前言
關(guān)于數(shù)據(jù)庫優(yōu)化,網(wǎng)上有不少資料和方法,但是不少質(zhì)量參差不齊,有些總結(jié)的不夠到位,內(nèi)容冗雜。這篇文章就來給大家詳細介紹了26條優(yōu)化建議,下面來一起看看吧
1. 查詢SQL盡量不要使用全查 select *,而是 select + 具體字段。
反例:
正例:
select id,name, age from student;
理由:
- 只取需要的字段,可以節(jié)省資源、減少CPU和IO以及網(wǎng)絡(luò)開銷。
- select * 進行查詢時,無法使用到覆蓋索引,就會造成回表查詢。
- 使用具體字段可以減少表結(jié)構(gòu)變動帶來的影響。
2. 使用預(yù)編譯語句進行數(shù)據(jù)庫操作
理由:
- 預(yù)編譯語句可以重復(fù)使用計劃,減少SQL編譯所需要的時間
- 可以解決動態(tài)SQL所帶來的SQL注入的問題
- 只傳參數(shù),比傳遞SQL語句更高效
- 相同語句可以一次解析,多次使用,提高處理效率
3. 禁止使用不含字段列表的 insert 語句
反例:
insert into values ('a', 'b', 'c');
正例:
insert into t(a, b, c) values ('a','b','c');
理由:
- 不含字段名的 insert 語句,很難區(qū)分到底對應(yīng)的是什么字段,而且只能全值插入,可讀性差。
- 一旦表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,很難修改。
4. 盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件
案例:新建一個user表,它有一個普通索引userId,表結(jié)構(gòu)如下:
CREATE TABLE `user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int(11) NOT NULL,
`age` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_userId` (`userId`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
查詢userid為1 或者 年齡為 18 歲的用戶
反例:
select id, user_id, age, name from user where userid=1 or age =18
正例:
# 使用union all
select id, user_id, age, name from user where userid=1 union all select * from user where age = 18
# 或者分開兩條sql寫
select id, user_id, age, name from user where userid=1; select * from user where age = 18
理由:
- 使用or可能會使索引失效,從而全表掃描。
- 對于 or + 沒有索引 的字段,如上面的 age 這種情況,假設(shè)它走了userId 的索引,但是走到 age 查詢條件時,它還得全表掃描,也就是需要三步過程:全表掃描+索引掃描+合并,如果它一開始就走全表掃描,直接一遍掃描就完事。
- mysql是有優(yōu)化器的,處于效率與成本考慮,遇到or條件,索引可能失效,看起來也合情合理。
5. 使用 where 條件查詢,要限定要查詢的數(shù)據(jù),避免返回多余的行,同時避免數(shù)據(jù)類型的隱式轉(zhuǎn)換
假設(shè) id 為 int 類型,查詢 id = 1 的數(shù)據(jù)
反例:
select id, name from student where id = '1';
正例:
select id, name from student where id = 1;
理由:
- 需要什么數(shù)據(jù),就去查什么數(shù)據(jù),避免返回不必要的數(shù)據(jù),節(jié)省開銷。
- 隱式轉(zhuǎn)換會導(dǎo)致索引失效
6. 靜止在 where 子句中對字段進行表達式操作或函數(shù)轉(zhuǎn)換,這將導(dǎo)致系統(tǒng)放棄使用索引而進行全表掃描
假設(shè) user 表的 age 字段,加了索引,對其進行數(shù)據(jù)查詢
反例:
select name, age from user where age - 1 = 20;
正例:
select name, age from user where age = 21;
理由:
- age 加了索引,但是因為對它進行運算查詢,導(dǎo)致索引不生效,大大的降低效率。
7. 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。
(Mysql中適用)
反例:
select age,name from user where age > 18;
正例:
# 可以考慮分開兩條sql寫
select age,name from user where age 18;
select age,name from user where age > 18;
理由:
8. 對查詢優(yōu)化,應(yīng)考慮在where及order by涉及的列上建立索引,盡量避免全表掃描。
反例:
select name, age, address from user where address ='深圳' order by age ;
正例:添加索引再查詢
alter table user add index idx_address_age (address,age)
9. where子句中考慮使用默認值代替 null
反例:(這種會全查所有數(shù)據(jù))
select user_id, name, age from user where age is not null;
正例:
# 表字段age設(shè)置0為默認值代替null
select user_id, name, age from user where age > 0;
1
2
理由:
- 并不是說使用了 is null 或者 is not null 就會不走索引了,這個跟mysql版本以及查詢成本都有關(guān)。
- 如果mysql優(yōu)化器發(fā)現(xiàn),走索引比不走索引成本還要高,肯定會放棄索引,這些條件 !=,> isnull,is not null 經(jīng)常讓索引失效,其實是因為一般情況下,查詢的成本高,優(yōu)化器自動放棄索引的。
- 如果把 null 值,換成默認值,很多時候讓走索引成為可能,同時,表達意思會相對清晰一點。
10. 如果查詢結(jié)果只有一條或者只需要一條記錄(可能最大/小值),建議使用 limit 1
假設(shè)現(xiàn)在有student學(xué)生表,要找出一個名字叫 Tom 的人.
CREATE TABLE `student` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(50) DEFAULT NULL,
`age` int(11) DEFAULT NULL,
`date` datetime DEFAULT NULL,
`sex` int(1) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
反例:
select id,name from student where name='Tom '
正例
select id,name from employee where name='Tom ' limit 1;
理由:
加上 limit 1 分頁后,只要找到了對應(yīng)的一條記錄,就不會繼續(xù)向下掃描了,效率將會大大提高。
如果name是唯一索引的話,是不必要加上 limit 1 了,因為limit的存在主要就是為了防止全表掃描,從而提高性能,如果一個語句本身可以預(yù)知不用全表掃描,有沒有l(wèi)imit ,性能的差別并不大。
11. 優(yōu)化 limit 分頁語句
我們?nèi)粘W龇猪撔枨髸r,一般會用 limit 實現(xiàn),但是當偏移量特別大的時候,查詢效率就變得低下
反例:
select id,name,age from student limit 10000,10
正例:
# 方案一 :返回上次查詢的最大記錄(偏移量)
select id,name from student where id > 10000 limit 10;
# 方案二:order by + 索引
select id,name from student order by id limit 10000,10;
# 方案三:在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù):
理由:
- 當偏移量大的時候,查詢效率就會越低,因為Mysql并非是跳過偏移量直接去取后面的數(shù)據(jù),而是先把偏移量 + 要取的條數(shù),然后再把前面偏移量這一段的數(shù)據(jù)拋棄掉再返回的。
- 如果使用優(yōu)化方案一,返回上次最大查詢記錄(偏移量),這樣可以跳過偏移量,效率提升不少。
- 方案二使用 order by+索引,也是可以提高查詢效率的。
- 方案三的話,建議跟業(yè)務(wù)討論,有沒有必要查這么后的分頁。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁。
12. 盡量避免向客戶端返回過多數(shù)據(jù)量,使用limit分頁
假設(shè)業(yè)務(wù)需求是,用戶請求查看自己最近一年觀看過的電影數(shù)據(jù)。
反例:
# 一次性查詢所有數(shù)據(jù)回來
select * from LivingInfo
where watchId =useId
and watchTime >= Date_sub(now(),Interval 1 Y)
正例:
# 分頁查詢
select * from LivingInfo
where watchId =useId
and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y)
limit offset,pageSize
# 如果是前端分頁,可以先查詢前兩百條記錄,因為一般用戶應(yīng)該也不會往下翻太多頁
select * from LivingInfo
where watchId =useId
and watchTime>= Date_sub(now(),Interval 1 Y)
limit 200 ;
13. 優(yōu)化 like 語句
當用到模糊關(guān)鍵字查詢使用 like 時,like很可能讓索引失效。
反例:
SELECT * FROM student
WHERE name LIKE '%strive_day';
-- 或者使用 % 包裹
SELECT * FROM student
WHERE name LIKE '%strive_day%';
正例:
SELECT * FROM student
WHERE name LIKE 'strive_day%';
理由:
- 把 % 放前面,不會走索引查詢。
- 把 % 放關(guān)鍵字后面,會走索引進行查詢。
- 將 % 包裹關(guān)鍵字,也不會走索引查詢。
- 無前置 %,只有后置 % 才會走索引查詢
14. 盡量避免在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)
案例:查詢最近七天內(nèi)登陸過的用戶(假設(shè) loginTime 字段加了索引)
反例:
SELECT * FROM system_user user
WHERE Date_ADD(user.loginTime,Interval 7 DAY) >= now();
正例:
SELECT * FROM system_user user
WHERE user.loginTime >=Date_ADD(NOW(),INTERVAL - 7 DAY);
理由:
- 索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù),索引會失效
- 如果索引列不加內(nèi)置函數(shù),會走索引查詢
15. 使用聯(lián)合索引時,注意索引列的順序,一般遵循 最左匹配原則
假設(shè)有一個聯(lián)合索引 (user_id, age),user_id 在前,age 在后。
反例:
select user_id, name, age from user where age = 10;
正例:
# 符合最左匹配原則
select user_id, name, age from user where userid = 1 and age = 21;
# 符合最左匹配原則
select user_id, name, age from user where userid = 1;
理由:
- 當我們創(chuàng)建一個聯(lián)合索引的時候,如(k1,k2,k3),相當于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引,這就是最左匹配原則。
- 聯(lián)合索引不滿足最左原則,索引一般會失效,但是這個還跟Mysql優(yōu)化器有關(guān)的。
16. 在適當時候,使用覆蓋索引。
覆蓋索引能夠使得你的SQL語句不需要 回表,僅僅訪問索引就能夠得到所有需要的數(shù)據(jù),大大提高了查詢效率。
反例:
# like模糊查詢,不走索引
select user_id, name, age from user where user_id like '%123%'
# id為主鍵,那么為普通索引,即覆蓋索引。
select user_id, name, age from user where userid like '%123%';
17. 刪除冗余和重復(fù)索引
反例:
KEY `idx_userId` (`userId`)
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
正例:
KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`)
# 刪除 userId 的索引(KEY `idx_userId_age` (`userId`,`age`))
# 因為組合索引(A,B)相當于創(chuàng)建了(A)和(A,B)索引。
理由:
- 重復(fù)的索引需要維護,并且優(yōu)化器在優(yōu)化查詢的時候也需要逐個地進行考慮,這會影響性能
18. Inner join 、left join、right join,優(yōu)先使用Inner join,如果是left join,左邊表結(jié)果盡量小
Inner join 內(nèi)連接,在兩張表進行連接查詢時,只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集
left join 在兩張表進行連接查詢時,會返回左表所有的行,即使在右表中沒有匹配的記錄。
right join 在兩張表進行連接查詢時,會返回右表所有的行,即使在左表中沒有匹配的記錄。
都滿足SQL需求的前提下,優(yōu)先使用Inner join(內(nèi)連接),如果要使用left join,左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小,如果有條件的盡量放到左邊處理。
反例:
select name, age from tab1 t1 left join tab2 t2 on t1.age = t2.age where t1.id = 2;
正例:
select name, age from (select * from tab1 where id = 2) t1 left join tab2 t2 on t1.age = t2.age;
理由:
- 如果 inner join 是等值連接,或許返回的行數(shù)比較少,所以性能相對會好一點
- 使用了左連接,左邊表數(shù)據(jù)結(jié)果盡量小,條件盡量放到左邊處理,意味著返回的行數(shù)可能比較少
19. 如果插入數(shù)據(jù)過多,考慮 批量插入
反例:
for(User u :list)
{ INSERT into user(name,age) values(name, age)}
正例:
//一次500批量插入,分批進行
insert into user(name,age) values
foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">
(#{item.name},#{item.age})
/foreach>
理由:
20. 盡量少用 distinct 關(guān)鍵字
distinct 關(guān)鍵字一般用來過濾重復(fù)記錄,以返回不重復(fù)的記錄。在查詢一個字段或者很少字段的情況下使用時,給查詢帶來優(yōu)化效果。但是在字段很多的時候使用,卻會大大降低查詢效率。
反例:
# 去重多個字段
SELECT DISTINCT * from user;
正例:
select DISTINCT name from user;
理由:
- 帶 distinct 的語句 cpu 時間和占用時間都高于不帶distinct的語句。
- 因為當查詢很多字段時,如果使用distinct,數(shù)據(jù)庫引擎就會對數(shù)據(jù)進行比較,過濾掉重復(fù)數(shù)據(jù),然而這個比較、過濾的過程會占用系統(tǒng)資源,cpu時間。
21. 不要有超過5個以上的表連接
理由:
- 連表越多,編譯的時間和開銷也就越大
- 連表可讀性差,把連接表拆開成較小的幾個執(zhí)行,可讀性更高
22. 數(shù)據(jù)量大的時候,如何優(yōu)化更新語句。
數(shù)據(jù)量大的時候,需要避免同時修改或刪除過多數(shù)據(jù),同時會造成cpu利用率過高,從而影響別人對數(shù)據(jù)庫的訪問。
反例:
# 一次刪除10萬或者100萬+條數(shù)據(jù)
delete from user where id 1000000;
# 或者采用單一循環(huán)操作,效率低,時間漫長
for(User user:list){delete from user;}
正例:
# 分批進行刪除,如每次500
delete user where id 500
delete user where id >= 500 and id 1000;
...
delete user where id >= 999500 and id 1000000;
理由:
- 一次性 刪除/更新 太多數(shù)據(jù),可能會有 lock wait timeout exceed 的錯誤,所以建議分批操作。
23. 合理使用 exist 和 in
假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表,表B表示部門表,查詢所有部門的所有員工SQL
反例::
select * from A where deptId in (select deptId from B);
這樣寫等價于:
先查詢部門表B
select deptId from B
再由部門deptId,查詢A的員工
select * from A where A.deptId = B.deptId
可以抽象成這樣的一個循環(huán)語句:
List> resultSet ;
for(int i = 0; i B.length; i ++) {
for(int j = 0; j A.length; j ++) {
if(A[i].id == B[j].id) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
我們也可以用exists實現(xiàn)一樣的查詢功能
select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId);
上述代碼等價于:
select * from A,先從A表做循環(huán)
select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).
因為exists查詢的理解就是,先執(zhí)行主查詢,獲得數(shù)據(jù)后,再放到子查詢中做條件驗證,根據(jù)驗證結(jié)果(true或者false),來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得以保留。
同理,可以抽象成這樣一個循環(huán):
List> resultSet;
for(int i = 0; i A.length; i ++) {
for(int j = 0; j B.length; j ++) {
if(A[i].deptId == B[j].deptId) {
resultSet.add(A[i]);
break;
}
}
}
理由:
- 數(shù)據(jù)庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次,每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢,查完就走,這樣就只做了兩次;相反如果每次單獨查詢,建立了上百萬次鏈接,申請鏈接釋放反復(fù)重復(fù)
- mysql優(yōu)化原則,就是小表驅(qū)動大表,小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(shù)據(jù)集,從而讓性能更優(yōu)
- 我們要選擇最外層循環(huán)小的,也就是,如果B的數(shù)據(jù)量小于A,適合使用 in,如果B的數(shù)據(jù)量大于A,即適合選擇exist
24. 盡量使用數(shù)字型字段,若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型
反例:
`king_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '123'
正例:
`king_id` int(11) NOT NULL COMMENT '123'
理由:
- 相對于數(shù)字型字段,字符型會降低查詢和連接的性能,并會增加存儲開銷。
25. 盡量用 union all 替換 union
如果檢索結(jié)果中不會有重復(fù)的記錄,推薦 union all 替換 union
反例:
select * from user where userid = 1
union
select * from user where age = 20
正例:
select * from user where userid = 1
union all
select * from user where age = 20
理由:
- 如果使用union,不管檢索結(jié)果有沒有重復(fù),都會嘗試進行合并,然后在輸出最終結(jié)果前進行排序。
- 如果已知檢索結(jié)果沒有重復(fù)記錄,使用 union all 代替 union,這樣會提高效率。
26. 如果字段類型是字符串,where時一定用引號括起來,否則將導(dǎo)致索引失效
反例:
select * from user where userid = 1;
正例:
select * from user where userid ='1';
理由:
第一條語句未加單引號就不走索引,這是因為不加單引號時,是字符串跟數(shù)字的比較,它們類型不匹配,MySQL會做隱式的類型轉(zhuǎn)換,把它們轉(zhuǎn)換為浮點數(shù)再做比較。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于MySQL優(yōu)化之如何寫出高質(zhì)量sql語句的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL優(yōu)化sql語句內(nèi)容請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!
您可能感興趣的文章:- 詳細聊聊MySQL中慢SQL優(yōu)化的方向
- 淺談MySQL之select優(yōu)化方案
- Mysql縱表轉(zhuǎn)換為橫表的方法及優(yōu)化教程
- MySQL千萬級數(shù)據(jù)表的優(yōu)化實戰(zhàn)記錄
- MySql子查詢IN的執(zhí)行和優(yōu)化的實現(xiàn)
- 帶你快速搞定Mysql優(yōu)化
- mysql 數(shù)據(jù)插入優(yōu)化方法之concurrent_insert
- mysql優(yōu)化之query_cache_limit參數(shù)說明
- mysql查詢優(yōu)化之100萬條數(shù)據(jù)的一張表優(yōu)化方案
- MYSQL 的10大經(jīng)典優(yōu)化案例場景實戰(zhàn)