MySQL数据库性能优化之四

优化目标

1.减少 IO 次数

IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。

2.降低 CPU 计算

除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标

优化方法

改变 SQL 执行计划

明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标

常见误区

1.count(1)和count(primary_key) 优于 count(*)

很多人为了统计记录条数,就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ,他们认为这样性能更好,其实这是一个误区。对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化。

2.count(column) 和 count(*) 是一样的

这个误区甚至在很多的资深工程师或者是 DBA 中都普遍存在,很多人都会认为这是理所当然的。实际上,count(column) 和 count(*) 是一个完全不一样的操作,所代表的意义也完全不一样。

count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录

count(*) 是表示整个结果集有多少条记录

3.select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以让数据库访问更少的数据量

这个误区主要存在于大量的开发人员中,主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。

实际上,大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。

所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。

当然,也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。

4.order by 一定需要排序操作

我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。

实际上,利用索引来优化有排序需求的 SQL,是一个非常重要的优化手段

延伸阅读:MySQL ORDER BY 的实现分析,MySQL 中 GROUP BY 基本实现原理以及 MySQL DISTINCT 的基本实现原理这3篇文章中有更为深入的分析,尤其是第一篇

5.执行计划中有 filesort 就会进行磁盘文件排序

有这个误区其实并不能怪我们,而是因为 MySQL 开发者在用词方面的问题。filesort 是我们在使用 explain 命令查看一条 SQL 的执行计划的时候可能会看到在 “Extra” 一列显示的信息。

实际上,只要一条 SQL 语句需要进行排序操作,都会显示“Using filesort”,这并不表示就会有文件排序操作。

让学习成为一种习惯

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