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mysql數(shù)據(jù)庫語句優(yōu)化過程

 更新時間:2025年07月14日 09:30:46   作者:數(shù)字天下  
這篇文章主要介紹了mysql數(shù)據(jù)庫語句優(yōu)化過程,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

MySQL數(shù)據(jù)庫怎么加快查詢速度,優(yōu)化查詢效率,主要原則就是應盡量避免全表掃描,應該考慮在where及order by 涉及的列上建立索引。

建立索引不是建的越多越好,原則是:

第一:一個表的索引不是越多越好,也沒有一個具體的數(shù)字,根據(jù)以往的經(jīng)驗,一個表的索引最多不能超過6個,因為索引越多,對update和insert操作也會有性能的影響,涉及到索引的新建和重建操作。

第二:建立索引的方法論為:

  • 多數(shù)查詢經(jīng)常使用的列;
  • 很少進行修改操作的列;
  • 索引需要建立在數(shù)據(jù)差異化大的列上
  • 利用以上的基礎我們討論一下如何優(yōu)化sql.

1、MySQY語句模型結構優(yōu)化指導

a. ORDER BY + LIMIT組合的索引優(yōu)化

如果一個SQL語句形如:

SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

這個SQL語句優(yōu)化比較簡單,在[sort]這個欄位上建立索引即可。

b. WHERE + ORDER BY + LIMIT組合的索引優(yōu)化

如果一個SQL語句形如:

SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [VALUE] ORDER BY [sort] LIMIT [offset],[LIMIT];

這個語句,如果你仍然采用第一個例子中建立索引的方法,雖然可以用到索引,但是效率不高。更高效的方法是建立一個聯(lián)合索引(columnX,sort)

c. WHERE+ORDER BY多個欄位+LIMIT

如果一個SQL語句形如:

SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;

對于這個語句,大家可能是加一個這樣的索引:(x,y,uid)。但實際上更好的效果是(uid,x,y)。這是由MySQL處理排序的機制造成的。

2、復合索引(形如(x,y,uid)索引的索引)

先看這樣一條語句這樣的:

select* from users where area ='beijing' and age=22;

如果我們是在area和age上分別創(chuàng)建索引的話,由于mysql查詢每次只能使用一個索引,所以雖然這樣已經(jīng)相對不做索引時全表掃描提高了很多效率,但是如果area,age兩列上創(chuàng)建復合索引的話將帶來更高的效率。

在使用索引字段作為條件時,如果該索引是復合索引,那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引,否則該索引將不會被使用,并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

例如我們建立了一個這樣的索引(area,age,salary),那么其實相當于創(chuàng)建了(area,age,salary),(area,age),(area)三個索引,這樣稱為最佳左前綴特性。

3、like語句優(yōu)化

SELECT id FROM A WHERE name like ‘%abc%'

由于abc前面用了“%”,因此該查詢必然走全表查詢,除非必要,否則不要在關鍵詞前加%,優(yōu)化成如下

SELECT id FROM A WHERE name like ‘a(chǎn)bc%'

4、where子句使用 != 或 <> 操作符優(yōu)化

在where子句中使用 != 或 <>操作符,索引將被放棄使用,會進行全表查詢。

如SQL:

SELECT id FROM A WHERE ID != 5 

優(yōu)化成:

SELECT id FROM A WHERE ID>5 OR ID<5

5、where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 的優(yōu)化

在where子句中使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 判斷,索引將被放棄使用,會進行全表查詢。

如SQL:SELECT id FROM A WHERE num IS NULL 優(yōu)化成num上設置默認值0,確保表中num沒有null值,然后SQL為:

SELECT id FROM A WHERE num=0

6、where子句使用or的優(yōu)化

很多時候使用union all 或 nuin(必要的時候)的方式替換“or”會得到更好的效果。where子句中使用了or,索引將被放棄使用。

如SQL:

SELECT id FROM A WHERE num =10 or num = 20 

優(yōu)化成:

SELECT id FROM A WHERE num = 10 union all SELECT id FROM A WHERE num=20

7、where子句使用IN 或 NOT IN的優(yōu)化

in和not in 也要慎用,否則也會導致全表掃描。

方案一:between替換in

如SQL:

SELECT id FROM A WHERE num in(1,2,3) 

優(yōu)化成:

SELECT id FROM A WHERE num between 1 and 3

方案二:exist替換in

如SQL:

SELECT id FROM A WHERE num in(select num from b ) 

優(yōu)化成:

SELECT num FROM A WHERE num exists(select 1 from B where B.num = A.num)

方案三:left join替換in

如SQL:

SELECT id FROM A WHERE num in(select num from B) 

優(yōu)化成:

SELECT id FROM A LEFT JOIN B ON A.num = B.num

8、where子句中對字段進行表達式操作的優(yōu)化

不要在where子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算數(shù)運算或其他表達式運算,否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

  • 如SQL:SELECT id FROM A WHERE num/2 = 100 優(yōu)化成:SELECT id FROM A WHERE num = 100*2
  • 如SQL:SELECT id FROM A WHERE datediff(day,createdate,‘2016-11-30’)=0 優(yōu)化成:SELECT id FROM A WHERE createdate>=‘2016-11-30’ and createdate<‘2016-12-1’
  • 如SQL:SELECT id FROM A WHERE year(addate) <2016 優(yōu)化成:SELECT id FROM A where addate<‘2016-01-01’

9、任何地方都不要用 select * from table 

用具體的字段列表替換"*",不要返回用不到的字段

10、使用“臨時表”暫存中間結果

采用臨時表暫存中間結果好處:

(1)避免程序中多次掃描主表,減少程序執(zhí)行“共享鎖”阻塞“更新鎖”,減少了阻塞,提高了并發(fā)性能。

(2)盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù),請注意索引非常有限(只有主鍵索引)。

(3)避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表,以減少系統(tǒng)資源的浪費。

(4)盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量,若數(shù)據(jù)量過大,應考慮相應需求是否合理。

11、limit分頁優(yōu)化

總數(shù)據(jù)有500萬左右,以下例子

select * from wl_tagindex where byname=‘f’ order by id limit 300000,10 執(zhí)行時間是 3.21s

優(yōu)化后:

select * from (
select id from wl_tagindex
where byname=‘f' order by id limit 300000,10
) a
left join wl_tagindex b on a.id=b.id

執(zhí)行時間為 0.11s 速度明顯提升

這里需要說明的是 我這里用到的字段是 byname ,id 需要把這兩個字段做復合索引,否則的話效果提升不明顯

12、批量插入優(yōu)化

INSERT into person(name,age) values(‘A',14)
      INSERT into person(name,age) values(‘B',14)
      INSERT into person(name,age) values(‘C',14)

可優(yōu)化為:

INSERT into person(name,age) values(‘A',14),(‘B',14),(‘C',14),

13、利用limit 1 、top 1 取得一行

但是需要注意的是,Top關鍵字只能在SQL Server數(shù)據(jù)庫中可以使用,而在MySQL數(shù)據(jù)庫中就要使用具有同樣功能的LIMIT函數(shù)

有時要查詢一張表時,你知道只需要看一條記錄,你可能去查詢一條特殊的記錄??梢允褂胠imit 1 或者 top 1 來終止數(shù)據(jù)庫索引繼續(xù)掃描整個表或索引。

如SQL:

SELECT id FROM A LIKE ‘a(chǎn)bc%' 

優(yōu)化為:

SELECT id FROM A LIKE ‘a(chǎn)bc%' limit 1

14、盡量不要使用 BY RAND()命令

BY RAND()是隨機顯示結果,這個函數(shù)可能會為表中每一個獨立的行執(zhí)行BY RAND()命令,這個會消耗處理器的處理能力。

如SQL:

SELECT * FROM A order by rand() limit 10 

優(yōu)化為:

SELECT * FROM A WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM A)-(SELECT MIN(id) FROM A)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM A) LIMIT 10

15、排序的索引問題

Mysql查詢只是用一個索引,因此如果where子句中已經(jīng)使用了索引的話,那么order by中的列是不會使用索引的。因此數(shù)據(jù)庫默認排序可以符合要求情況下不要使用排序操作;

盡量不要包含多個列的排序,如果需要最好給這些列創(chuàng)建復合索引。

16、盡量用 union all 替換 union

union和union all的差異主要是前者需要將兩個(或者多個)結果集合并后再進行唯一性過濾操作,這就會涉及到排序,增加大量的cpu運算,加大資源消耗及延遲。

所以當我們可以確認不可能出現(xiàn)重復結果集或者不在乎重復結果集的時候,盡量使用union all而不是union

17、避免類型轉(zhuǎn)換

這里所說的“類型轉(zhuǎn)換”是指where子句中出現(xiàn)column字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換。

人為的上通過轉(zhuǎn)換函數(shù)進行轉(zhuǎn)換,直接導致mysql無法使用索引。如果非要轉(zhuǎn)型,應該在傳入?yún)?shù)上進行轉(zhuǎn)換。

例如utime 是datetime類型,傳入的參數(shù)是“2016-07-23”,在比較大小時通常是 date(utime)>"2016-07-23",可以優(yōu)化為utime>"2016-07-23 00:00:00"

18、盡可能使用更小的字段

MySQL從磁盤讀取數(shù)據(jù)后是存儲到內(nèi)存中的,然后使用cpu周期和磁盤I/O讀取它,這意味著越小的數(shù)據(jù)類型占用的空間越小,從磁盤讀或打包到內(nèi)存的效率都更好,但也不要太過執(zhí)著減小數(shù)據(jù)類型,要是以后應用程序發(fā)生什么變化就沒有空間了。

修改表將需要重構,間接地可能引起代碼的改變,這是很頭疼的問題,因此需要找到一個平衡點。

19、Inner join 和 left join、right join、子查詢

第一:inner join內(nèi)連接也叫等值連接是,left/rightjoin是外連接。

SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A LEFT JOIN B ON A.id =B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A RIGHT JOIN ON B A.id= B.id;
SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A INNER JOIN ON A.id =B.id;

經(jīng)過來之多方面的證實inner join性能比較快,因為inner join是等值連接,或許返回的行數(shù)比較少。但是我們要記得有些語句隱形的用到了等值連接,如:

SELECT A.id,A.name,B.id,B.name FROM A,B WHERE A.id = B.id;

推薦:能用inner join連接盡量使用inner join連接

第二:子查詢的性能又比外連接性能慢,盡量用外連接來替換子查詢。

Select* from A where exists (select * from B where id>=3000 and A.uuid=B.uuid);

A表的數(shù)據(jù)為十萬級表,B表為百萬級表,在本機執(zhí)行差不多用2秒左右,我們可以通過explain可以查看到子查詢是一個相關子查詢(DEPENDENCE SUBQUERY);Mysql是先對外表A執(zhí)行全表查詢,然后根據(jù)uuid逐次執(zhí)行子查詢,如果外層表是一個很大的表,我們可以想象查詢性能會表現(xiàn)比這個更加糟糕。

一種簡單的優(yōu)化就是用innerjoin的方法來代替子查詢,查詢語句改為:

Select* from A inner join B ON A.uuid=B.uuid using(uuid) where b.uuid>=3000; 

這個語句執(zhí)行測試不到一秒;

第三:使用JOIN時候,應該用小的結果驅(qū)動打的結果(left join 左邊表結果盡量小,如果有條件應該放到左邊先處理,right join同理反向),同時盡量把牽涉到多表聯(lián)合的查詢拆分多個query (多個表查詢效率低,容易鎖表和阻塞)。如:

Select * from A left join B A.id=B.ref_id where A.id>10;

可以優(yōu)化為:

select * from (select * from A wehre id >10) T1 left join B on T1.id=B.ref_id;

20、exist 代替 in

SELECT * from A WHERE idin (SELECT id from B)
SELECT * from A WHERE id EXISTS(SELECT 1 from A.id= B.id)
  • in 是在內(nèi)存中遍歷比較
  • exist 需要查詢數(shù)據(jù)庫,所以當B的數(shù)據(jù)量比較大時,exists效率優(yōu)于in.
  • in()只執(zhí)行一次,把B表中的所有id字段緩存起來,之后檢查A表的id是否與B表中的id相等,如果id相等則將A表的記錄加入到結果集中,直到遍歷完A表的所有記錄。
  • In 操作的流程原理如同一下代碼
List resultSet={};
    Array A=(select * from A);
    Array B=(select id from B);
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
      for(int j=0;j<B.length;j++) {
        if(A[i].id==B[j].id) {
          resultSet.add(A[i]);
          break;
        }
      }
    }
   return resultSet;

可以看出,當B表數(shù)據(jù)較大時不適合使用in(),因為它會B表數(shù)據(jù)全部遍歷一次

  • 如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那么最多有可能遍歷10000*1000000次,效率很差。
  • 再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那么最多有可能遍歷10000*100次,遍歷次數(shù)大大減少,效率大大提升。
  • 結論:in()適合B表比A表數(shù)據(jù)小的情況

exist()會執(zhí)行A.length()次,執(zhí)行過程代碼如下

List resultSet={};
    Array A=(select * from A);
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
      if(exists(A[i].id) { //執(zhí)行select 1 from B where B.id=A.id是否有記錄返回
        resultSet.add(A[i]);
      }
    }
    return resultSet;

當B表比A表數(shù)據(jù)大時適合使用exists(),因為它沒有那么多遍歷操作,只需要再執(zhí)行一次查詢就行。

  • 如:A表有10000條記錄,B表有1000000條記錄,那么exists()會執(zhí)行10000次去判斷A表中的id是否與B表中的id相等。
  • 如:A表有10000條記錄,B表有100000000條記錄,那么exists()還是執(zhí)行10000次,因為它只執(zhí)行A.length次,可見B表數(shù)據(jù)越多,越適合exists()發(fā)揮效果。
  • 再如:A表有10000條記錄,B表有100條記錄,那么exists()還是執(zhí)行10000次,還不如使用in()遍歷10000*100次,因為in()是在內(nèi)存里遍歷比較,而exists()需要查詢數(shù)據(jù)庫,

我們都知道查詢數(shù)據(jù)庫所消耗的性能更高,而內(nèi)存比較很快。

結論:exists()適合B表比A表數(shù)據(jù)大的情況

當A表數(shù)據(jù)與B表數(shù)據(jù)一樣大時,in與exists效率差不多,可任選一個使用。

總結

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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