今天小杨给大家分享一篇关于数据库查询优化,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。无论是小白还是职场的老手,都是必须掌握的一个手段。如果你对此了解不多,这块内容还是好好看看!
第一步:找到那些查询速度慢的语句

开启慢日志查询:这个主要是帮我们收集时间较长的SQL语句,需要在配置文件my.cnf里面设置查询的时间(long_query_time),以及存储的路径(slow_query_log_file),并对其开启(slow_query_log)。对上面参数配置完成后,执行语句,查看是否开启,下图为开启的结果:<br>

show variables like 'slow_query%';

  

 第二步:对找到的sql进行分析
1、 使用mysql的explain分析语句的状态:

如上图,explain出来的信息有十多列,通过key列的值,我们可以看到使用到的索引,如果没触发到索引的话,可以查看上篇文章,尽可能的触发索引。

2、 如果开启了show profile,该功能默认是关闭的,使用前需开启。

show variables like 'profiling'; 

SHOW PROFILES

可以通过上面的语句 Duration 列观看耗时

show profile cpu,block io for query id;/*id为show profiles列表中的Query_ID*/ 

也可以通过上面的语句,查看该语句更为具体的参数进行判断

第三步:找到问题的后对其进行性能的优化
1. 开启MySQL的查询缓存

这个可以有效的提高查询性能,当相同的查询被执行多次的时候,这些查询的结果会被放到缓存中,后续的查询直接返回缓存的结果。但是也有一些查询姿势会导致缓存无效,首先,想要查询缓存需要查询语句一样,另外条件查询中不能使用一些易变的函数,如NOW(),CURDATE()等

2. 为查询的字段建立索引

对经常查询的字段建立索引,当数据量大的时候,通过建立索引可以有效的帮我们提高查询的效率,但是也不是建太多的索引,不仅占磁盘,当我们插入和跟新的时候也需要去维护,影响效率

3. 尽量避免使用 `select *` 以及当查询一条数据的时候 用 `limit 1` 

从数据库读取太多数据的时候,会影响到速度以及网络传输的负载,所以尽量使用具体字段代替,覆盖索引。当我们知道只想要一条数据的时候,当使用 `limit 1`时,数据库引擎会在找到符合数据后停止往下搜索,从而提高效率

4. 字段设计的时候最好使用 `NOT NULL` 

首先NULL本身是需要占据存储空间的,另外一方面,当索引字段可以为NULL的时候,索引的效率会下降,除非你有特定的需要使用到NULL,不然还是尽可能的使用到 NOT NULL

5. 选择正确的存在引擎 MyISAM 和 InnoDB 

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

6. 对表进行水平拆分或者垂直拆分

- 水平拆分:当一张表的数据量大的时候(如登录表,用户表)随着时间的累加,数据量不断累加,这个时候我们可以将表拆分成多张表,对用户的名字或者id进行取模,从而分散存入到不同的表中,减少单表的压力
- 垂直拆分:当表的字段过多的时候,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能,这个时候可以考虑将一些字段拆分到多张表中,可以考虑下三大范式。这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。

7. 避免索引的失效

日常中,我们建立了索引了,但是姿势不对也可能让我们全表扫描,总结一些日常的坑

- like 以%开头,索引无效;当like前缀没有%,后缀有%时,索引有效。
- where 等式的时候使用了进行函数、算术运算或其他表达式运算
- whre子句中使用!=或<>操作符、null值判断、使用 or 来连接条件,索引失效少用
- 使用联合索引没有遵守最左原则的时候,索引也无效

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