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第四节 SQL优化基础知识

亮子 2022-09-17 04:05:54 2777 0 0 0

1、SQL执行顺序

  • (8) SELECT(9) DISTINCT column,…
    选择字段 、去重

  • (6) AGG_FUNC(column or expression),…
    聚合函数

  • (1) FROM [left_table]
    选择表

  • (3) JOIN
    链接

  • (2) ON
    链接条件

  • (4) WHERE
    条件过滤

  • (5) GROUP BY
    分组

  • (7) HAVING
    分组过滤

  • (10) ORDER BY
    排序

  • (11) LIMIT count OFFSET count;
    分页

2、查询SQL尽量不要使用select *,而是具体字段

  • 反例:
SELECT * FROM student
  • 正例:
SELECT id,NAME FROM student

理由:

  • 字段多时,大表能达到100多个字段甚至达200多个字段
  • 只取需要的字段,节省资源、减少网络开销
  • select * 进行查询时,很可能不会用到索引,就会造成全表扫描

3、避免在where子句中使用or来连接条件

查询id为1或者薪水为3000的用户:

  • 反例:
SELECT * FROM student WHERE id=1 OR salary=30000
  • 正例:

(1)使用union all

SELECT * FROM student WHERE id=1
UNION ALL
SELECT * FROM student WHERE salary=30000

(2)分开两条sql写

SELECT * FROM student WHERE id=1
SELECT * FROM student WHERE salary=30000

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salary这种情况,假设它走了id的索引,但是走到salary查询条件时,它还得全表扫描。也就是说整个过程需要三步:全表扫描+索引扫描+合并。如果它一开始就走全表扫描,直接一遍扫描就搞定。虽然mysql是有优化器的,处于效率与成本考虑,遇到or条件,索引还是可能失效的

4、使用varchar代替char

  • 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:

  • varchar变长字段按数据内容实际长度存储,存储空间小,可以节省存储空间
  • char按声明大小存储,不足补空格
  • 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

5、尽量使用数值替代字符串类型

  • 主键(id):primary key优先使用数值类型int,tinyint
  • 性别(sex):0-代表女,1-代表男;数据库没有布尔类型,mysql推荐使用tinyint
  • 支付方式(payment):1-现金、2-微信、3-支付宝、4-信用卡、5-银行卡
  • 服务状态(state):1-开启、2-暂停、3-停止
  • 商品状态(state):1-上架、2-下架、3-删除

6、查询尽量避免返回大量数据

  • 如果查询返回数据量很大,就会造成查询时间过长,网络传输时间过长。同时,大量数据返回也可能没有实际意义。如返回上千条甚至更多,用户也看不过来。
  • 通常采用分页,一页习惯10/20/50/100条。

7、使用explain分析你SQL执行计划

SQL很灵活,一个需求可以很多实现,那哪个最优呢?SQL提供了explain关键字,它可以分析你的SQL执行计划,看它是否最佳。Explain主要看SQL是否使用了索引。

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=1

图片alt

8、是否使用了索引及其扫描类型

1)、type:

  • ALL 全表扫描,没有优化,最慢的方式
  • index 索引全扫描
  • range 索引范围扫描,常用语<,<=,>=,between等操作
  • ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描,返回单条记录,常出现在关联查询中
  • eq_ref 类似ref,区别在于使用的是唯一索引,使用主键的关联查询
  • const 当查询是对主键或者唯一键进行精确查询,系统会把匹配行中的其他列作为常数处理
  • null MySQL不访问任何表或索引,直接返回结果
  • System 表只有一条记录(实际中基本不存在这个情况)

性能排行:
System > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

2)、possible_keys:

显示可能应用在这张表中的索引

3)、key

真正使用的索引方式

9、创建name字段的索引

提高查询速度的最简单最佳的方式

ALTER TABLE student ADD INDEX index_name (NAME)

10、优化like语句:

模糊查询,程序员最喜欢的就是使用like,但是like很可能让你的索引失效

  • 反例:
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1'
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '%1%'
  • 正例:
EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME LIKE '1%'

1)、未使用索引:故意使用sex非索引字段

EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE NAME=1 OR sex=1

图片alt

2)、主键索引生效

EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE id=1

图片alt

3)、索引失效,type=ALL,全表扫描

EXPLAIN
SELECT id,NAME FROM student WHERE id LIKE '%1'

11、字符串怪现象

  • 反例:
#未使用索引
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME=123
  • 正例:
#使用索引
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE NAME='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,把它们转换为数值类型再做比较

12、索引不宜太多,一般5个以内

  • 索引并不是越多越好,虽其提高了查询的效率,但却会降低插入和更新的效率
  • 索引可以理解为一个就是一张表,其可以存储数据,其数据就要占空间
  • 再者,索引表的一个特点,其数据是排序的,那排序要不要花时间呢?肯定要
  • insert或update时有可能会重建索引,如果数据量巨大,重建将进行记录的重新排序,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有存在的必要

13、索引不适合建在有大量重复数据的字段上

如性别字段。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。

14、where限定查询的数据

数据中假定就一个男的记录

  • 反例:
SELECT id,NAME FROM student WHERE sex='男'
  • 正例:
SELECT id,NAME FROM student WHERE id=1 AND sex='男'

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

15、避免在索引列上使用内置函数

业务需求:查询最近七天内新生儿(用学生表替代下)

1)、给birthday字段创建索引:

ALTER TABLE student ADD INDEX idx_birthday (birthday)

2)、当前时间加7天:

SELECT NOW()
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 7 DAY)

3)、反例:

EXPLAIN
SELECT * FROM student
WHERE DATE_ADD(birthday,INTERVAL 7 DAY) >=NOW();

4)、正例:

EXPLAIN
SELECT * FROM student
WHERE  birthday >= DATE_ADD(NOW(),INTERVAL 7 DAY);

5)、理由:

  • 使用索引列上内置函数

  • 索引失效:

图片alt

  • 索引有效:

图片alt

16、避免在where中对字段进行表达式操作

  • 反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id+1-1=+1
  • 正例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=+1-1+1

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE id=1

理由:

  • SQL解析时,如果字段相关的是表达式就进行全表扫描

图片alt

  • 字段干净无表达式,索引生效

图片alt

17、避免在where子句中使用!=或<>操作符

应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。记住实现业务优先,实在没办法,就只能使用,并不是不能使用。如果不能使用,SQL也就无需支持了。

  • 反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary!=3000

EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE salary<>3000

理由:

使用!=和<>很可能会让索引失效

图片alt

18、去重distinct过滤字段要少

# 索引失效
EXPLAIN
SELECT DISTINCT * FROM student

# 索引生效
EXPLAIN
SELECT DISTINCT id,NAME FROM student

# 索引生效
EXPLAIN
SELECT DISTINCT NAME FROM student

理由:

带distinct的语句占用cpu时间高于不带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,如cpu时间

19、where中使用默认值代替null

  • 环境准备:
#修改表,增加age字段,类型int,非空,默认值0
ALTER TABLE student ADD age INT NOT NULL DEFAULT 0;

#修改表,增加age字段的索引,名称为idx_age
ALTER TABLE student ADD INDEX idx_age (age);
  • 反例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student WHERE age IS NOT NULL
  • 正例:
EXPLAIN
SELECT * FROM student 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,就会放弃索引,这些条件 !=,<>,is null,is not null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,表达意思也相对清晰一点

参考文章