一、先了解一下MySQL查询的执行过程

MySQL在查询时,它是由很多子任务组成的,每个子任务都会消耗一定的时间,如果要想优化查询,实际上要优化其子任务,可以消除一些子任务、减少子任务的执行次数、让子任务执行的更快。

MySQL查询的执行过程:从客户端到服务器、然后在服务器进行解析、生成执行计划、执行、返回结果给客户端。

执行是最重要的阶段,包括调用存储引擎检索数据、调用后的数据处理、排序、分组等;

查询需要在不同的地方花费时间,包括网络、CPU计算、生成统计信息、生成执行计划、锁等待等,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作、CPU操作和内存不足时导致的IO操作上花费时间。根据存储引擎不同,可能还会产生大量的上下文切换以及系统调用。

不必要的额外操作、不必要的重复操作、某些操作执行的太慢都是查询慢的原因,优化查询的目的就是减少和消除这些操作所花费的时间。

二、是否查询了不需要的数据

有些查询会查询很多不需要的数据,查询之后,程序中并未使用,这样不但会给MySQL服务器带来额外的负担,还会增加网络开销,也会消耗应用服务器的CPU和内存资源,简而言之,吃多少拿多少。

千万不要有“把数据都查出来,用Java代码过滤”的想法。

禁止使用select * 进行查询。

三、衡量查询开销的几个重要指标

1、响应时间

响应时间可以分为服务时间和排序时间。

  • 服务时间指数据库处理这个查询真正花费的时间;
  • 排队时间指服务器因为等待某些资源而没有真正执行查询的时间,比如等待IO操作、等待行锁。

2、扫描的行数和返回的行数

较短的行的访问速度更快,内存中的行比磁盘中的行的访问速度要快得多。

理想情况下扫描的行数和返回的行数是相同的。但这种情况并不多见,比如关联查询的时候,服务器必须扫描更多的行才能得到结果,因此,越多的表关联,性能越低。

3、扫描的行数和访问类型

MySQL可以通过多种方式查询并返回结果集,速度从慢到快,扫描的行数由多到少,依次为全表扫描、索引扫描、范围扫描、唯一索引扫描、常数引用。

最常用的优化方式是为查询增加一个合适的索引,索引可以让MySQL以最高效、扫描行数最少的方式找到需要的记录。

4、一般可以通过explain的Extra列查看查询的优劣

一般MySQL能够使用以下三种方式应用where条件,从好到坏依次为:

  1. 在索引中使用where条件过滤不匹配的记录,这是在存储引擎层完成的;
  2. 使用索引覆盖扫描,也就是Extra中出现Using index,直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中的结果,这是在MySQL服务器层完成的,无须再回表查询记录;
  3. Extra中出现Using where,这是在MySQL服务器层完成的,MySQL需要先从数据表读取记录,然后过滤。

Extra中出现Using where时,可以通过如下方式优化:

  1. 使用索引覆盖扫描,把所有需要的列都放到索引中,这样就不用回表查询了;
  2. 改变表结构,比如使用汇总表;
  3. 重写sql,让MySQL优化器能够以更优化的方式执行这个sql;

MySQL进阶实战5,为什么查询速度会慢的更多相关文章

  1. 提高MYSQL百万条数据的查询速度

    提高MYSQL百万条数据的查询速度 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 nul ...

  2. mysql进阶(九)多表查询

    MySQL多表查询 一 使用SELECT子句进行多表查询 SELECT 字段名 FROM 表1,表2 - WHERE 表1.字段 = 表2.字段 AND 其它查询条件 SELECT a.id,a.na ...

  3. 小白也能看懂的mySQL进阶【单表查询】

    目录 1.查询基础 SELECT语句基础 列的查询 为列设定别名 常数的查询 过滤表中重复数据 根据WHERE语句来选择记录 注释的书写方法 算术运算符和比较运算符 算术运算符 需要注意NULL 比较 ...

  4. MySQL进阶篇(03):合理的使用索引结构和查询

    本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.高性能索引 1.查询性能问题 在MySQL使用的过程中,所谓的性能问题,在大部分的场景下都是指查询的性能,导致查询缓慢的根本原因是数据量的 ...

  5. mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法

      最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果w ...

  6. mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度

    mysql处理大数据量的查询速度究竟有多快和能优化到什么程度 深圳-ftx(1433725026) 18:10:49  mysql有没有排名函数啊 横瓜(601069289) 18:13:06  无 ...

  7. 相似度到大数据查找之Mysql 文章匹配的一些思路与提高查询速度

    文章相关度匹配的一些思路---"压缩"预料库,即提取用特征词或词频,量化后以“列向量”形式保存到数据库:按前N组词拼为向量组供查询使用,即组合为1到N字的组合,量化后以“行向量”形 ...

  8. (已实现)相似度到大数据查找之Mysql 文章匹配的一些思路与提高查询速度

    需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句 ...

  9. 提高MySQL查询速度

    参考百度知道 关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法. 由于在参与的实际项目中发现当m ...

  10. 使用Apache Spark 对 mysql 调优 查询速度提升10倍以上

    在这篇文章中我们将讨论如何利用 Apache Spark 来提升 MySQL 的查询性能. 介绍 在我的前一篇文章Apache Spark with MySQL 中介绍了如何利用 Apache Spa ...

随机推荐

  1. 1.Ceph 基础篇 - 存储基础及架构介绍

    文章转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1MDgwNzQ1MQ==&mid=2247485232&idx=1&sn=ff0e93b9 ...

  2. SonarQube支持Gitlab授权登录

    部署好SonarQube之后,由于我们内部使用的是自建的Gitlab仓库,即每个开发同学都有Gitlab账号,SonarQube我们就可以使用上Gitlab登录,这样就不需要再维护一套用户体系了. S ...

  3. Beats:如何安装Packetbeat

  4. win10系统应用商店打开后无法联网 代码: 0x80131500 的解决办法

    官方提供的建议网址: https://answers.microsoft.com/zh-hans/windows/forum/all/代码/cbbe7aaf-8f66-4779-89c8-3c74f5 ...

  5. [基础]VS Code 基础操作 命令符

    一.五种运行方式 1.点击IIS Express运行 实际上它开的是一个IIS Express服务器,就是说有一个小的代理服务器帮咱们运行,运行后就会启动一个IIS Express小型服务器,启动之后 ...

  6. 51单片机下实现软件模拟IIC通信

    1.IIC协议简易概述 IIC全称Inter-Integrated Circuit (集成电路总线),是由PHILIPS公司在80年代开发的两线式串行总线,用于连接微控制器及其外围设备.IIC属于半双 ...

  7. C++ 标准文档

    正式的 C++ 标准文档不是免费的,需要付费购买,可以到 ISO Store 或者其成员国的标准商店购买正版(中国 SACinfo 标准信息服务网,美国 ANSI WebStore,其他成员国可查看 ...

  8. LeNet-论文阅读

    概述 Yann LeCun, Leon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner的论文<Gradient-Based Learning Applied ...

  9. Rdt2.1 和 Rdt2.2的详细解释

    Rdt2.1 和 Rdt2.2的详细解释 目录 Rdt2.1 和 Rdt2.2的详细解释 这俩为啥会出现? 解决之道 Rdt 2.1 Rdt2.2 可靠数据传递中Rdt1.0, Rdt2.0, Rdt ...

  10. Flink WordCount入门

    下面通过一个单词统计的案例,快速上手应用 Flink,进行流处理(Streaming)和批处理(Batch) 单词统计(批处理) 引入依赖 <!--flink核心包--> <depe ...