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本篇内容主要讲解“如何给SQL做个优化”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何给SQL做个优化”吧!
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SQL 语句执行较慢的 3 个原因
没有建立索引,或者索引失效导致了 SQL 语句执行较慢
这个应该是比较好理解的,如果数据比较多,在千万级别以上,然后呢又没有建立索引,在这千万级别的数据中查找你想要的内容,简直就是在肉搏啊(哎呦,可了不得,竟然敢肉搏
索引失效这块内容说起来就比较多了,比如在查询的时候,让 like 通配符在前面了,比如经常念叨的“最左匹配原则”,又比如我们在查询条件中使用 or ,而且 or 前后条件中有一个列没有索引,等等这些情况都会导致索引失效
锁等待
常用的存储引擎主要有 InnoDB 和 MyISAM 这两种了,前者支持行锁和表锁,后者就只支持表锁
如果数据库操作都是基于表锁的话,意思就是说,现在有个更新操作,就会把整张表锁起来,那么查询的操作都不被允许,所以就不要说提高系统的并发性能了
聪明的你肯定就知道了,既然 MyISAM 只支持表锁,那么使用 InnoDB 不就好了?你以为 InnoDB 的行锁不会升级成表锁嘛?too young too simple !
如果对一张表进行大量的更新操作, MySQL 就觉得你这样用会让事务的执行效率降低,到最后还是会导致性能下降,这样的话,还不如把你的行锁升级成表锁呢
还有一点,行锁可是基于索引加的锁,在执行更新操作时,条件索引都失效了,那么这个锁也会执行从行锁升级为表锁
不恰当的 SQL 语句
这个也比较常见了,啥是不恰当的 SQL 语句呢?就比如,明明你需要查找的内容是 name , age ,但是呢,为了省事,直接 select *,或者在 order by 时,后面的条件不是索引字段,这就是不恰当的 SQL 语句
优化 SQL 语句
在知道了 SQL 语句执行比较慢的原因之后,接下来要做的就是对症下药了
针对 没有索引/索引失效 这块,最有效的办法就是 EXPLAIN 语法了,那你知不知道 Show Profile 也可以嘞
针对 锁等待 这块,没办法了,只能自己多注意
针对 不恰当的 SQL 语句 这块,介绍几个常用的 SQL 优化,比如分页查询怎么优化一下可以查询的更快一些呀,你不是说 select * 不是正确的打开方式嘛?那什么是正确的 select 方式呢?别急嘛,阿粉下面都会说到的
废话不多说,咱们开始了
先来个表
为了确保优化后的结果和我写的一样(起码 90% 是相符的
所以咱们用一样的数据库好不好?乖~
首先建个 demo 的数据库
接下来咱们建表,就建个非常简单的表好不好
CREATE TABLE demo.table( id int(11) NOT NULL, a int(11) DEFAULT NULL, b int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY(id) ) ENGINE = INNODB
然后插入 10 万条数据
DROP PROCEDURE IF EXISTS demo_insert; CREATE PROCEDURE demo_insert() BEGIN DECLARE i INT; SET i = 1; WHILE i <= 100000 DO INSERT INTO demo.`table` VALUES (i, i, i); SET i = i + 1 ; END WHILE; END; CALL demo_insert();
OK ,准备工作做好了,接下来开始实战
通过 EXPLAIN 分析 SQL 是怎样执行的
只要说 SQL 调优,那就离不开 EXPLAIN
EXPLAIN SELECT * FROMtableWHERE id < 100 ORDER BY a;
咱们能够看到有好几个参数:
id :每个执行计划都会有一个 id ,如果是一个联合查询的话,这里就会显示好多个 id
select_type :表示的是 select 查询类型,常见的就是 SIMPLE (普通查询,也就是没有联合查询/子查询), PRIMARY (主查询), UNION ( UNION 中后面的查询), SUBQUERY (子查询)
table :执行查询计划的表,在这里我查的就是 table ,所以显示的是 table, 那如果我给 table 起了别名 a ,在这里显示的就是 a
type :查询所执行的方式,这是咱们在分析 SQL 优化的时候一个非常重要的指标,这个值从好到坏依次是: system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
system/const :说明表中只有一行数据匹配,这个时候根据索引查询一次就能找到对应的数据
eq_ref :使用唯一索引扫描,这个经常在多表连接里面,使用主键和唯一索引作为关联条件时可以看到
ref :非唯一索引扫描,也可以在唯一索引最左原则匹配扫描看到
range :索引范围扫描,比如查询条件使用到了 < , > , between 等条件
index :索引全表扫描,这个时候会遍历整个索引树
ALL :表示全表扫描,也就是需要遍历整张表才能找到对应的行
possible_keys :表示可能使用到的索引
key :实际使用到的索引
key_len :使用的索引长度
ref :关联 id 等信息
rows :找到符合条件时,所扫描的行数,在这里虽然有 10 万条数据,但是因为索引的缘故,所以扫描了 99 行的数据
Extra :额外的信息,常见的有以下几种
Using where :不用读取表里面的所有信息,只需要通过索引就可以拿到需要的数据,这个过程发生在对表的全部请求列都是同一个索引部分时
Using temporary :表示 mysql 需要使用临时表来存储结果集,常见于 group by / order by
Using filesort :当查询的语句中包含 order by 操作的时候,而且 order by 后面的内容不是索引,这样就没有办法利用索引完成排序,就会使用"文件排序",就像例子中给出的,建立的索引是 id , 但是我的查询语句 order by 后面是 a ,没有办法使用索引
Using join buffer :使用了连接缓存
Using index :使用了覆盖索引
如果对这些参数了解的非常不错,那么 EXPLAIN 这块内容就难不住你了
Show Profile 分析下 SQL 执行性能
通过 EXPLAIN 分析执行计划,只能说明 SQL 的外部执行情况,如果想要知道 mysql 具体是如何查询的,需要通过 Show Profile 来分析
可以通过 SHOW PROFILES; 语句来查询最近发送给服务器的 SQL 语句,默认情况下是记录最近已经执行的 15 条记录,如下图我们可以看到:
我想看具体的一条语句,看到 Query_ID 了嘛?然后运行下 SHOW PROFILE FOR QUERY 82;这条命令就可以了:
可以看到,在结果中, Sending data 耗时是最长的,这是因为此时 mysql 线程开始读取数据并且把这些数据返回到客户端,在这个过程中会有大量磁盘 I/O 操作
通过这样的分析,我们就能知道, SQL 语句在查询过程中,到底是 磁盘 I/O 影响了查询速度,还是 System lock 影响了查询速度,知道了病症所在,接下来对症下药就容易多了
分页查询怎么可以更快一些在使用分页查询时,都会使用 limit 关键字
但是对于分页查询,其实还可以优化一步
我这里给出的数据库不是太好,因为它太简单了,看不出来有什么区别,我使用目前项目上正在用的表来做个实验,可以看下区别(使用的 SQL 语句如下面):
EXPLAIN SELECT * FROM `te_paper_record` ORDER BY id LIMIT 10000, 20; EXPLAIN SELECT * FROM `te_paper_record` WHERE id >= ( SELECT id FROM `te_paper_record` ORDER BY id LIMIT 10000, 1) LIMIT 20;
上面一张图片,我没有使用子查询,可以看到执行了 0.033s ,下面的查询语句,我使用了子查询去做优化,能够看到执行了 0.007s ,优化的结果还是很显而易见的
那么,为什么使用了子查询,查询的速度就提上来了呢,这是因为当我们没有使用子查询时,查询到的 10020 行数据都返回回来了,接下来要对这 10020 行数据再进行过滤操作
那可不可以直接就返回需要的 20 行数据呢,这样就不需要再做过滤操作了,直接返回就可以了嘛
你也太聪明了吧。子查询就是在做这件事情
所以查询时间上有了一个很大的优化
正确的 select 打开方式
在查询时,有时为了省事,直接使用 select * from table where id = 1 这样的 SQL 语句,但是这样的写法在一些环境下是会存在一定的性能损耗的
所以最好的 select 查询就是,需要什么字段就查询什么字段
一般在查询时,都会有条件,按照条件查找
这个时候正确的 select 打开方式是什么呢?
如果可以通过主键索引的话, where 后面的条件,优先选择主键索引
为什么呢?这就要知道 MySQL 的存储规则
MySQL 常用的存储引擎有 MyISAM 和 InnoDB , InnoDB 会创建主键索引,而主键索引属于聚簇索引,也就是在存储数据时,索引是基于 B+ 树构成的,具体的行数据则存储在叶子节点
也就是说,如果是通过主键索引查询的,会直接搜索 B+ 树,从而查询到数据
如果不是通过主键索引查询的,需要先搜索索引树,得到在 B+ 树上的值,再到 B+ 树上搜索符合条件的数据,这个过程就是“回表”
很显然,回表能够产生时间。
这也是为什么建议, where 后面的条件,优先选择主键索引
其他调优
看完上面的,心里应该就大概有数了, SQL 调优主要就是建立索引/防止产生锁等待/使用恰当的 SQL 语句去查询
但是,如果问你除了索引,除了上面这些手段,还有没有其他调优方式
啥?竟然还有?!
有的,这就需要跳出来,不要局限在具体的 SQL 语句上了,需要在数据库设计之初就考虑好
比如说,我们常说的要遵循三范式,但是在有的业务场景里面,如果在数据库里面多几个冗余字段的话,可能要比严格遵循三范式带来的性能要好很多。
到此,相信大家对“如何给SQL做个优化”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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