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SQL性能下降原因: 1. 查询语句写的烂 2. 索引失效 3. 关联查询太多join(设计缺陷或不得已的需求,七八张表关联一块) 4. 服务器调优及各个参数设置不合理(缓存,线程数等) ...
索引:(Index) 是帮助mysql高效获取数据的 数据结构
1. 索引目的在于提高查询效率,可以类比字典
2. 可以简单理解为"排好序的快速查询数据结构"
3. 索引会影响到where 后面的查询,以及order by 后面的排序
1. 单值:
select * from user where name = ''
create index idx_user_name on user(name)
2. 复合:
select * from user where name = '' and email = ''
create index idx_user_name_email on user(name, email)
SQL执行顺序:
1. 手写顺序
SELECT DISTINCT
<select_list>
FROM
<left_table> <join_type> JOIN <right_table> ON <join_condition>
WHERE
<where_condition>
GROUP BY
<group_by_list>
HAVING
<having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
2. 机读顺序
FROM
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT
DISTINCT <select_list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>
SQL1七种join
1、mysql服务器配置文件优化
1. MySQL允许最大的进程连接数, 2. 每个主机的连接请求异常中断的最大次数, 3. 设置表高速缓存的数目, 4. 指定单个查询能够使用的缓冲区大小,缺省为1M ..... 2、根据不同的业务和需求选择核心的存储引擎(mysql可插拔引擎机制MYISAM INNODB) MyISAM: 1. 不支持主外键、不支持事务 2. 表锁:即使操作一条记录一会锁住整个表,不适合高并发 3. 只缓存索引,不缓存真实数据 4. 表空间小 5. 关注性能(高) InnoDB: 1. 支持主外键、支持事务 2. 行锁:操作一条记录只会锁住一行,不影响其他行,适合高并发 3. 不仅缓存索引,还缓存真实数据,对内存要求高,内存性能直接影响数据库性能 4. 表空间占用大 5. 关注事务
Explain + SQL语句
多表: 索引创建:left 连接 在右表创建索引 right 连接在左表建立索引
3、sql语句优化:
多表: 索引创建:left 连接 在右表创建索引 right 连接在左表建立索引
条件查询时,如果创建的有复合索引,最后按照复合索引的顺序编写where条件
索引优化口诀 全值匹配我最爱,最左前缀要遵守; 带头大哥不能死,中间兄弟不能断; 索引列上少计算,范围之后全失效; LIKE百分写最右,覆盖索引不写星; 不等空值不用or,索引失效要少用。
慢SQL分析步骤:
1. 观察,至少跑一天,看看生产的慢SQL情况 2. 开启慢查询日志,设置阔值,比如超过5s的就是慢SQL,并将其抓取出来 3. 使用explain+慢sql分析 4. show profile 查询SQL在Mysql服务器里面的执行细节和生命周期情况 5. 运维经理 DBA,进行数据库服务器的参数调优。
查询优化: 1. 永远小表驱动大表,即小的数据集驱动大的数据集
select * from A where id in (select id from B) 等价于 for select id from B for select * from A where A.id = B.id
当B表的数据集小于A表的数据集时,用in优于exists
select * from A whre exists (select 1 from B where B.id = A.id) 等价于 for select * from A for select * from B where B.id = A.id
2. 如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描,没有用到索引;而not extsts 的子查询依然能用到表上的 索引。所以无论那个表大,用not exists都比not in要快。 3. order by
group by 优化
慢查询日志: