mysql优化建议

一、性能分析

关系型数据库是做数据存储最重要的工具。无论是Oracale还是Mysql，都是需要通过SQL语句来和数据库进行交互的，这种交互我们通常称之为CRUD（增删改查）。

执行计划

执行计划，就是显示数据库引擎对于SQL语句的执行的详细情况，其中包含了是否使用索引，使用什么索引，使用的索引的相关信息等。

在对一条SQL语句进行执行的过程中都会做很多相关的优化，对于查询语句，最重要的优化方式就是使用索引。

基本语法

explain select ...

mysql的explain 命令可以用来分析select 语句的运行效果。

除此之外，explain 的extended 扩展能够在原本explain的基础上额外的提供一些查询优化的信息，这些信息可以通过mysql的show warnings命令得到。

mysql> explain extended select * from account;
******** 1. row ***************************
          id: 1
select_type: SIMPLE
       table: account
        type: ALL
possible_keys: NULL
         key: NULL
     key_len: NULL
         ref: NULL
        rows: 1
    filtered: 100.00
       Extra:
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show warnings;
*************1. row ***************************
Level: Note
  Code: 1003
Message: select `dbunit`.`account`.`id` AS `id`,`dbunit`.`account`.`name` AS `name` from `dbunit`.`account`
1 row in set (0.00 sec)

对于分区表的查询，需要使用partitions命令。

explain partitions select ...

执行计划包含的信息

不同版本的Mysql和不同的存储引擎执行计划不完全相同，但基本信息都差不多。mysql执行计划主要包含以下信息:

id

由一组数字组成。表示一个查询中各个子查询的执行顺序;

• id相同执行顺序由上至下。

• id不同，id值越大优先级越高，越先被执行

• id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。

select_type

每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型。idselect_typedescription

table

查询涉及到的数据表。
如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的，与类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M，N的结果集。

type

访问类型

• ALL   扫描全表数据

• index 遍历索引

• range 索引范围查找

• index_subquery 在子查询中使用 ref

• unique_subquery 在子查询中使用 eq_ref

• ref_or_null 对Null进行索引的优化的 ref

• fulltext 使用全文索引

• ref   使用非唯一索引查找数据

• eq_ref 在join查询中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引关联。

• const 使用主键或者唯一索引，且匹配的结果只有一条记录。

• system const 连接类型的特例，查询的表为系统表。

性能从好到差依次为：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了ALL之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引。

所以，如果通过执行计划发现某张表的查询语句的type显示为ALL，那就要考虑添加索引，或者更换查询方式，使用索引进行查询。

possible_keys

可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。

key

显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。TIPS:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中。

select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。

key_length

索引长度char()、varchar()索引长度的计算公式：

(Character Set：utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)

其他类型索引长度的计算公式:

CREATE TABLE `student` 
( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
`name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '', 
`age` int(11), PRIMARY KEY (`id`), 
UNIQUE KEY `idx` (`name`), 
KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

name 索引长度为：编码为utf8mb4，列长为128，不允许为NULL，字段类型为varchar(128)。key_length = 128 * 4 + 0 + 2 = 514;

age 索引长度：int类型占4位，允许null，索引长度为5。

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

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func

rows

返回估算的结果集数目，注意这并不是一个准确值。

extra

extra的信息非常丰富，常见的有： 

1. Using index 使用覆盖索引
2. Using where 使用了用where子句来过滤结果集
3. Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
4. Using temporary 使用了临时表。

二、优化建议

1、查询SQL尽量不要使用select *，而是select具体字段。

正例子：

select  id，name from employee;

理由：

只取需要的字段，节省资源、减少网络开销；
select * 进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。

2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit 1。

假设现在有employee员工表，要找出一个名字叫jay的人

CREATE TABLE `employee` (

     `id` int(11) NOT NULL,

    `name` varchar(255) DEFAULT NULL,

    `age` int(11) DEFAULT NULL,

    `date` datetime DEFAULT NULL,

    `sex` int(1) DEFAULT NULL,

     PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

反例

select  id，name from employee where name='jay'

正例

select　id，name from employee where name='jay' limit 1;

理由

加上limit 1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高；

当然，如果name是唯一索引的话，是不必要加上limit 1了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit ，性能的差别并不大。

3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件。

新建一个user表，它有一个普通索引userId，表结构如下：

CREATE TABLE `user`(

　　`id` int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, 

       `userId` int(11) NOT NULL, 

       `age` int(11) NOT NULL,

       `name` varchar (255) NOT NULL,

        PRIMARY KEY (`id`),

        KEY `idx_userId`(`userId`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户，很容易有以下SQL

反例

select * from user where userid=1 or age =18

正例  （//使用union all ）

select * from user where userid=1

union all

select *from user where age =18

 //或者分开两条sql写：

select * from user where userid=1

selet * from user where age=18

理由：使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。

对于or+没有索引的age这种情况，假设它走了userId的索引，但是走到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并。

如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。

4、优化limit分页。

我们日常做分页需求时，一般会用 limit 实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。

反例：

select id，name，age from employee limit 10000，10

正例：

//方案一 ：返回上次查询的最大记录(偏移量)

select id，name from employee where id>10000 limit 10.

//方案二：order by + 索引

select id，name from employee order by id  limit 10000，10

//方案三：在业务允许的情况下限制页数：

理由

    当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的；

    如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少；

    方案二使用order by+索引，也是可以提高查询效率的；

    方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

5、优化你的like语句。

日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。

反例：

select userId，name from user where userId like '%123';

正例

select userId，name from user where userId like '123%';

理由：

把%放前面，并不走索引，如下：

 

6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行。

假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。

反例：

List<Long> userIds = sqlMap.queryList ( "select userId from user where isVip=1" );

boolean isVip = userIds.contains ( userId );

正例

Long userId = sqlMap.queryObject ( "select userId from user where userId= 'userId' and isVip='1' ")

boolean isVip = userId！=null;

 理由：需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销

 7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数。

业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)

反例：

select userId , loginTime from loginuser  where Date_ADD ( loginTime , Interval 7 DAY) >=now();

正例

explain select userId , loginTime from loginuser where loginTime >= Date_ADD (NOW(), INTERVAL -7 DAY);

理由：

• 索引列上使用mysql的内置函数，索引失效；

 

8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫。

反例：

select * from user where age-1=10；

正例

select * from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;

select * from user where age =11；

理由：虽然age加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。。

 

9、Inner join 、left join、right join，优先使用Inner join，如果是left join，左边表结果尽量小。

Inner join 内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集；

left join 在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录；

right join 在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。

都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Inner join（内连接），如果要使用left join，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。

反例:

select * from tab1 t1 left join tab2 t2  on t1.size = t2.size where t1.id>2;

正例：

select * from (select * from tab1 where id >2) t1 left join tab2 t2 on t1.size = t2.size;

理由

如果inner join是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点；

同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。

10、应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

反例

select age,name  from user where age <>18;

正例

//可以考虑分开两条sql写

select age,name  from user where age <18;

select age,name  from user where age >18;

理由：使用!=和<>很可能会让索引失效。

 11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

 表结构：（有一个联合索引idxuseridage，userId在前，age在后）

CREATE TABLE `user`(
  `id` int (11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `userId` int(11) NOT NULL,

  `age` int (11) DEFAULT NULL,

  `name` varchar (255) NOT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`),

  KEY `idx_userid_age` (`userId`,`age`) USING BTREE

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

 反例：

select * from user where age =10;

正例：

//符合最左匹配原则

select * from user where userid=10 and age =10；

//符合最左匹配原则

select * from user where userid =10;

 理由

当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则；

联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。

12、对查询进行优化，应考虑在where及order by涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。

反例：

select * from user where address ='深圳' order by age ;

正例：

添加索引

alter table user add index idx_address_age (address,age)

13、如果插入数据过多，考虑批量插入。

反例：

for(User u :list){
 INSERT into user(name,age) values(#name#,#age#
}

正例：

//一次500批量插入，分批进行

insert into user(name,age) values<

foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">

    (#{item.name},#{item.age})

</foreach>

理由：批量插入性能好，更加省时间。

14、在适当的时候，使用覆盖索引。

覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。

反例：

// like模糊查询，不走索引了

select * from user where userid like '%123%'

正例：

//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。

select id,name from user where userid like '%123%';

15、慎用distinct关键字。

distinct 关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。

反例：

SELECT DISTINCT * from  user;

正例：

select DISTINCT name from user;

理由：带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，cpu时间。

16、删除冗余和重复索引

反例：

KEY `idx_userId` (`userId`)

KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

正例:

//删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引

KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)

理由：重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。

17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。

避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。

反例：

//一次删除10万或者100万+？

delete from user where id <100000;

//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长

for（User user：list）{

   delete from user；

}

正例：

//分批进行删除,如每次500

delete user where id<500 

delete product where id>=500 and id<1000；

理由：一次性删除太多数据，可能会有lock wait timeout exceed的错误，所以建议分批操作。

18、where子句中考虑使用默认值代替null。

反例：

select * from user where age is not null ;

正例：

//设置0为默认值

select * from user where age>0;

理由

并不是说使用了is null 或者 is not null 就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关；

如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件 ！=，>isnull，isnotnull经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的。

如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。

19、不要有超过5个以上的表连接。

连表越多，编译的时间和开销也就越大；

把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高；

如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。

20、exist&in的合理利用。

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下SQL:

select * from A where deptId in(select deptId from B);

 这样写等价于：

先查询部门表B

select deptId from B

再由部门deptId，查询A的员工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成这样的一个循环：

 List<> resultSet ;

    for(int i=0;i<B.length;i++){

          for(int j=0;j<A.length;j++){

          if(A[i].id==B[j].id){

             resultSet.add(A[i]);

             break;

          }

       }

 }

显然，除了使用in，我们也可以用exists实现一样的查询功能，如下：

select * from A where exists ( select 1 from B where A.deptId =B.deptId);

因为exists查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得意保留。

那么，这样写就等价于：

select * from A,先从A表做循环

select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表做循环.

同理，可以抽象成这样一个循环:

List <> resultSet ;    

for ( int i = 0 ; i < A.length; i ++) {          

     for(int j = 0 ;j <B.length ; j ++) {

     if( A [i].deptId == B[ j ].deptId) {

             resultSet.add(A[i]);           

     break; 

    }  

  }    

}

数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。

因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果B的数据量小于A，适合使用in，如果B的数据量大于A，即适合选择exist。

21、尽量用union all替换 union。

如果检索结果中不会有重复的记录，推荐union all 替换 union。

反例：

select  from user where userid = 1

union 

select * from user where age  = 10

正例

select * from user where userid =1 

union all

select *from user where age =10

理由：如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用union all 代替union，这样会提高效率。

22、索引不宜太多，一般5个以内。

索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率；

insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定；

一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。

23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型。

反例：

`king_id` varchar（20） NOT NULL COMMENT '守护者Id'

正例：

 `king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '守护者Id'

 理由：相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。

因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。

25、尽量避免向客户端返回过多数据量。

假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。

反例：

//一次性查询所有数据回来

select * from LivingInfo where watchId = useId and watchTime >= Date_sub ( now(), Interval 1 Y )

正例：

//分页查询

select * from LivingInfo where watchId = useId and watchTime >= Date_sub ( now(), Interval 1 Y )  limit offset，pageSize

//如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页

select * from LivingInfo where watchId = useId  and  watchTime>= Date_sub ( now(), Interval 1 Y) limit 200;

26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。

 反例：

select * from A inner

join B on A.deptId = B.deptId;

正例：

select memeber.name,deptment.deptName from A member inner

join B deptment on member.deptId = deptment.deptId;

27、尽可能使用varchar/nvarchar 代替 char/nchar。

反例：

`deptName` char (100) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'

正例：

`deptName` varchar (100 ) DEFAULT NULL COMMENT '部门名称'

理由：因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。

28、为了提高group by 语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。

反例：

select job，avg（salary）from employee  group by job having job ='president'

or job = 'managent'

正例：

select job，avg（salary）from employee where job ='president'

or job = 'managent'  group by job；

29、如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效。

反例：

select * from user where userid = 123 ;

正例：

select * from user where userid = '123' ;

理由：为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。

30、使用explain 分析你SQL的计划。

日常开发写SQL的时候，尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL，尤其是走不走索引这一块。

explain select * from user where userid =10086 or age =18;

 

参考   https://mp.weixin.qq.com/s/KWpMmD9Lz34S1zOLA5kjug

          https://mp.weixin.qq.com/s/r40Oo2SCHyPvYQIn5fTjfQ 

          https://www.linkops.cn/da/1350.html#i-11

          https://www.linkops.cn/da/1214.html  主从同步慢

          https://mp.weixin.qq.com/s/1Jva2amp0ajIDUar0f6FZQ

https://www.cnblogs.com/rwxwsblog/tag/mysql/   mysql合集，5年程序员