这篇文章主要是就在公司实习的时候,对SQL优化工作作出的一些整理。
在公司实习的时候,导师分配了SQL慢查询优化的任务,任务是这样的:每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法,或者新增索引。
现在从记录项目中的一点点做起。
一、第一步.开启mysql慢查询
方式一:
修改配置文件 在 my.ini 增加几行: 主要是慢查询的定义时间(超过2秒就是慢查询),以及慢查询log日志记录( slow_query_log)
方法二:通过MySQL数据库开启慢查询:
直接分析mysql慢查询日志 ,利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,来分析sql慢查询语句
例如:执行EXPLAIN SELECT * FROM res_user ORDER BYmodifiedtime LIMIT 0,1000
得到如下结果: 显示结果分析:
table | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | Extra EXPLAIN列的解释:
table 显示这一行的数据是关于哪张表的
type 这是重要的列,显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
rows 显示需要扫描行数
key 使用的索引
1. 使用LIKE关键字的查询语句
在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中,如果匹配字符串的第一个字符为“%”,索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。
2. 使用多列索引的查询语句
MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引最多可以包括16个字段。对于多列索引,只有查询条件使用了这些字段中的第一个字段时,索引才会被使用。
合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间,而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计,需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。
1. 将字段很多的表分解成多个表
对于字段比较多的表,如果有些字段的使用频率很低,可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时,会由于使用频率低的字段的存在而变慢。
2. 增加中间表
对于需要经常联合查询的表,可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表,把需要经常联合查询的数据插入到中间表中,然后将原来的联合查询改为对中间表的查询,以此来提高查询效率。
将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。
很多高性能的应用都会对关联查询进行分解,就是可以对每一个表进行一次单表查询,然后将查询结果在应用程序中进行关联,很多场景下这样会更高效,例如:
SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_id = tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
WHERE tag.tag = 'mysql';
分解为:
SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);
在系统中需要分页的操作通常会使用limit加上偏移量的方法实现,同时加上合适的order by 子句。如果有对应的索引,通常效率会不错,否则MySQL需要做大量的文件排序操作。
一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候,例如可能是limit 10000,20这样的查询,这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条,前面的10000条记录都将被舍弃,这样的代价很高。
优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描,而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。
对于下面的查询:
select id,title from collect limit 90000,10;
该语句存在的最大问题在于limit M,N中偏移量M太大(我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响),导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录,之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。如果表非常大,且筛选字段没有合适的索引,且M特别大那么这样的代价是非常高的。 试想,如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找,找到满足条件的100条记录,并记下下一次查询应该开始的位置,以便于下一次查询能直接从该位置 开始,这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录,舍弃,在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。
title字段加索引 (此效率如何未加验证)
select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;
原理:先查询出90000条数据对应的主键id的值,然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。
如果这个表非常大,那么这个查询可以改写成如下的方式:
Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);
这里的“关延迟联”将大大提升查询的效率,它让MySQL扫描尽可能少的页面,获取需要的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。
select * from acct_trans_log WHERE acct_id = 3095 order by create_time desc limit 0,10
注意sql查询慢的原因都是:引起filesort
对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。 mysql会把in子查询转换成exists相关子查询,所以它实际等同于这条sql语句:select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );
而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较,比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在,如果存在就行返回a表的这条记录。
exists查询有什么弊端? 由exists执行原理可知,a表(外表)使用不了索引,必须全表扫描,因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查(外表到里表中),顺序是固定死的。
如何优化? 建索引。但是由上面分析可知,要建索引只能在b表的id字段建,不能在a表的id上,mysql利用不上。
这样优化够了吗?还差一些。 由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查(外表到里表中),虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。 但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查,exists子查询的查询顺序是固定死的。
为什么要反过来? 因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问:在双方两个表的id字段上都建有索引时,到底是a表查b表的效率高,还是b表查a表的效率高?
该如何进一步优化? 把查询修改成inner join连接查询:select * from a inner join b on a.id=b.id; (但是仅此还不够,接着往下看)
为什么不用left join 和 right join? 这时候表之间的连接的顺序就被固定住了,比如左连接就是必须先查左表全表扫描,然后一条一条的到另外表去查询,右连接同理。仍然不是最好的选择。
为什么使用inner join就可以? inner join中的两张表,如: a inner join b,但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的,最终执行也可能会是b连接a,顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下,同样可以使用上索引。
那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高? 你不知道,我也不知道。谁知道?mysql自己知道。让mysql自己去判断(查询优化器)。具体表的连接顺序和使用索引情况,mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估,最终选择最优的那个做为执行计划。
在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高,如果两个表都建有索引的情况下,mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。
利用explain字段查看执行时运用到的key(索引) 而我们要做的就是:把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引,然后explain 一下,查看执行计划,看mysql到底利用了哪个索引,最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。
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