EXPLAIN

  • 做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。
  • 下面来个简单的示例，标注（1、2、3、4、5）我们要重点关注的数据：
    EXPLAIN-Example
  • EXPLAIN字段说明
  • type列:连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别。
  • key列:使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式。
  • key_len列:索引长度。
  • rows列:扫描行数。该值是个预估值。
  • extra列:详细说明。注意，常见的不太友好的值，如下：Using filesort，Using temporary。

SQL语句中IN包含的值不应过多

  • 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。再例如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用between就不要用in了；再或者使用连接来替换。

SELECT语句务必指明字段名称

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

当只需要一条数据的时候，使用 limit 1

  • 这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

  • or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union（必要的时候）的方式来代替“or”会得到更好的效果。

尽量用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。

不使用ORDER BY RAND()

  • select id from dynamic order by rand() limit 1000;
  • 上面的SQL语句，可优化为：
    select id from dynamict1 join (select rand() * (select max(id) fromdynamic) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;

区分in和exists、not in和not exists

  • select * from 表A where id in (select id from 表B)
  • 上面SQL语句相当于:
  • select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.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，那么以外层表为驱动表，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适合于外表小而内表大的情况。
  • 关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句？
  • 原SQL语句：
    • select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)
  • 高效的SQL语句：
    • select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null
  • 取出的结果集如下图表示，A表不在B表中的数据：
    not in

使用合理的分页方式以提高分页的效率

  • select id,name from product limit 866613, 20
  • 使用上述SQL语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。
  • 优化的方法如下：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。比如此列中，上一页最大的id是866612。SQL可以采用如下的写法：
  • select id,name from product where id> 866612 limit 20

分段查询

  • 在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

避免在where子句中对字段进行null值判断

  • 对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

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%'。
  • 那如何查询%name%？
  • 答案：使用全文索引。
  • 在我们查询中经常会用到select id,num from <table_name> where name like '%zhangsan%';。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。
  • 创建全文索引的SQL语法是：
    ALTER TABLE <table_name> ADD FULLTEXT INDEX idx_name (name);
  • 使用全文索引的SQL语句是：
    select id,num from <table_name> where match(name) against('zhangsan' in boolean mode);
  • 注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

避免在where子句中对字段进行表达式操作

  • 比如：
    select user_id,user_project from user_base where age*2=36;
  • 中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成：
    select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

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。

对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

  • 举列来说索引含有字段id、name、school，可以直接用id字段，也可以id、name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

  • 有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

注意范围查询语句

  • 对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between、>、<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

关于JOIN优化

join

  • 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.
  • 注意：
    • MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决：
      select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is null union all select * from B;
    • 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。
    • 合理利用索引：
      • 被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
    • 利用小表去驱动大表：
    • 巧用STRAIGHT_JOIN：
      • inner join是由MySQL选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。
      • 这个方式有时能减少3倍的时间。