MySql优化

MySql优化
MySql性能优化学习笔记

数据库优化维度有四个：

硬件升级、系统配置、表结构设计、sql语句及索引。

一、系统配置优化

1.1 保证从内存中读取数据

MySQL会在内存中保存一定的数据，通过LRU算法将不常访问的数据保存在硬盘中。所以优化方向是尽可能扩大内存中的数据量，将数据保存在内存中，可以提升Mysql性能。通过扩大innode_buffer_pool_size,能够最大限度降低磁盘操作。

通过show global status like 'innode_buffer_pool_pages_%';查看innode_buffer_pool_size大小。以docker的mysql8.0.18为例：

如果Innodb_buffer_pool_pages_free为0则表示已经用光。

innode_buffer_pool_size理论上可以扩大到内存的3/4或4/5

修改my.cnf

innode_buffer_pool_size = 750M进行修改

1.2 数据预热

默认情况，仅仅有某条数据被读取一次，才会缓存在 innodb_buffer_pool。所以，数据库刚刚启动，须要进行数据预热，将磁盘上的全部数据缓存到内存中。数据预热能够提高读取速度。

mysql数据预热脚本
```
SELECT DISTINCT
    CONCAT('SELECT ',rowlist,' FROM ',db,'.',tb,
    ' ORDER BY ',rowlist,';') selectSql
    FROM
    (
        SELECT
            engine,table_schema db,table_name tb,
            index_name,GROUP_CONCAT(column_name ORDER BY seq_in_index) rowlist
        FROM
        (
            SELECT
                B.engine,A.table_schema,A.table_name,
                A.index_name,A.column_name,A.seq_in_index
            FROM
                information_schema.statistics A INNER JOIN
                (
                    SELECT engine,table_schema,table_name
                    FROM information_schema.tables WHERE
                    engine='InnoDB'
                ) B USING (table_schema,table_name)
            WHERE B.table_schema NOT IN ('information_schema','mysql')
            ORDER BY table_schema,table_name,index_name,seq_in_index
        ) A
        GROUP BY table_schema,table_name,index_name
    ) AA
ORDER BY db,tb;
```
可以将脚本保存为xxx.sql

执行命令
```
mysql -urrot -p -AN < /rooot/xxx.sql > /root/xxx.sql
```
二、表结构设计优化
1. 设计中间表
  
  设计中间表，一般针对于统计分析功能或者实时性不高的需求
2. 设计冗余字段
  
  为减少关联查询，创建合理的冗余字段（需注意数据一致性的问题）
3. 拆表
  
  对于字段太多的大表，如有100多个字段
  
  对于表中经常不被使用的字段或者存储数据比较多的字段
4. 主键优化
  
  每张表建议一个主键（主键索引），而且最好是int类型，建议自增主键。分布式系统可以雪花算法。
5. 字段的设计
  
  数据库中的表越小，查询的速度越快，因此在创建表的时候，为了更好的性能，可以将表中的字段的宽度设的尽可能小。尽量把字段设计为NOTNULL，这样在执行查询时，数据库不用去比较Null值。
三、sql语句及索引优化

3.1 EXPLAIN执行计划

在日常工作中，我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

如explain selcct * from tb_test的执行结果

Explain 执行计划包含字段信息如下：分别是 id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 12个字段

id

SELECT识别符，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序，id的值越大，代表优先级越高，越先执行。
- id相同时，执行顺序由上至下
- 子查询中id越大优先级越高，越先被执行
- 在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
select_type

表示select子句的类型
- SIMPLE
  - 表示最简单的select查询，不包含子查询或union
- PRIMARY
  - 子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY)
- UNION
  - UNION中的第二个或后面的SELECT语句
- SUBQUERY
  - 当 select 或 where 列表中包含了子查询，该子查询被标记为：SUBQUERY
- DERIVED
  - 派生表的SELECT, FROM子句的子查询，在 from 列表中包含的子查询会被标记为derived
- UNION RESULT
  - UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select
- DEPENDENT SUBQUERY
  - 子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询
table

查询的表名，并不一定是真实存在的表，有别名显示别名，也可能为临时表

type

对表访问方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。常用的类型有： system > const > eq_ref > ref > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL（从左到右，性能从好到坏）一个好的sql语句最好达到range级别，杜绝出现all级别。
- system
  - 当表仅有一行记录时(系统表)，数据量很少，往往不需要进行磁盘IO，速度非常快
- const
  - 表示查询时索引命中 primary key 主键或者 unique 唯一索引，或者被连接的部分是一个常量(const)值。这类扫描效率极高，返回数据量少，速度非常快
- eq_ref
  - 查询时命中主键primary key 或者 unique key索引， type 就是 eq_ref
- ref
  - 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值,区别于eq_ref ，ref表示使用非唯一性索引，会找到很多个符合条件的行
- ref_or_null
  - 这种连接类型类似于 ref，区别在于 MySQL会额外搜索包含NULL值的行
- index_merge
  - index_merge：使用了索引合并优化方法，查询使用了两个以上的索引
- range
  - 使用索引选择行，仅检索给定范围内的行。简单点说就是针对一个有索引的字段，给定范围检索数据。在where语句中使用 bettween...and、<、>、<=、in 等条件查询 type 都是 range
- index
  - Index 与ALL 其实都是读全表，区别在于index是遍历索引树读取，而ALL是从硬盘中读取
- all
  - 将遍历全表以找到匹配的行，性能最差
possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用（该查询可以利用的索引，如果没有任何索引显示 null）

该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

key

key列显示MySQL实际决定使用的键（索引），必然包含在possible_keys中

key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的），不损失精确性的情况下，长度越短越好。

ref

常见的有：const，func，null，字段名。

当使用常量等值查询，显示const，当关联查询时，会显示相应关联表的关联字段。如果查询条件使用了表达式、函数，或者条件列发生内部隐式转换，可能显示为func，其他情况null

rows

以表的统计信息和索引使用情况，估算要找到我们所需的记录，需要读取的行数。

这是评估SQL 性能的一个比较重要的数据，mysql需要扫描的行数，很直观的显示 SQL 性能的好坏，一般情况下 rows 值越小越好。

explain

不适合在其他列中显示的信息，Explain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示

3.2 使用explain查询索引使用情况

创建一个表：
```
CREATE TABLE tbiguser (
	id INT PRIMARY KEY auto_increment,
	nickname VARCHAR ( 255 ),
	loginname VARCHAR ( 255 ),
	age INT,
	sex CHAR ( 1 ),
	STATUS INT,
address VARCHAR ( 255 ) 
);
```
创建函数插入一千万条左右数据
```
CREATE PROCEDURE test_insert () BEGIN
	DECLARE
		i INT DEFAULT 1;
	WHILE
			i <= 10000000 DO
			INSERT INTO tbiguser
		VALUES
			( NULL, concat( 'zy', i ), concat( 'zhaoyun', i ), 23, '1', 1, 'beijing' );
		
		SET i = i + 1;
		
	END WHILE;
COMMIT;
END;
```
查询数量
```
SELECT COUNT(*) FROM tbiguser
```
结果：10000000

使用explain查看索引使用情况

SELECT * FROM tbiguser WHERE nickname = 'zy2因为数据量很大所以这条sql语句将会很慢，（在我的机器上跑需要3.007s，可以根据自己机器配置自行修改数据数量）

这时我们通过explain查询这条sql的执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM tbiguser WHERE nickname = 'zy2'

可以看到：

这时type=all是用全表扫描的，然后我们给nickname加上普通索引

再次查询，可以看到优化效果还是十分明显的

我们再看explain计划：

可以看到查询级别优化到了ref

如果我们再加入一个查询条件，如下图：

mysql会自动先查询索引进行优化，所以查询速度依旧不慢，下图为explain

常见增加索引的地方：
1. where字段可以加索引
2. 组合索引
  
  两个或更多个列上的索引，对于复合索引，Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。
3. 索引下推
  
  Extra的值为Using index condition，表示已经使用了索引下推。索引下推简称ICP，在Mysql5.6的版本上推出，用于优化查询。在使用ICP的情况下，如果存在某些被索引的列的判断条件时，MySQL服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。举个例子：
  
  当我们创建一个用户表(userinfo),其中有字段：id,name,age,addr。我们将name,age建立联合索引，当我们执行：select * from userinfo where name like "ming%" and age=20;
  
  如果不使用索引下推，则在索引内部首先通过name进行查找，在联合索引name,age树形查询结果可能存在多个，然后再拿着id值去回表查询，整个过程需要回表多次
  
  我们是在索引内部就判断age是否等于20，对于不等于20跳过。因此在联合索引name,age索引树只匹配一个记录，此时拿着这个id去主键索引树种回表查询全部数据，整个过程就回一次表。
4. 覆盖索引
  
  MySQL官网，类似的说法出现在explain查询计划优化章节，即explain的输出结果Extra字段为Using index时，能够触发索引覆盖。即只需要在一棵索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快。
5. on两边
6. 排序
7. 分组统计
3.3 SQL语句中IN包含的值不应该过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的.

3.4 select语句务必指明字段

SELECT * 增加很多不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽）；减少了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前端也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

3.5 当只需要一条数据时，使用limit

limit可以停止全表扫描。

3.6 排序的字段需要加索引

排序的字段加不加索引以下面的两句sql语句为例：
```
EXPLAIN select * from tbiguser WHERE loginname ='zhaoyun999' ORDER BY id
EXPLAIN select * from tbiguser WHERE loginname ='zhaoyun999' ORDER BY loginname
```
其中id有索引而loginname没有索引，所以两个语句的级别也会有差别

3.7 如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

比如下面nickname有索引但loginname没有索引，select * from tbiguser WHERE loginname ='zhaoyun999' or nickname = 'zy999'

可以使用下面的语句保证一个索引的生效
```
select * from tbiguser WHERE loginname ='zhaoyun999' union all select * from tbiguser WHERE nickname = 'zy999'
```
3.8 使用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

3.9 区分in和exists

例：select * from t1 where id in (select id from t2);

上面的语句等同于

select * from t1 where exists(select * from t2 where t2.id=t1.id);

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外表为驱动表，先被访问，如果是in，那么先执行子查询。所以in适合于外表大而内表小的情况，exists相反。

3.10 limit分页优化

分页使用 limit m,n 尽量让m 小

比如如下两个sql语句,可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点
```
select * from tbiguser limit 9999998 ,2 
select * from tbiguser where id>9999998 limit 2
```
运行结果：

3.11 不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE“name%”。

3.12 避免在where子句中对字段进行表达式操作

例如：
```
select id,loginname from igtbuser where age*2=36;
可以修改为：
select id,loginname from igtbuser where age=36/2;
```
3.13 避免隐式类型转换

where子句中出现column字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

例如可以where age=18而不是where age='18'

3.14 join优化

LEFT JOIN A表为驱动表，INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表，RIGHT JOIN B表为驱动表。

1.mysql中没有 full join 所以可以使用以下sql语句
```
select * from A left join B on B.name =A.name where B.name is null union all select * from B
```
2.尽量使用inner join，避免left join：

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

3.利用小表去驱动大表

类似循环嵌套
```
for(int i=5;.......)
{
     for(int j=1000;......)
     {
         
     }
}
```
如果小的循环在外层，对于数据库连接来说就只连接5次，进行5000次操作，如果1000在外，则需要进行1000次数据库连接，从而浪费资源，增加消耗。

四、索引优化实例

4.1 创建表

使用之前的tbiguser表，里面有一千万条数据

创建tbuser1和tbuser2两个表并增加一下重复数据
```
CREATE TABLE tuser1 ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, NAME VARCHAR ( 255 ), address VARCHAR ( 255 ) );
CREATE TABLE tuser2 ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, NAME VARCHAR ( 255 ), address VARCHAR ( 255 ) );
```
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (1, 'zhangfei', 'tianjing');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (2, 'zhaoyun', 'tianjing');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (3, 'guanyu', 'guangzhou');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (4, 'guanyu', 'xian');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (5, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (6, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (7, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (8, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (9, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (10, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (11, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (12, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (13, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (14, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (15, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (16, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (17, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (18, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (19, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser1(id, NAME, address) VALUES (20, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (1, 'zhangfei', 'shandong');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (2, 'zhaoyun', 'shandong');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (3, 'guanyu', 'guangzhou');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (4, 'guanyu', 'shenzhen');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (5, 'guanyu', 'hebei');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (6, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (7, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (8, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (9, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (10, 'guanyu', 'jilin');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (11, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (12, '12', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (13, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (14, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (15, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (16, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (17, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (18, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (19, '1', '1');
INSERT INTO test.tuser2(id, NAME, address) VALUES (20, '1', '1');

4.2 需求

tbiguser表按照地区分组统计求和，要求是在tuser1表和tuser2表中出现过的地区

按照需求写出sql
```
SELECT
	count( id ) num,
	address 
FROM
	tbiguser 
WHERE
	address IN ( SELECT DISTINCT address FROM tuser1 ) 
GROUP BY
	address 	
UNION
SELECT
	count( id ) num,
	address 
FROM
	tbiguser 
WHERE
	address IN ( SELECT DISTINCT address FROM tuser2 ) 
GROUP BY
	address
```
执行sql可以看到需要7.026s

4.3 优化

使用explain查看索引使用情况

type:为ALL 说明没有索引，全表扫描

Using temporary：说明使用了临时表

Using where：用户要的字段不完全覆盖，在Server层进行了全表扫描和过滤

Using join buffer(Block Nested Loop)：关联没有索引，有关联优化

可以看到全部都是all，而且还有using temporary这些都是需要优化的。

由于原始sql语句大量使用了address所以我们可以增加索引，第一次优化：在三个表的address字段上都增加normal索引，之后再次执行sql语句

结果是5.657秒

执行explain

Using index ，说明用到了索引：覆盖索引

Using temporary ：有临时表

Using where ：用户要的字段不完全覆盖，在Server层进行了全表扫描和过滤

第二次优化

因为address有索引，所以使用or。
```
SELECT
	count( id ) num,
	address 
FROM
	tbiguser 
WHERE
	address IN ( SELECT DISTINCT address FROM tuser1 ) 
	OR address IN ( SELECT DISTINCT address FROM tuser2 ) 
GROUP BY
	address
```
执行sql语句发现用了3.035s

我们在执行explain

type：index

没有了临时表

我们会发现这时没有临时表了，而且对比两次explain发现使用union之后会有两次908万多的查询，而使用or之后只有一次。（这里or两端都是address都是有索引的，所以不会使索引失效）

第三次优化

从第二次优化的explain可以看出，索引只是使用了覆盖索引，rows=908万多，说明还是几乎进行了全表扫描。

所以我们可以利用address做关联，过滤数据
```
SELECT DISTINCT
	r.* 
FROM
	tuser1 l,
	tbiguser r 
WHERE
	l.address = r.address
```
执行结果：仅用了0.021s

我们对上面的sql语句进行explain

可以看到type=ref且rows=4542079，说明使用了address索引进行了关联

同理对tuser2表也可以这样处理
```
SELECT DISTINCT
	r.* 
FROM
	tuser2 l,
	tbiguser r 
WHERE
	l.address = r.address
```
我们对这两次过滤出来的数据进行合并结果集
```
SELECT DISTINCT
	r.* 
FROM
	tuser1 l,
	tbiguser r 
WHERE
	l.address = r.address
UNION all
SELECT DISTINCT
	r.* 
FROM
	tuser2 l,
	tbiguser r 
WHERE
	l.address = r.address
```
查询结果：

我们对这个结果集进行分组求和即可
```
SELECT
	count( t.id ),
	t.address 
FROM
	(
	SELECT DISTINCT
		r.* 
	FROM
		tuser1 l,
		tbiguser r 
	WHERE
		l.address = r.address UNION ALL
	SELECT DISTINCT
		r.* 
	FROM
		tuser2 l,
		tbiguser r 
	WHERE
		l.address = r.address 
	) t 
GROUP BY
	t.address
```
可以看到仅需要0.022s就可以查询到结果。

PS：可以使用straight_join强行指定驱动表，因为我重启mysql再次执行第三次优化的sql语句发现内连接查询时，mysql自动使用大表做了驱动表，导致sql语句执行了26s，如下：

所以我强制使用小表做驱动表才解决这个问题。

优化总结：

开启慢查询日志，定位运行慢的SQL语句

1.使用SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log'查看是否开启慢查询日志

2.设置慢查询日志的位置set global slow_query_log_file=' /usr/share/mysql/sql_log/mysql-slow.log'

3.开启慢查询日志set global slow_query_log=1;关闭则设置为0

利用explain执行计划，查看SQL执行情况

关注索引使用情况：type

关注Rows：行扫描

关注Extra：没有信息最好

加索引后，查看索引使用情况，index只是覆盖索引，并不算很好的使用索引

如果有关联尽量将索引用到eq_ref或ref级别

复杂SQL可以做成视图，视图在MySQL内部有优化，而且开发也比较友好

对于复杂的SQL要逐一分析，找到比较费时的SQL语句片段进行优化
作者：Loserfromlazy

出处：https://home.cnblogs.com/u/yhr520/

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原文地址：https://www.cnblogs.com/yhr520/p/15691895.html

MySql性能优化学习笔记

一、系统配置优化

1.1 保证从内存中读取数据

1.2 数据预热

二、表结构设计优化

三、sql语句及索引优化

3.1 EXPLAIN执行计划

3.2 使用explain查询索引使用情况

3.3 SQL语句中IN包含的值不应该过多

3.4 select语句务必指明字段

3.5 当只需要一条数据时，使用limit

3.6 排序的字段需要加索引

3.7 如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

3.8 使用union all代替union

3.9 区分in和exists

3.10 limit分页优化

3.11 不建议使用%前缀模糊查询

3.12 避免在where子句中对字段进行表达式操作

3.13 避免隐式类型转换

3.14 join优化

四、索引优化实例

4.1 创建表

4.2 需求

4.3 优化