前言
什么是慢查詢,如何優(yōu)化慢查詢,下面介紹這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)的相關(guān)知識(shí)。
慢查詢基礎(chǔ):優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)
是否向數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求了不需要的數(shù)據(jù)
查詢不需要的記錄:解決方案:查詢后面加上Limit
多表關(guān)聯(lián)時(shí)返回全部列:解決方案:只取需要的列
總是取出全部列:select * 解決方案:最好還是獲取部分列,除非應(yīng)用程序處緩存列的數(shù)據(jù)了
重復(fù)查詢相同的數(shù)據(jù):解決方案:需要時(shí)從緩存中取出
MySQL是否在掃描額外的記錄
可以從響應(yīng)時(shí)間,掃描的行數(shù),返回的行數(shù)來(lái)進(jìn)行查詢開(kāi)銷的衡量。
要想減少掃描行數(shù)可以使用索引對(duì)需要的記錄進(jìn)行覆蓋,但是增加索引不意味著就能讓掃描的行數(shù)等于返回的行數(shù),比如sum,count之類的聚合函數(shù)
重構(gòu)查詢的方法
一個(gè)復(fù)雜查詢還是多個(gè)簡(jiǎn)單查詢
在過(guò)去,總是強(qiáng)調(diào)需要數(shù)據(jù)庫(kù)層完成盡可能多的工作,因?yàn)檫^(guò)去網(wǎng)絡(luò)通信查詢解析和優(yōu)化是一件代價(jià)很高的事情。
但是這樣的想法對(duì)于MySQL并不適用,MySQL從設(shè)計(jì)上讓連接和斷開(kāi)連接都很輕量級(jí),在返回一個(gè)小的查詢結(jié)果方面很高效?,F(xiàn)代的網(wǎng)絡(luò)速度比以前要快很多,無(wú)論是帶寬還是延遲。在某些版本的MySQL上,即使在一個(gè)通用服務(wù)器上,也能夠運(yùn)行每秒超過(guò)10萬(wàn)的查詢,即使是一個(gè)千兆網(wǎng)卡也能輕松滿足每秒超過(guò)2000次的查詢。所以運(yùn)行多個(gè)小查詢現(xiàn)在已經(jīng)不是大問(wèn)題了。
當(dāng)然,相比較于內(nèi)部掃描,響應(yīng)數(shù)據(jù)給客戶端更加耗時(shí),所以在同條件下,使用盡可能少的查詢更好。
切分查詢
當(dāng)使用sql進(jìn)行查詢時(shí),需要注意將大查詢切分成小查詢,可以減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的影響,因?yàn)橐粋€(gè)大語(yǔ)句一次性完成的話,則可能一次鎖住很多數(shù)據(jù),占滿整個(gè)事務(wù)日志,耗盡系統(tǒng)資源,阻塞其他查詢。
比如我們做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)要對(duì)大量訂單號(hào)的信息進(jìn)行查詢,那么是一次性用in查詢,還是切割參數(shù)list多次查詢呢,答案是切割參數(shù)list多次查詢,因?yàn)楫?dāng)in里面的參數(shù)過(guò)多時(shí),MySQL就會(huì)認(rèn)為再走索引已經(jīng)不行了,可能就會(huì)進(jìn)行全表查詢,如果這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)表數(shù)據(jù)量過(guò)大,那可能就會(huì)造成查詢超時(shí)。
// chops a list into non-view sublists of length L
static T> ListListT>> chopped(ListT> list, final int L) {
ListListT>> parts = new ArrayListListT>>();
final int N = list.size();
for (int i = 0; i N; i += L) {
parts.add(new ArrayListT>(
list.subList(i, Math.min(N, i + L)))
);
}
return parts;
}
ListInteger> numbers = Collections.unmodifiableList(
Arrays.asList(5,3,1,2,9,5,0,7)
);
ListListInteger>> parts = chopped(numbers, 3);
System.out.println(parts); // prints "[[5, 3, 1], [2, 9, 5], [0, 7]]"
parts.get(0).add(-1);
System.out.println(parts); // prints "[[5, 3, 1, -1], [2, 9, 5], [0, 7]]"
System.out.println(numbers); // prints "[5, 3, 1, 2, 9, 5, 0, 7]" (unmodified!)
在程序中將list截?cái)啵瑥亩共樵兡苁褂盟饕皇沁M(jìn)行全表掃描。
阿里開(kāi)發(fā)手冊(cè)中就推薦仔細(xì)評(píng)估in后面的集合元素?cái)?shù)量,控制在1000個(gè)之內(nèi)。
分解關(guān)聯(lián)查詢
將多表inner join 進(jìn)行分解,分解成小查詢,超過(guò)三個(gè)表的join,就需要禁止了。
優(yōu)點(diǎn)有:
- 緩存的效率會(huì)更高,
- 分解后的查詢可以減少鎖的競(jìng)爭(zhēng)
- 應(yīng)用層可以緩存查詢數(shù)據(jù),減小數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力。
- 可以提升查詢效率,因?yàn)橛弥麈I之類進(jìn)行in查詢,比按照條件范圍查詢可能會(huì)更高效,尤其是大表的時(shí)候。
- 可以減少冗余記錄的查詢
- 更進(jìn)一步,這樣做相當(dāng)于在應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)了哈希關(guān)聯(lián),而不是使用MySQL的嵌套循環(huán)關(guān)聯(lián)。某些場(chǎng)景哈希關(guān)聯(lián)的效率要高很多。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于MySQL慢查詢以及重構(gòu)查詢的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL慢查詢重構(gòu)查詢內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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