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MySQL查詢優化

編輯:MySQL綜合教程

MySQL查詢優化


查詢性能低下的原因是訪問了太多的數據

多表連接時返回了所有的列
select * from sakila.actor 
inner join sakila.file_actor using(actior_id)
inner join sakila.film using(film_id)
where sakila.film.title = 'AronMan'

正確的做法是這樣

select sakila.actor.* from sakila.actor 
inner join sakila.file_actor using(actior_id)
inner join sakila.film using(film_id)
where sakila.film.title = 'AronMan'
分解連接技術
select * from tag
join tag_post on tag_post.tag_id=tag.id
join post on tag_post.post_id=post.id
where tag.tag='mysql'

分解連接之後

select * from tag where tag='mysql'
select * from tag_post where tag_id=1234
select * from post where post.id in(123,456,789)

分解連接看上去比較浪費,但是有巨大優勢

緩存效率高 MyISAM引擎下,鎖住表的時間短 在應用程序端連接可以更方便擴展數據庫,把表放在不同的數據庫服務器上 查詢本身更高效 減少多余行的訪問

什麼時候使用分解連接?

可以緩存大量查詢 使用了多個MyISAM表 數據分布在不同服務器 對於大表使用in替換連接 一個連接引用了同一個表多次

優化連接

確保on或者using的列有索引 確保group by 或者order by只引用一個列,這樣可以使用索引

悲觀鎖

select chairid from seat where booked is null for update
update seat set booked='x' where chairid=1
commit

索引及查詢優化

摘取部分自mysql性能優化-慢查詢分析、優化索引和配置

索引的類型

? 普通索引:這是最基本的索引類型,沒唯一性之類的限制。

? 唯一性索引:和普通索引基本相同,但所有的索引列值保持唯一性。

? 主鍵:主鍵是一種唯一索引,但必須指定為”PRIMARY KEY”。

? 全文索引:MYSQL從3.23.23開始支持全文索引和全文檢索。在MYSQL中,全文索引的索引類型為FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT類型的列上創建。

使用多列索引 要注意最左前綴問題

有時MySQL不使用索引,即使有可用的索引。一種情形是當優化器估計到使用索引將需要MySQL訪問表中的大部分行時。(在這種情況下,表掃描可能會更快些)。然而,如果此類查詢使用LIMIT只搜索部分行,MySQL則使用索引,因為它可以更快地找到幾行並在結果中返回。

合理的建立索引的建議:

(1) 越小的數據類型通常更好:越小的數據類型通常在磁盤、內存和CPU緩存中都需要更少的空間,處理起來更快。

(2) 簡單的數據類型更好:整型數據比起字符,處理開銷更小,因為字符串的比較更復雜。在MySQL中,應該用內置的日期和時間數據類型,而不是用字符串來存儲時間;以及用整型數據類型存儲IP地址。

(3) 盡量避免NULL:應該指定列為NOT NULL,除非你想存儲NULL。在MySQL中,含有空值的列很難進行查詢優化,因為它們使得索引、索引的統計信息以及比較運算更加復雜。你應該用0、一個特殊的值或者一個空串代替空值

這部分是關於索引和寫SQL語句時應當注意的一些瑣碎建議和注意點。

當結果集只有一行數據時使用LIMIT 1

避免SELECT *,始終指定你需要的列

從表中讀取越多的數據,查詢會變得更慢。他增加了磁盤需要操作的時間,還是在數據庫服務器與WEB服務器是獨立分開的情況下。你將會經歷非常漫長的網絡延遲,僅僅是因為數據不必要的在服務器之間傳輸。

使用連接(JOIN)來代替子查詢(Sub-Queries)。 連接(JOIN)之所以更有效率一些,是因為MySQL不需要在內存中創建臨時表來完成這個邏輯上的需要兩個步驟的查詢工作。

使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR,使用合理的字段屬性長度

盡可能的使用NOT NULL

固定長度的表會更快

拆分大的DELETE 或INSERT 語句

查詢的列越小越快

Where條件

在查詢中,WHERE條件也是一個比較重要的因素,盡量少並且是合理的where條件是很重要的,盡量在多個條件的時候,把會提取盡量少數據量的條件放在前面,減少後一個where條件的查詢時間。

有些where條件會導致索引無效:

? where子句的查詢條件裡有!=,MySQL將無法使用索引。

? where子句使用了Mysql函數的時候,索引將無效,比如:select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’

? 使用LIKE進行搜索匹配的時候,這樣索引是有效的:select * from tbl1 where name like ‘xxx%’,而like ‘%xxx%’ 時索引無效

技巧整理

1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

2、對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0,確保表中num列沒有null值,然後這樣查詢:

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,如:

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢:

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導致全表掃描:(不能前置百分號)

select id from t where name like '%abc'

若要提高效率,可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描,如:

select id from t where num in(1,2,3)

對於連續的數值,能用 between 就不要用 in 了:

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數,也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量,但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時;它必須在編譯時進行選擇。然 而,如果在編譯時建立訪問計劃,變量的值還是未知的,因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描:

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引:

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

9、應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如:

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’

應改為:

select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

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

11、在使用索引字段作為條件時,如果該索引是復合索引,那麼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使用該索引,否則該索引將不會被使 用,並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢,如需要生成一個空表結構:

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結果集,但是會消耗系統資源的,應改成這樣:

create table #t(…)

13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇:

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換:

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、並不是所有索引對查詢都有效,SQL是根據表中數據來進行查詢優化的,當索引列有大量數據重復時,SQL查詢可能不會去利用索引,如一表中有字段 sex,male、female幾乎各一半,那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引並不是越多越好,索引固然可以提高相應的 select 的效率,但同時也降低了 insert 及 update 的效率,因為 insert 或 update 時有可能會重建索引,所以怎樣建索引需要慎重考慮,視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個,若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列,因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序,一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整,會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列,那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數字型字段,若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型,這會降低查詢和連接的性能,並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符,而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因為首先變長字段存儲空間小,可以節省存儲空間,其次對於查詢來說,在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ,用具體的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。

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

21、避免頻繁創建和刪除臨時表,以減少系統表資源的消耗。

22、臨時表並不是不可使用,適當地使用它們可以使某些例程更有效,例如,當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是,對於一次性事件,最好使 用導出表。

23、在新建臨時表時,如果一次性插入數據量很大,那麼可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果數據量不大,為了緩和系統表的資源,應先create table,然後insert。

24、如果使用到了臨時表,在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除,先 truncate table ,然後 drop table ,這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25、盡量避免使用游標,因為游標的效率較差,如果游標操作的數據超過1萬行,那麼就應該考慮改寫。

26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前,應先尋找基於集的解決方案來解決問題,基於集的方法通常更有效。

27、與臨時表一樣,游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法,尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許,基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下,看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ,在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數據量,若數據量過大,應該考慮相應需求是否合理。

30、盡量避免大事務操作,提高系統並發能力。

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