MySQL查詢優(yōu)化必備知識點總結

前言

查詢優(yōu)化本就不是一蹴而就的，需要學會使用對應的工具、借鑒別人的經驗來對SQL進行優(yōu)化，并且提升自己。

先來鞏固一下索引的優(yōu)點，檢索數(shù)據(jù)快、查詢穩(wěn)定、存儲具有順序性避免服務器建立臨時表、將隨機的I/O變?yōu)橛行虻腎/O。

但索引一旦創(chuàng)建的不規(guī)范就會造成以下問題，占用額外空間，浪費內存，降低數(shù)據(jù)的增、刪、改性能。

所以只有在理解索引數(shù)據(jù)結構的基礎上才能創(chuàng)建出高效的索引。

**本文所有操作均在MySQL8.0.12**

一、創(chuàng)建索引規(guī)范

在學習索引優(yōu)化之前，需要對創(chuàng)建索引的規(guī)范有一定的了解，此規(guī)范來自于阿里巴巴開發(fā)手冊。

主鍵索引：pk_column_column

唯一索引：uk_column_column

普通索引：idx_column_column

二、索引失效原因

創(chuàng)建索引需知道在什么情況下索引會失效，只有了解索引失效的原因，在創(chuàng)建索引時才不會出現(xiàn)一些已知錯誤。

1.帶頭大哥不能死

這局經典的語句就是涵蓋創(chuàng)建索引時一定要符合最左側原則。

例如表結構為 u_id，u_name，u_age，u_sex，u_phone，u_time

創(chuàng)建索引為 idx_user_name_age_sex 。

查詢條件必須帶上u_name這一列。

2.不在索引列上做任何操作

不在索引列上做任何計算、函數(shù)、自動或者手動的類型轉換，否則會進行全表掃描。簡而言之不要在索引列上做任何操作。

3.倆邊類型不等

例如建立了索引idx_user_name，name字段類型為varchar

在查詢時使用where name = kaka，這樣的查詢方式會直接造成索引失效。

正確的用法為where name = "kaka" 。

4.不適當?shù)膌ike查詢會導致索引失效

創(chuàng)建索引為idx_user_name

執(zhí)行語句為select * from user where name like "kaka%";可以命中索引。

執(zhí)行語句為select name from user where name like "%kaka";可以使用到索引（僅在8.0以上版本）。

執(zhí)行語句為select * from user where name like ''%kaka";會直接導致索引失效

5.范圍條件之后的索引會失效

創(chuàng)建索引為idx_user_name_age_sex

執(zhí)行語句select * from user where name = 'kaka' and age > 11 and sex = 1;

上面這條sql語句只會命中name和age索引，sex索引會失效。

復合索引失效需要查看key_len的長度即可。

總結：%在后邊會命令索引，當使用了覆蓋索引時任何查詢方式都可命中索引。

以上就是咔咔關于索引失效會出現(xiàn)的原因總結，在很多文章中沒有標注MySQL版本，所以你有可能會看到is null 、or索引會失效的結論。

三、SQL優(yōu)化殺手锏之 Explain

在寫完SQL語句之后必須要做的一件事情就是使用Explain進行SQL語句檢測，看是否命中索引。

下圖就是使用explain輸出格式，接下來將會對輸出格式進行簡單的解釋。

1.id 這列就是查詢的編號，如果查詢語句中沒有子查詢或者聯(lián)合查詢這個標識就一直是1。

如存在子查詢或者聯(lián)合查詢這個編號會自增。

2.select_type

最常見的類型就是SIMPLE和PRIMARY，此列知道就行了。

3.table

理解為表名即可

4. **type

此列是在優(yōu)化SQL語句時最需要關注的列之一，此列顯示了查詢使用了何種類型。

以下排序從最優(yōu)到最差。

• system：表內只有一行數(shù)據(jù)
• const：最多只會有一條記錄匹配，常用于主鍵或者唯一索引為條件查詢
• eq_ref：當連接使用的索引為主鍵和唯一時會出現(xiàn)
• ref：使用普通索引=或=> 運算符進行比較將會出現(xiàn)
• fulltext：使用全文索引
• ref_or_null：跟ref類型類似，只是增加了null值的判斷，實際用的不多。語句為where name = 'kaka' and name is null，name為普通索引。
• index_merge：查詢語句使用了倆個以上的索引，常見在使用and、or會出現(xiàn)，官方文檔將此類型放在ref_or_null之后，但是在很多的情況下由于讀取索引過多性能有可能還不如range
• unique_subquery：用于where中的in查詢，完全替換子查詢，效率更高。語句為value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
• index_subquery：子查詢中的返回結果字段組合是一個索引（或索引組合），但不是一個主鍵或唯一索引
• range：索引范圍查詢，常見于使用 =, >, >, >=, , =, IS NULL, =>, BETWEEN, IN()或者like等運算符的查詢中。
• index：索引全表掃描，把索引從頭到尾掃一遍
• all：全表掃描,性能最差。

5.possible_keys

此列顯示的可能會使用到的索引

6. **key

優(yōu)化器從possible_keys中命中的索引

7.key_len

查詢用到的索引長度（字節(jié)數(shù)），key_len只計算where條件用到的索引長度，而排序和分組就算用到了索引，也不會計算到key_len中。

8.ref

如果是使用的常數(shù)等值查詢，這里會顯示const。

如果是連接查詢，被驅動表的執(zhí)行計劃這里會顯示驅動表的關聯(lián)字段。

如果是條件使用了表達式或者函數(shù)，或者條件列發(fā)生了內部隱式轉換，這里可能顯示為func。

9. **rows

這是mysql估算的需要掃描的行數(shù)（不是精確值）。

這個值非常直觀顯示 SQL 的效率好壞, 原則上 rows 越少越好。

10.filtered

此列表示存儲引擎返回的數(shù)據(jù)在server層過濾后，剩下多少滿足查詢的記錄數(shù)量的比例，注意是百分比，不是具體記錄數(shù)

11. **extra

在大多數(shù)情況下會出現(xiàn)以下幾種情況。

• Using index：使用了覆蓋索引，查詢列都為索引字段
• Using where：使用了where語句
• Using temporary ：查詢結果進行排序的時候使用了一張臨時表
• Using filesort ：對數(shù)據(jù)使用一個外部的索引排序
• Using index condition：使用了索引下推，關于索引下推可以查看咔咔之前文章MySQL索引一文

12.總結

以上就是關于Explain所有列的說明，在平時開發(fā)的過程中，一般只會關注type、key、rows、extra這四列。

• type優(yōu)化目標至少達到range級別，要求是ref級別，如果可以consts最好。
• key是查詢使用到的索引，如果此列為空，要么未建立索引，要么索引失效。
• rows是這條SQL語句掃描的行數(shù)，越少越好。
• extra：此列為擴展列，如果出現(xiàn)臨時表、文件排序則需要優(yōu)化。

四、SQL優(yōu)化殺手锏之 慢查詢

上文說到了可以直接使用explain來分析自己的SQL語句是否合理，接下來再聊一個點那就是慢查詢。

查看慢查詢是否打開

查看是否記錄沒有使用索引的SQL語句

開啟慢查詢、開啟記錄沒有使用到索引的SQL語句

set global log_queries_not_using_idnexes='on';

set global log_queries_not_using_indexes='on';

查詢以上倆個配置是否打開

設置慢查詢時間，這個時間由自己把控，一般1s即可 set globle long_query_time=1;

如果查看這個時間沒有變，則關于客戶端在重新連接一次即可。

查看慢查詢存儲位置

然后隨便執(zhí)行一條不執(zhí)行索引的語句即可在這個日志中查看到此語句

上圖中一般需要主要觀察的是Query_time、SQL語句內容。

以上就是關于如何使用慢查詢來查看項目中出現(xiàn)問題的SQL語句。

五、優(yōu)化大法

此處跟大家聊一些常用的SQL語句優(yōu)化方案，以上的倆個工具要好好的利用，輔助我們進行打怪。

• 禁止使用select *，需要什么字段查詢什么字段
• where字段設置索引
• group by、order by字段設置索引
• 舍棄offset，limit分頁，使用延遲關聯(lián)來實現(xiàn)分頁(數(shù)據(jù)量不大時可不用)
• 寫分頁時當count為0時，直接返回避免執(zhí)行分頁語句
• 利用覆蓋索引進行查詢避免回表
• 建立復合索引時區(qū)分度最高的放在最左側
• 統(tǒng)計數(shù)據(jù)行數(shù)只用count(*)，別整的花里胡哨的
• 關于in和exist，如果查詢的倆個表大小一致則性能差別可忽略，如果子查詢表大用exist，否則使用in
• 查詢一行數(shù)據(jù)時加上limit 1
• 選擇合理的數(shù)據(jù)類型，在滿足條件下數(shù)據(jù)類型越小越好
• 聯(lián)合查詢join最多三個表，并且需要join的字段數(shù)據(jù)類型保持一致
• in操作能避免盡量避免，無法避免的情況下in元素控制在1000以內
• 數(shù)據(jù)更新頻繁，區(qū)分度不高的列不適合建立索引
• explain中的type至少要達到range，要求為ref
• 聯(lián)合索引滿足最左側原則

六、總結

到此這篇關于MySQL查詢優(yōu)化必備知識點的文章就介紹到這了,更多相關MySQL查詢優(yōu)化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！