MySQL查询优化

    面试题一

      请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法,从那些方面,SQL语句性能如何分析?

      优化查询过程中的数据访问、优化长难的查询语句、优化特定类型的查询语句

      分析SQL语句方法

      1、使用explain或desc 分析单条SQL语句

      列如:explain select * from  news;

      2、记录慢查询日志

      分析慢查询日志,不要直接打开慢查询日志进行分析,这样比较浪费时间和精力,可以使用pt-query-disgest工具分析。

      3、使用show  profile

      例如:set  profiling = 1;开启,服务器上执行的所有语句都会检测消耗的时间,存到临时表中

         show  profiles; 显示临时表

         show profile  for query id  查看单挑语句具体执行时间

      4、show  status

      show status 会返回一些计数器,show global status 查看服务器级别的所有计数。

      有时根据这些计数,可以猜测出那些操作代价较高或消耗时间多。

      5、show processlist

      观察是否右大量线程处于不正常的状态或者特征

      优化查询过程中

        访问数据太多导致查询性能下降

        确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能时太多行或列

        确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

      避免使用如下SQL语句

      查询不需要的记录,使用limit解决

      多表关联返回全部列,指定返回需要的列

      总是取出全部列,select * 会让优化器无法完成索引覆盖扫描的优化

      重复查询相同的数据,可以把查询结果做缓存,下次从缓存中获取数据

      是否在扫描额外的记录?

      使用explain进行分析,如果发现查询需要扫描大量的数据但只返回少数的行,可以通过如下技巧去优化:

      使用索引覆盖扫描,把所有用的列都放到索引中,这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果

      改变数据库和表的结构,修改数据库范式

      重写SQL语句,让优化器可以以更优的方式执行查询

      优化长难的查询语句

      一个复杂查询还是多个简单查询、

      MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据,相比之下,响应数据给客户端就要慢的多

      使用尽可能少的查询是好的,但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的

      切分查询

      将一个大的查询分为多个小的相同的查询

      一次性删除1000万的数据要比一次删除1万,暂停一会的方案更加损耗服务器开销

      分解关联查询

      可以将一条关联语句分解成多条SQL来执行

      让缓存的效率更高

      执行单个查询可以减少锁的竞争

      在应用层做关联可以更容易对数据库进行拆分

      特定类型的查询

      优化count()查询

      count(*) 中的*会忽略所有的列,直接统计所有列数,因此不要使用count(列名)

      MyISAM中,没有任何where条件的count(*)非常快,当有where条件,MyISAM的count统计不一定比其他表引擎快

      优化方法

      可以使用explain查询近似值,用近似值替代count(*)

      增加汇总表 每次查询查询汇总表 , 汇总表使用缓存

      优化关联语句

      确定ON或者USING子句的列上有索引

      确保GROUP BY  和ORDER BY 中只有一个表中的列,这样MYSQL才有可能使用索引

      优化子查询

      使用关联查询替代

      优化group  by  和 distinct

      这两种查询均可使用索引来优化,是最有效的优化方法,关联查询中,使用标识列进行分组的效率会更高

      如果不需要order by ,进行group by 时使用 order by null ,MySQL不会再进行文件排序

      with rollup超级聚合,可以挪到应用程序处理

      优化limit分页

      limit偏移量大的时候,查询效率低

      可以记录上次查询的最大id,下次查询时直接根据该id查询

      优化union 查询

      union all  的效率高于union

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