超详细汇总21个mysql优化实践【收藏版MySQL优化】

云惠网小编 2022年1月15日05:18:03
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21个mysql优化最佳实践

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19. 🥬选择正确的存储引擎

8.尽量避免使用or,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

再比如:经常用到的查询数据库中姓张的所有人:

14. 🍚把 IP 地址存成 UNSIGNED INT

比较重要的字段有:

select_type : 查询类型,有简单查询、联合查询、子查询等;
key : 使用的索引;
rows : 扫描的行数;

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值,你应该总是让你的字段保持NOT NULL。这看起来好像有点争议,请往下看。
首先,问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是 INT,那就是 0 和 NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别,那么你就不要使用 NULL。(你知道吗?在 Oracle 里,NULLEmpty 的字符串是一样的!)
不要以为 NULL 不需要空间,其需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂。 当然,这里并不是说你就不能使用 NULL 了,现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,你需要使用 NULL 值。

#这是错误的
SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id + 1 = 5;

比如:

20.🍷 使用一个对象关系映射器 (Object Relational Mapper)

SELECT * FROM t1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t2 WHERE t1.username = t2.username)

23.🥠SQL优化之查询优化

将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询,然后在应用程序中进行关联,这样做的好处有:

24.🥩分析查询语句

在这里插入图片描述

3.重构查询方式

4. 🍤为搜索字段建索引

SELECT * FROM t2 WHERE score = 10*9
SELECT * FROM t2 WHERE username LIKE 'li%'

最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

正常的情况下,当你在当你在你的脚本中执行一个 SQL 语句的时候,你的程序会停在那里直到没这个 SQL 语句返回,然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。
mysql_unbuffered_query() 发送一个 SQL 语句到 MySQL 而并不像mysql_query()一样去自动 fethch 和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存,尤其是那些会产生大量结果的查询语句,并且,你不需要等到所有的结果都返回,只需要第一行数据返回的时候,你就可以开始马上开始工作于查询结果了。
然而,这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走,或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且, mysql_num_rows()或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以,是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

通过对查询语句的分析,可以了解查询语句执行的情况,找出查询语句执行的瓶颈,从而优化查询语句。mysql中提供了EXPLAIN语句和DESCRIBE语句,用来分析查询语句。
EXPLAIN语句的基本语法如下:
EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options;
使用EXTENED关键字,EXPLAIN语句将产生附加信息。select_options是select语句的查询选项,包括from where子句等等。
执行该语句,可以分析EXPLAIN后面的select语句的执行情况,并且能够分析出所查询的表的一些特征。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user;
查询结果进行解释说明:
a、id:select识别符,这是select的查询序列号。
b、select_type:标识select语句的类型。
它可以是以下几种取值:
b1、SIMPLE(simple)表示简单查询,其中不包括连接查询和子查询。
b2、PRIMARY(primary)表示主查询,或者是最外层的查询语句。
b3、UNION(union)表示连接查询的第2个或者后面的查询语句。
b4、DEPENDENT UNION(dependent union)连接查询中的第2个或者后面的select语句。取决于外面的查询。
b5、UNION RESULT(union result)连接查询的结果。
b6、SUBQUERY(subquery)子查询的第1个select语句。
b7、DEPENDENT SUBQUERY(dependent subquery)子查询的第1个select,取决于外面的查询。
b8、DERIVED(derived)导出表的SELECT(FROM子句的子查询)。
c、table:表示查询的表。
d、type:表示表的连接类型。
下面按照从最佳类型到最差类型的顺序给出各种连接类型。
d1、system,该表是仅有一行的系统表。这是const连接类型的一个特例。
d2、const,数据表最多只有一个匹配行,它将在查询开始时被读取,并在余下的查询优化中作为常量对待。const表查询速度很快,因为它们只读一次。const用于使用常数值比较primary key或者unique索引的所有部分的场合。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE id=1;
d3、eq_ref,对于每个来自前面的表的行组合,从该表中读取一行。当一个索引的所有部分都在查询中使用并且索引是UNIQUE或者PRIMARY KEY时候,即可使用这种类型。eq_ref可以用于使用“=”操作符比较带索引的列。比较值可以为常量或者一个在该表前面所读取的表的列的表达式。
例如:EXPLAIN SELECT * FROM user,db_company WHERE user.company_id = db_company.id;
d4、ref对于来自前面的表的任意行组合,将从该表中读取所有匹配的行。这种类型用于所以既不是UNION也不是primaey key的情况,或者查询中使用了索引列的左子集,即索引中左边的部分组合。ref可以用于使用=或者<=>操作符的带索引的列。
d5、ref_or_null,该连接类型如果ref,但是如果添加了mysql可以专门搜索包含null值的行,在解决子查询中经常使用该连接类型的优化。
d6、index_merge,该连接类型表示使用了索引合并优化方法。在这种情况下,key列包含了使用的索引的清单,key_len包含了使用的索引的最长的关键元素。
d7、unique_subquery,该类型替换了下面形式的in子查询的ref。是一个索引查询函数,可以完全替代子查询,效率更高。
d8、index_subquery,该连接类型类似于unique_subquery,可以替换in子查询,但是只适合下列形式的子查询中非唯一索引。
d9、range,只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。key_len包含所使用索引的最长关键元素。当使用=,<>,>,>=,<,<=,is null,<=>,between或者in操作符,用常量比较关键字列时,类型为range。
d10、index,该连接类型与all相同,除了只扫描索引树。着通常比all快,引文索引问价通常比数据文件小。
d11、all,对于前面的表的任意行组合,进行完整的表扫描。如果表是第一个没有标记const的表,这样不好,并且在其他情况下很差。通常可以增加更多的索引来避免使用all连接。
e、possible_keys:possible_keys列指出mysql能使用那个索引在该表中找到行。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子句看它是否引起某些列或者适合索引的列来提高查询性能。如果是这样,可以创建适合的索引来提高查询的性能。
f、key:表示查询实际使用到的索引,如果没有选择索引,该列的值是null,要想强制mysql使用或者忽视possible_key列中的索引,在查询中使用force index、use index或者ignore index
g、key_len:表示mysql选择索引字段按照字节计算的长度,如果健是null,则长度为null。注意通过key_len值可以确定mysql将实际使用一个多列索引中的几个字段。
h、ref:表示使用那个列或者常数或者索引一起来查询记录。
i、rows:显示mysql在表中进行查询必须检查的行数。
j、Extra:该列mysql在处理查询时的详细信息。

SELECT * FROM t WHERE score IS NULL

使用“垂直分割”技术(见下一条),你可以分割你的表成为两个一个是定长的,一个则是不定长的。

3.索引列的顺序

Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。

一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

9.尽量避免进行null值的判断,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。(以前,在银行做过项目,见过一张表有 100 多个字段,很恐怖)

同第1个,单独的列;

在这里插入图片描述

SELECT * FROM t WHERE 1=1
#进行全表查询,没有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_%';
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '%ptd_';
#有用到索引
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE 'ptd_%';

使用 ORM (Object Relational Mapper),你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM 可以做的所有事情,也能被手动的编写出来。但是,这需要一个高级专家。
ORM 的最重要的是“Lazy Loading”,也就是说,只有在需要的去取值的时候才会去真正的去做。但你也需要小心这种机制的副作用,因为这很有可能会因为要去创建很多很多小的查询反而会降低性能。
ORM 还可以把你的 SQL 语句打包成一个事务,这会比单独执行他们快得多得多。
目前,个人最喜欢的 PHP 的 ORM 是:Doctrine

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的 DELETEINSERT 查询,你需要非常小心,要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。
Apache 会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。
如果你把你的表锁上一段时间,比如 30 秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这 30 秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让你泊 WEB 服务 Crash,还可能会让你的整台服务器马上掛了。
所以,如果你有一个大的处理,你定你一定把其拆分,使用 LIMIT 条件是一个好的方法。下面是一个示例:

1.减少请求的数据量

当你查询表的有些时候,你已经知道结果只会有一条结果,但因为你可能需要去 fetch 游标,或是你也许会去检查返回的记录数。
在这种情况下,加上 LIMIT 1 可以增加性能。这样一样,MySQL 数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
下面的示例,只是为了找一下是否有“中国”的用户,很明显,后面的会比前面的更有效率。(请注意,第一条中是 Select *,第二条是 Select 1)

下面的示例是随机挑一条记录:
在这里插入图片描述

7.🍢避免 SELECT *

索引包含所有需要查询的字段的值。具有以下优点:

SELECT * FROM `user` WHERE username LIKE '张%';

示例一:在 Users 表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢? 这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户ID,用户名,口令,用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性
能。

使用 EXPLAIN 关键字可以让你知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的……等等,等等。
挑一个你的 SELECT 语句(推荐挑选那个最复杂的,有多表联接的),把关键字 EXPLAIN 加到前面。你可以使用 phpmyadmin 来做这个事。然后,你会看到一张表格。下面的这个示例中,我们忘记加上了 group_id 索引,并且有表联接:

SELECT * FROM t2 WHERE score/10 = 9
SELECT * FROM t2 WHERE SUBSTR(username,1,2) = 'li'

5. 🥘在 Join 表的时候使用相同类型的例

上面两条 SQL 语句的差别就是 CURDATE() ,MySQL 的查询缓存对这个函数不起作用。所以,像 NOW()RAND() 或是其它的诸如此类的 SQL 函数都不会开启查询缓存,因为这些函数的返回是会不定的易变的。所以,你所需要的就是用一个变量来代替 MySQL 的函数,从而开启缓存。

2.减少服务器端扫描的行数

3. 🥗当只要一行数据时使用 LIMIT 1 1

9. 🧉使用 ENUM 而不是 VARCHAR

21. 🍉小心 “ 永久链接 ”

优化方式:可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下:

5.覆盖索引

1.切分大查询

如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是 “static”或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段: VARCHAR,TEXT。只要你包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能,因为 MySQL 搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。
并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间因为定长的字段无论你用不用,他都是要分配那么多的空间。


SELECT * FROM t WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM t WHERE id = 3

2.优化数据访问

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会经常用来做搜索,那么,请为其建立索引吧

另外,你需要注意的是,这些被分出去的字段所形成的表,你不会经常性地去 Join 他们,不然的话,这样的性能会比不分割时还要差,而且,会是极数级的下降

在进行查询时,索引列不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无法使用索引。
例如下面的查询不能使用 actor_id 列的索引:

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询,你应该确认两个表中 Join 的字段是被建过索引的。这样,MySQL 内部会启动为你优化 Join 的 SQL 语句的机制。
而且,这些被用来 Join 的字段,应该是相同的类型的。例如:如果你要把DECIMAL 字段和一个 INT 字段 Join 在一起,MySQL 就无法使用它们的索引。对于那些 STRING 类型,还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

如:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

很多程序员都会创建一个 VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的 IP 而不是整形的 IP。如果你用整形来存放,只需要 4 个字节,并且你可以有定长的字段。而且,这会为你带来查询上的优势,尤其是当你需要使用这样的 WHERE 条件:IP between ip1 and ip2
我们必需要使用 UNSIGNED INT因为 IP 地址会使用整个 32 位的无符号整型。
而你的查询,你可以使用 INET_ATON() 来把一个字符串 IP 转成一个整型,并使用 INET_NTOA() 把一个整形转成一个字符串 IP。在 PHP 中,也有这样的函数 ip2long() 和 long2ip()
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2.多列索引

在需要使用多个列作为条件进行查询时,使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。
例如下面的语句中,最好把actor_idfilm_id 设置为多列索引。猿辅导有道题,详见链接,可以让理解更深刻。

10.尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描

示例二: 你有一个叫 “last_login” 的字段,它会在每次用户登录时被更新。但是,每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以,你可以把这个字段放到另一个表中,这样就不会影响你对用户 ID,用户名,用户角色的不停地读取了,因为查询缓存会帮你增加很多性能。

前言

如:’%ptd_’ 和 ‘%ptd_%’ 都没有用到索引;而 ‘ptd_%’ 使用了索引。

在这里插入图片描述

11.当数据量大时,避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件,我们会默认使用该条件,数据库引擎会放弃索引进行全表扫描

11. 🍰尽可能的使用 NOT NULL

对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。
参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。
如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用 INT 来做主键,使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间,使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。
当然,你也需要留够足够的扩展空间,不然,你日后来干这个事,你会死的很难看,参看 Slashdot 的例子(2009 年 11 月 06 日),一个简单的 ALTER TABLE 语句花了 3 个多小时,因为里面有一千六百万条数据。

当我们为 group_id 字段加上索引后:
超详细汇总21个mysql优化实践【收藏版MySQL优化】
我们可以看到,前一个结果显示搜索了 7883 行,而后一个只是搜索了两个表的 9 和 16 行。查看 rows 列可以让我们找到潜在的性能问题。

Prepared Statements 很像存储过程,是一种运行在后台的 SQL 语句集合,我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处,无论是性能问题还是安全问题
Prepared Statements 可以检查一些你绑定好的变量,这样可以保护你的程序不会受到“SQL 注入式”攻击。当然,你也可以手动地检查你的这些变量,然而,手动的检查容易出问题,而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework 或是 ORM 的时候,这样的问题会好一些。
性能方面,当一个相同的查询被使用多次的时候,这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些 Prepared Statements 定义一些参数,而 MySQL 只会解析一次。
虽然最新版本的 MySQL 在传输 Prepared Statements 是使用二进制形式,所以这会使得网络传输非常有效率
当然,也有一些情况下,我们需要避免使用 Prepared Statements,因为其不支持查询缓存。但据说版本 5.1 后支持了。
在 PHP 中要使用 prepared statements,你可以查看其使用手册:mysql扩展 或是使用数据库抽象层,如: PDO.

SELECT * FROM t WHERE id BETWEEN 2 AND 3

只返回必要的列:最好不要使用 SELECT * 语句。
只返回必要的行:使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
缓存重复查询的数据:使用缓存可以避免在数据库中进行查询,特别在要查询的数据经常被重复查询时,缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。

我们应该为数据库里的每张表都设置一个 ID 做为其主键,而且最好的是一个 INT 型的(推荐使用 UNSIGNED),并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT 标志。
就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段,你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。另外,在你的程序中,你应该使用表的 ID 来构造你的数据结构。
而且,在 MySQL 数据引擎下,还有一些操作需要使用主键,在这些情况下,主键的性能和设置变得非常重要,比如,集群,分区……
在这里,只有一个情况是例外,那就是“关联表”的“外键”,也就是说,这个表的主键,通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如:有一个“学生表”有学生的 ID,有一个“课程表”有课程 ID,那么,“成绩表”就是“关联表”了,其关联了学生表和课程表,在成绩表中,学生 ID 和课程 ID 叫“外键”其共同组成主键。

12.🍘Prepared Statements

优化方式:可以将表达式、函数操作移动到等号右侧。如下:

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是 TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。
如果你有一个字段,比如“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,你知道这些字段的取值是有限而且固定的,那么,你应该使用 ENUM而不是 VARCHAR
MySQL 也有一个“建议”(见第十条)告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个 VARCHAR 字段时,这个建议会告诉你把其改成 ENUM 类型。使用PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议

对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列,必须使用前缀索引,只索引开始的部分字符。

16. 🥨垂直分割

今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于 Web 应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是 DBA 才需要担心的事,而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构,对操作数据库时(尤其是查表时的 SQL 语句),我们都需要注意数据操作的性能。这里,我们不会讲过多的 SQL 语句的优化,而只是针对 MySQL 这一 Web 应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用

PROCEDURE ANALYSE() 会让 MySQL 帮你去分析你的字段和其实际的数据,并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据,这些建议才会变得有用,因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。
例如,如果你创建了一个 INT 字段作为你的主键,然而并没有太多的数据,那么,PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成 MEDIUMINT 。或是你使用了一个 VARCHAR 字段,因为数据不多,你可能会得到一个让你把它
改成 ENUM 的建议。这些建议,都是可能因为数据不够多,所以决策做得就不够准。
phpmyadmin 里,你可以在查看表时,点击 “Propose table structure” 来查看这些建议

在这里插入图片描述

10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议

想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法,但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。
如果你真的想把返回的数据行打乱了,你有 N 种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是:MySQL 会不得不去执行 RAND()函数(很耗 CPU 时间),而且这是为了每一行记录去记行,然后再对其排序。就算是你用了 Limit 1 也无济于事(因为要排序)

从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和 WEB 服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。所以,你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯
在这里插入图片描述

一定要注意,这些只是建议,只有当你的表里的数据越来越多时,这些建议才会变得准确。一定要记住,你才是最终做决定的人

优化方式:如果是连续数值,可以用between代替。如下:

15. 🍾固定长度的表会更快

在 MySQL 中有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要 update 一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM 对于 SELECT COUNT(*)这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比MyISAM 还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

SELECT actor_id FROM sakila.actor WHERE actor_id  = 5 - 1;

2.分解大连接查询

优化方式:可以用union代替or。如下:

8. 🥂永远为每张表设置一个 ID

SELECT * FROM t WHERE score = 0

2. 🍜EXPLAIN 你的 SELECT 查询

6.优先使用索引,避免全表扫描

SELECT * FROM t WHERE id = 1 OR id = 3

1.🧁为查询缓存优化你的查询

4.前缀索引

18.🍣越小的列会越快

1.选用选择性高的字段作为索引,一般unique的选择性最高;
2.复合索引:选择性越高的排在越前面。(左前缀原则);
3.如果查询条件中两个条件都是选择性高的,最好都建索引;

SELECT * FROM t WHERE id IN (2,3)
SELECT * FROM t1 WHERE username IN (SELECT username FROM t2)

MySQL优化目录

  • 前言
  • 1.🧁为查询缓存优化你的查询
  • 2. 🍜EXPLAIN 你的 SELECT 查询
  • 3. 🥗当只要一行数据时使用 LIMIT 1 1
  • 4. 🍤为搜索字段建索引
  • 5. 🥘在 Join 表的时候使用相同类型的例
  • 6. 🥯千万不要 ORDER BY RAND()
  • 7.🍢避免 SELECT *
  • 8. 🥂永远为每张表设置一个 ID
  • 9. 🧉使用 ENUM 而不是 VARCHAR
  • 10. 从 PROCEDURE ANALYSE() 取得建议
  • 11. 🍰尽可能的使用 NOT NULL
  • 12.🍘Prepared Statements
  • 13. 🥂无缓冲的查询
  • 14. 🍚把 IP 地址存成 UNSIGNED INT
  • 15. 🍾固定长度的表会更快
  • 16. 🥨垂直分割
  • 17.🍥拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句
  • 18.🍣越小的列会越快
  • 19. 🥬选择正确的存储引擎
  • 20.🍷 使用一个对象关系映射器 (Object Relational Mapper)
  • 21. 🍉小心 “ 永久链接 ”
  • 22.🍫sql优化之索引优化
    • 1.独立的列
    • 2.多列索引
    • 3.索引列的顺序
    • 4.前缀索引
    • 5.覆盖索引
    • 6.优先使用索引,避免全表扫描
    • 7.尽量避免使用in 和not in,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
    • 8.尽量避免使用or,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
    • 9.尽量避免进行null值的判断,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
    • 10.尽量避免在where条件中等号的左侧进行表达式、函数操作,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描
    • 11.当数据量大时,避免使用where 1=1的条件。通常为了方便拼装查询条件,我们会默认使用该条件,数据库引擎会放弃索引进行全表扫描
  • 23.🥠SQL优化之查询优化
    • 1.使用Explain进行分析
    • 2.优化数据访问
    • 3.重构查询方式
  • 24.🥩分析查询语句
SELECT * FROM tab
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';
SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);

在这里插入图片描述

13. 🥂无缓冲的查询

17.🍥拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句

让选择性最强的索引列放在前面。
索引的选择性是指:不重复的索引值和记录总数的比值。最大值为 1,此时每个记录都有唯一的索引与其对应。选择性越高,每个记录的区分度越高,查询效率也越高。

1.索引通常远小于数据行的大小,只读取索引能大大减少数据访问量。
2.一些存储引擎(例如 MyISAM)在内存中只缓存索引,而数据依赖于操作系统来缓存。因此,只访问索引可以不使用系统调用(通常比较费时)。
3.对于 InnoDB 引擎,若辅助索引能够覆盖查询,则无需访问主索引。

大多数的 MySQL 服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被 MySQL 的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。
这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让 MySQL 不使用缓存。请看下面的示例:

22.🍫sql优化之索引优化

例如下面显示的结果中 customer_id 的选择性比 staff_id 更高,因此最好把 customer_id 列放在多列索引的前面。

SELECT film_id, actor_ id FROM sakila.film_actor
WHERE actor_id = 1 AND film_id = 1;

6. 🥯千万不要 ORDER BY RAND()

从上图你可以看到那个搜索字串 “last_name LIKE ‘a%’”,一个是建了索引,一个是没有索引,性能差了 4 倍左右。
另外,你应该也需要知道什么样的搜索是不能使用正常的索引的。例如,当你需要在一篇大的文章中搜索一个词时,如: “WHERE post_content LIKE ‘%apple%’”,索引可能是没有意义的。你可能需要使用 MySQL 全文索引 或是自己做一个索引(比如说:搜索关键词或是 Tag 什么的)

优化方式用代码拼装sql时进行判断,没where加where,有where加and。
索引的好处:建立索引后,查询时不会扫描全表,而会查询索引表锁定结果。
索引的缺点:在数据库进行DML操作的时候,除了维护数据表之外,还需要维护索引表,运维成本增加。
应用场景:数据量比较大,查询字段较多的情况。

前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

如果是子查询,可以用exists代替。如下:

优化方式:可以给字段添加默认值0,对0值进行判断。如下:

1.独立的列

mysql在使用like进行模糊查询的时候把%放后面,避免开头模糊查询
因为mysql在使用like查询的时候只有使用后面的%时,才会使用到索引。

“永久链接”的目的是用来减少重新创建 MySQL 链接的次数。当一个链接被创建了,它会永远处在连接的状态,就算是数据库操作已经结束了。而且,自从我们的 Apache 开始重用它的子进程后——也就是说,下一次的 HTTP 请求会重用 Apache 的子进程,并重用相同的 MySQL 链接。
在理论上来说,这听起来非常的不错。但是从个人经验(也是大多数人的)上来说,这个功能制造出来的麻烦事更多。因为,你只有有限的链接数,内存问题,文件句柄数,等等。
而且,Apache 运行在极端并行的环境中,会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前,你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构

7.尽量避免使用in 和not in,会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。

1.使用Explain进行分析

让缓存更高效:对于连接查询,如果其中一个表发生变化,那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询,即使其中一个表发生变化,对其它表的查询缓存依然可以使用。
分解成多个单表查询,这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到,从而减少冗余记录的查询。
减少锁竞争;
在应用层进行连接,可以更容易对数据库进行拆分,从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中,使用 IN() 代替连接查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的连接要更高效。

SELECT COUNT(DISTINCT staff_id)/COUNT(*) AS staff_id_selectivity,
COUNT(DISTINCT customer_id)/COUNT(*) AS customer_id_selectivity,
COUNT(*)
FROM payment;
#结果如下
staff_id_selectivity: 0.0001
customer_id_selectivity: 0.0373
COUNT(*): 16049

索引规则:

本文转自 https://blog.csdn.net/weixin_45735355/article/details/122459992

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