类型
以下的连接类型的顺序是从最佳类型到最差类型
1 syste
表仅有一行,这是const类型的特例,平时不会出现
2 const
数据表最多只有一个匹配行,因为只匹配一行数据,所以很快,常用于PRIMARY KEY
或者UNIQUE查询,可理解为是最优化的。
3 eq_ref
mysql手册是这样说的: 对于每个来自前面的表的行组合,从该表中读取一行。
这可能是最好的联接类型,除了const类型。他用在一个索引的所有部分被联接使用并且并且索引是UNIQUE或PRIMARY KEY eq_ref可以用于使用=比较带索引的列。
查询条件索引既不是UNIQUE 也不是PRIMARY KEY 的情况,ref可用于=或<或>操作符的带索引的列。
该联接类型如同ref,但是添加了Mysql可以专门搜索包含null值的行,在解决子查询中经常使用该联接类型的优化。
该连接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。
对于每个来自先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
指出Mysql能使用哪个索引在该表中找到行。
如果该列为NULL 说明没有使用索引,可以对该列创建索引来提高性能
6 Key
显示mysql实际决定使用的索引,如果没有选择索引,键是null
可以强制使用索引或者忽略索引:
强制使用索引:USE index(列名)
忽略使用索引:IGNORE INDEX(列名)
7 key_len
显示mysql决定使用的键长度。如果键是NULL则长度为NULL。
注意:key_len 是确定了mysql将实际使用的索引长度
显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行
9 rows
显示mysql认为它执行查询时必须检查的行数
10 extra
关于MYSQL如何解析查询的额外信息。Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢
说明:extra列返回的描述的意义
Distinct :一旦mysql找到了与行相联合匹配的行,就不再搜索了。
Not exists :mysql优化了LEFT JOIN,一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行,就不再搜索了。
Range checked for each Record(index map:#) :没有找到理想的索引,因此对从前面表中来的每一个行组合,mysql检查使用哪个索引,并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一。
Using filesort :看到这个的时候,查询就需要优化了。mysql需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行。
Using index :列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的,这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。
Using temporary :看到这个的时候,查询需要优化了。这里,mysql需要创建一个临时表来存储结果,这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上,而不是GROUP BY上。
Where used :使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行,并且连接类型ALL或index,这就会发生,或者是查询有问题。
4、尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
应改为:
select id from t where num=100*2
7、尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
sex,male,female几乎个一半,那么即使在sex上建立了索引也对查询效率起不了作用。
若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
2、如果有where 条件,比如where vtype=1 order by vtype asc . 这样order by 也会用到索引!
sql优化个人总结(全)的更多相关文章
- (转) Oracle SQL优化必要的全表扫描思路分析
大多数情况下,我们需要避免SQL在查询时进行全表扫描(FTS),但是对于必须需要进行全表扫描的情况,也可以进行一些优化处理. 即使全表扫描是检索所需数据的唯一可行方法,仍然有多种方法来提升查询性能.优 ...
- SQL 优化,全
性能不理想的系统中除了一部分是因为应用程序的负载确实超过了服务器的实际处理能力外,更多的是因为系统存在大量的SQL语句需要优化. 为了获得稳定的执行性能,SQL语句越简单越好.对复杂的SQL语句,要设 ...
- 【转】避免全表扫描的sql优化
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: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫 ...
- 避免全表扫描的sql优化
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: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: · 使用ANALYZE TABLE tbl_na ...
- 史上最全存储引擎、索引使用及SQL优化的实践
史上最全存储引擎.索引使用及SQL优化的实践 1 MySQL的体系结构概述 2. 存储引擎 2.1 存储引擎概述 2.2 各种存储引擎特性 2.2.1 InnoDB 2.2.2 MyISAM 3. 优 ...
- MySQL最全存储引擎、索引使用及SQL优化的实践
1 MySQL的体系结构概述 整个MySQL Server由以下组成 :Connection Pool :连接池组件Management Services & Utilities :管理服务和 ...
- 阅读笔记06-架构师必备最全SQL优化方案(2)
四.基础优化 1.优化思路? 定位问题点吮吸:硬件-->系统-->应用-->数据库-->架构(高可用.读写分离.分库分表). 处理方向:明确优化目标.性能和安全的折中.防患未然 ...
- sql 优化
1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名,from子句中写在最后的表(基础表driving table)将被最先处 ...
- SQL 优化总结
SQL 优化总结 (一)SQL Server 关键的内置表.视图 1. sysobjects SELECT name as '函数名称',xtype as XType FROM s ...
随机推荐
- Spark学习之路 (一)Spark初识
目录 一.官网介绍 1.什么是Spark 二.Spark的四大特性 1.高效性 2.易用性 3.通用性 4.兼容性 三.Spark的组成 四.应用场景 正文 回到顶部 一.官网介绍 1.什么是Spar ...
- dropload.js(上拉加载插件使用过程中遇到的坑)
dropload.js相关介绍和使用以及demo下载详见:https://github.com/ximan/dropload (原文出处) 之前因为项目需要一个上拉加载的效果,然后无意中看到了此插件, ...
- Linux如何查看与测试磁盘IO性能
1. 查看磁盘 IO 性能 1.1 top 命令 top 命令通过查看 CPU 的 wa% 值来判断当前磁盘 IO 性能,如果这个数值过大,很可能是磁盘 IO 太高了,当然也可能是其他原因,例如网络 ...
- 利用 vue-cli 构建一个 Vue 项目
一.项目初始构建 现在如果要构建一个 Vue 的项目,最方便的方式,莫过于使用官方的 vue-cli . 首先,咱们先来全局安装 vue-cli ,打开命令行工具,输入以下命令: $ npm inst ...
- 从壹开始前后端分离 [ Vue2.0+.NET Core2.1] 二十四║ Vuex + JWT 实现授权验证登录
壹周回顾 哈喽,又是元气满满的一个周一,又与大家见面了,周末就是团圆节了,正好咱们的前后端也要团圆了,为什么这么说呢,因为以后的开发可能就需要前后端一起了,两边也终于会师了,还有几天Vue系列就基本告 ...
- qml demo分析(rssnews-常见新闻布局)
一.效果展示 今儿来分析一篇常见的ui布局,完全使用qml编写,ui交互效果友好,如图1所示,是一个常见的客户端新闻展示效果,左侧是一个列表,右侧是新闻详情. 图1 新闻效果图 二.源码分析 首先先来 ...
- 机器学习——交叉验证,GridSearchCV,岭回归
0.交叉验证 交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set) ...
- ubuntu16.04下编译安装vim8.1
之前写过一篇centos7下编译安装vim8.0的教程,ubuntu16.04相比centos7下安装过程不同在于依赖包名字的不同,其余都是一样.下面给出ubuntu16.04编译安装vim8.0需要 ...
- 一个简洁的小H车调运模型
一个简洁的小H车调运模型 不久前, 帝都B城市到处都是小H车, 理想的小H车应该是布朗运动\均匀分布,可是现实上它们就是不均匀.于是有如下问题: 观察帝都 HD区SY村区域,将其划分成10个用车点,用 ...
- .Net Core的Log方式:Serilog+Kibana
前言 Serilog,支持对象,把log数据序列化成Json,好用方便,容易拓展.Github: https://github.com/handsomeyao77/serilog-sinks-elas ...