• mysql查询sql及索引优化


    前言:

    都有哪些维度可以进行数据库调优?简言之:

    • 索引失效、没有充分利用到索引——索引建立
    • 关联查询太多JOIN(设计缺陷或不得已的需求)——SQL优化
    • 服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等)——调整my.cnf。
    • 数据过多——分库分表

    关于数据库调优的知识点非常分散。不同的DBMS,不同的公司,不同的职位,不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。

    虽然SQL查询优化的技术有很多,但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。

    • 物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化,这里重点需要掌握索引的使用。
    • 逻辑查询优化就是通过SQL等价变换提升查询效率,直白一点就是说,换一种查询写法执行效率可能更高。

    一、单表简单案例

    范围条件右边的列索引失效优化

    查询category_id 为1且comments>1的情况下

    • type:all,全表扫描,情况不容乐观
    • Using filesort:文件内排序,情况不容乐观*2

    优化:

    show index from article --查看表索引

     新建索引

    ALTER TABLE article ADD INDEX idx_article_ccv (category_id, comments, views)  --第一种方式
    CREATE INDEX idx_article_ccv ON article (category_id, comments, views)  --第二种方式

    再次查看执行计划

    • 全表扫描已解决,但是文件排序依然存在
    • 索引不合适

    删除并重建索引:
    
    DROP INDEX idx_article_ccv ON article -- 删除索引
    CREATE INDEX idx_article_ccv ON article (category_id,views)  --重建索引

    再次查看执行计划

    一般性建议:

    • 对于单列索引,尽量选择针对当前query过滤性更好的索引
    • 在选择组合索引的时候,当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中,位置越靠前越好。
    • 在选择组合索引的时候,尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引。
    • 在选择组合索引的时候,如果某个字段可能出现范围查询时,尽量把这个字段放在索引次序的最后面。

    总之,书写SQL语句时,尽量避免造成索引失效的情况。

     二、关联查询优化

    1、采用左外连接

    查看执行计划

    没加索引的情况下,驱动表和被驱动表都是全表扫描。

    • 结论:type 有All
    • 由于是LEFT JOIN,所以左表是主表,因此第一次索引尝试加在主表上

    只对左表class新增索引

    CREATE INDEX idx_class_card ON class (card)
    EXPLAIN SELECT * from class LEFT JOIN book ON class.card = book.card

     结论:虽然type变为index,但是扫描行数依然是全表扫描。

    • 只对右表book 新增索引
    DROP INDEX idx_class_card on class --删除class表索引
    CREATE INDEX idx_book_card ON book (card)
    EXPLAIN SELECT * from class LEFT JOIN book ON class.card = book.card

    结果:type变为ref,rows只扫描了一行。
    结论:这是由于LEFT JOIN特性决定的,由于左表数据全都有,所以关键在于如何从右表进行搜索,所以右表一定要添加索引。

    2、采用内连接

    1、内连接来说,查询优化器可以决定谁作为驱动表,谁作为被驱动表

    2、内连接,如果表的连接条件中有一个字段有索引,则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表

    3、在两个表的连接条件都存在索引的情况下,会选择小表作为驱动表,小表驱动大表(小表作为驱动表,大表作为被驱动表)

    换成 inner join(MySQL自动选择驱动表)

    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

     添加索引优化 

    ALTER TABLE book ADD INDEX Y ( card);
    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM type INNER JOIN book ON type.card=book.card;

    ALTER TABLE `type` ADD INDEX X (card); 
    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM `type` INNER JOIN book ON type.card=book.card;

    3、3表关联查询优化

    • 三表均没有新建索引

    结论: 全表扫描,且使用了连接缓存

    • 在phone和book表新增索引
    CREATE INDEX idx_phone_card ON phone(card)
    CREATE INDEX idx_book_card ON book (card)
    EXPLAIN SELECT * from class LEFT JOIN book ON class.card = book.card LEFT JOIN phone ON book.card = phone.card

    总结

    • 语句优化应尽可能减少join语句中NestedLoop的循环总次数,即“永远用小结果集驱动大结果集”。
    • 优先优化NestedLoop的内层循环。
    • 尽量保证join语句中被驱动表的条件字段添加了索引(即LEFT JOIN在右表上添加,反之亦然)。
    • 当无法保证被驱动表的条件字段添加索引时,且内存资源充足的前提下,不妨调整join buffer以达到性能优化的目的

    三、子查询优化

    MySQL从4.1版本开始支持子查询,使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询,即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

    **子查询是MySQL的一项重要的功能,可以帮助我们通过一个sQL语句实现比较复杂的查询。但是,子查询的执行效率不高。**原因:

    • 执行子查询时,MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表,然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后,再撤销这些临时表。这样会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询
    • 子查询的结果集存储的临时表,不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引,所以查询性能会受到一定的影响。
    • 对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。

    在MySQL中,可以使用连接(JOIN)查询来替代子查询。连接查询 不需要建立临时表 ,其 速度比子查询 要快 ,如果查询中使用索引的话,性能就会更好。

    结论:尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS,用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代

    举例1:查询班长的信息

      子查询情况

    EXPLAIN SELECT * FROM student stu1
    WHERE stu1.`stuno` IN (
    SELECT monitor
    FROM class c
    WHERE monitor IS NOT NULL
    );

    推荐:使用多表连接查询 EXPLAIN SELECT
    * FROM student stu1 JOIN class c ON stu1.stuno=c.monitor WHERE c.monitor IS NOT NULL;

    举例2:取所有不为班长的同学

    不推荐子查询格式
    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE a.* 
    FROM student a 
    WHERE  a.stuno  NOT  IN (
    SELECT monitor FROM class b 
    WHERE monitor IS NOT NULL);
    
    推荐,换成多表连接查询
    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE a.*
     FROM student a  LEFT JOIN class c
     ON a.stuno = c.monitor
     WHERE c.monitor IS NULL;

    四、排序优化(order by)

    1、排序优化

    **问题:**在WHERE条件字段上加索引,但是为什么在ORDER BY字段上还要加索引呢?

       回答:在MySQL中,支持两种排序方式,分别是**FileSort和Index**排序。

    • **Index**排序中,索引可以保证数据的有序性,不需要再进行排序,效率更高。
    • **FileSort**排序则一般在内存中进行排序,占用CPU 较多。如果待排结果较大,会产生临时文件I/O到磁盘进行排序的情况,效率较低。

    优化建议:

    • SQL中,可以在WHERE子句和ORDER BY字句中使用索引,目的是在WHERE子句中避免全表扫描,在ORDER BY字句避免使用FilteSort排序。当然某些情况下全表扫描,或者FileSort排序不一定比索引慢。但是总的来说,我们还是要避免,以提高查询效率。
    • 尽量使用Index完成ORDER BY排序。如果WHERE 和ORDER BY后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。
    • 无法使用Index时,需要对FilteSort方式进行调优

    2、总结

    INDEX a_b_c(a,b,c)
    order by 能使用索引最左前缀
    - ORDER BY a
    - ORDER BY a,b
    - ORDER BY a,b,c
    - ORDER BY a DESC,b DESC,c DESC
    如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量,则order by 能使用索引
    - WHERE a = const ORDER BY b,c
    - WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
    - WHERE a = const ORDER BY b,c
    - WHERE a = const AND b > const ORDER BY b,c
    不能使用索引进行排序
    - ORDER BY a ASC,b DESC,c DESC /* 排序不一致 */
    - WHERE g = const ORDER BY b,c /*丢失a索引*/
    - WHERE a = const ORDER BY c /*丢失b索引*/

    3、案例 

    ORDER BY子句,尽量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序。

    场景:查询年龄为30岁的,且学生编号小于101000的学生,按用户名称排序;无索引

    EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY
    NAME ;

    结论:type 是 ALL,即最坏的情况。Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。优化是必须 的

     优化思路:

    方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成

    #创建新索引

    CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);

    方案二: 尽量让where的过滤条件和排序使用上索引

    建一个三个字段的组合索引:

    DROP INDEX idx_age_name ON student;

     CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student (age,stuno,NAME);

    结论:

    1. 两个索引同时存在,mysql自动选择最优的方案。(对于这个例子,mysql选择 idx_age_stuno_name)。但是, 随着数据量的变化,选择的索引也会随之变化的 。

    2. 当【范围条件】和【group by 或者 order by】的字段出现二选一时,优先观察条件字段的过 滤数量,如果过滤的数据足够多,而需要排序的数据并不多时,优先把索引放在范围字段 上。反之,亦然。

    4、filesort算法:双路排序和单路排序

    双路排序 (慢)

    • MySQL 4.1之前是使用双路排序 ,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据, 读取行指针和order by列 ,对他们进行排序,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取

    对应的数据输出

    • 从磁盘取排序字段,在buffer进行排序,再从 磁盘取其他字段 。

    取一批数据,要对磁盘进行两次扫描,众所周知,IO是很耗时的,所以在mysql4.1之后,出现了第二种
    改进的算法,就是单路排序。
    单路排序 (快)
    从磁盘读取查询需要的 所有列 ,按照order by列在buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输
    出, 它的效率更快一些,避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO,但是它会使用更多的空
    间, 因为它把每一行都保存在内存中了。
    结论及引申出的问题

    • 由于单路是后出的,总体而言好过双路
    • 但是用单路有问题

    优化策略
    1. 尝试提高 sort_buffer_size
    2. 尝试提高 max_length_for_sort_data
    3. Order by 时select * 是一个大忌。最好只Query需要的字段。

    五、GROUP BY优化

    1. group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
    2. group by 先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则
    3. 当无法使用索引列,增大 max_length_for_sort_data 和 sort_buffer_size 参数的设置
    4. where效率高于having,能写在where限定的条件就不要写在having中了
    5. 减少使用order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
    6. 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。

    六、优化分页查询

    优化思路一:

    在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

    优化思路二

    该方案适用于主键自增的表,可以把Limit 查询转换成某个位置的查询

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