• Mysql查询优化小结


    转自http://www.cnblogs.com/112ba/p/6220650.html

    数据类型

    简单原则:更小更好,简单就好,避免NULL
    1)整型如int(10)括号中的值与存储大小无关
    2)实数decimal比float与double占用更大存储空间且CPU不能直接对decimal进行计算
    3)字符串列最大长度<=255varchar使用一字节保存长度,否则使用2字节。char(10)括号中是字符数,而不是字节数(字节数与列字符集相关)。
    4)使用MYSQL的内建类型保存日期与时间,如datetime、timestamp

    索引类型

    在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。

    1) B-Tree索引
    MyISAM、InnoDB使用B+Tree作为索引结构
    MyISAM与InnoDB在实现上有所不同:MyISAM的主键与普通索引使用的结构一致,叶子节点保存了指向数据记录的地址。

    InnoDB的主键采用聚集索引的方式(叶子节点
    保存完整的行数据),而普通索引则与MyISAM
    相似,但是叶子节点保存的是主键的值。

    NDB Cluster内部实际使用T-Tree结构实现索引

    MYSQL中能使用B-Tree索引的查询类型:
    create table people (
    last_name varchar(50) not null,
    first_name varchar(50) not null,
    dob date not null,
    gender enum(‘m’,'f’) not null,
    key (last_name,first_name,don)
    ) engine=myisam;
    1. 匹配全名
    where last_nam=’a’ and first_name=’b’ and dob=’1990-01-01′
    2. 匹配最左前缀
    where last_name=’a’ 或 where last_name=’a’ and first_name=’b’
    3. 匹配列前缀
    where last_name like ‘a%’
    4. 匹配范围值
    where last_name >= ‘a’ and last_name<=’d’
    5.精确匹配一部分并且匹配某个范围中另一部分
    where last_name=’a’ and first_name like ‘k%’
    6. 只访问索引的查询
    B-Tree支持只访问索引的查询,不访问数据行(覆盖
    索引)
    select first_name from people where last_name=’a’

    MYSQL中B-Tree索引的一些局限:

    1. 查询不是最左前缀开始不能使用索引
    where first_name=’a'或where last_name like ‘%a’
    2. 不能跳过索引中的列
    where last_name=’a’ and dob=’1990-01-01′将只会所使用索引的第一列
    3. 第一个范围条件右边的列不能使用索引
    where last_name=’a’ and first_name like ‘a%’ and dob=’1990-01-01′ 因为like是范围查询,所以只会使用索引的前两列

    2) Hash索引

    Hash索引是建立在hash表基础上的,只对使用了索
    引中每一列的精确查询有用(Memory和NDB支持,
    InnoBD支持自适应hash索引)

    Hash查询很快,但有些局限:
    1. 索引中只保存hash码与行指针,不能覆盖索引
    2. 不能使用hash索引排序
    3. 不支持部分索引列匹配
    4. 只支持’=',’IN’,'<=>’相等比较查询,范围查询不能使用Hash索引
    5.如果hash算法的碰撞率很高会影响索引性能
    6. 碰撞率很高的Hash索引删除行代价很高

    查询优化

    1. 隔离列
    隔离列意味着条件中的列不是表达式也不位于函数中
    2. 前缀索引和索引选择性
    索引选择性=不重复索引值/表中所有行,越大越好
    前缀索引:对于char、varchar、blob、text类型可以
    索引开始的几个字符,通过索引选择性确定索引几个
    字符
    KEY `bc` (`b`,`c`(5))
    KEY `cd` (`c`(5),`d`(5))

    3. 为排序使用索引

    order by子句的顺序与索引中列顺序完全一致,并且所有列排序方向一样才可以使用索引排序。如果联接多表,只有order by子句中所有列引用的是第一个表才可以(查询优化器重写查询后)。

    order by子句也要遵循索引最左前缀原则(前导列在where中精确匹配除外)。

    例:

    key t1 (day,in_id,con_id) 如下查询可以使用索引(explain的Extra中不会看到using filesort)

    4. group by使用索引

    group by 使用索引规则与order by一致。

    group by 默认会进行排序操作,如果不关心返回顺序可以加上order by null来跳过排序。

    distinct fd 如果fd列有索引,且where子句中使用了该索引,则也可以使用索引优化distinct

    5. 优化min、max

    select min(fd2) from tt1 where m=’2012-03-29′;

    select fd2 from tt1 force index (fd2) where

    m=’2012-03-29′ order by fd2 limit 1;

    select max(fd2) from tt1 where m=’2012-03-29′;

    select fd2 from tt1 force index (fd2) where

    m=’2012-03-29′ order by fd2 desc limit 1;

    6. 使用explain分析查询

    只能对SELECT查询执行EXPLAIN分析。可以加

    EXTENED关键字,然后使用show warnings查看查

    询优化器重写后的SQL,如果对分区表可以加

    PARTITIONS关键字。如:

    EXPLAIN EXTENED SELECT …

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