前言

大多數(shù)的MySQL服務(wù)器都開啟了查詢緩存。這是提高性最有效的方法之一挥下，而且這是被MySQL的數(shù)據(jù)庫引擎處理的揍魂。當(dāng)有很多相同的查詢被執(zhí)行了多次的時(shí)候，這些查詢結(jié)果會(huì)被放到一個(gè)緩存中棚瘟，這樣现斋，后續(xù)的相同的查詢就不用操作表而直接訪問緩存結(jié)果了。

MySQL優(yōu)化

一偎蘸、EXPLAIN

做MySQL優(yōu)化庄蹋，我們要善用?EXPLAIN?查看SQL執(zhí)行計(jì)劃。

下面來個(gè)簡單的示例迷雪，標(biāo)注(1,2,3,4,5)我們要重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)

type列限书，連接類型。一個(gè)好的sql語句至少要達(dá)到range級(jí)別章咧。杜絕出現(xiàn)all級(jí)別

key列倦西，使用到的索引名。如果沒有選擇索引赁严，值是NULL扰柠》垲恚可以采取強(qiáng)制索引方式

key_len列，索引長度

rows列卤档，掃描行數(shù)蝙泼。該值是個(gè)預(yù)估值

extra列，詳細(xì)說明劝枣。注意常見的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

二踱承、SQL語句中IN包含的值不應(yīng)過多

MySQL對(duì)于IN做了相應(yīng)的優(yōu)化，即將IN中的常量全部存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)組里面哨免，而且這個(gè)數(shù)組是排好序的茎活。但是如果數(shù)值較多，產(chǎn)生的消耗也是比較大的琢唾。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 對(duì)于連續(xù)的數(shù)值载荔，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用連接來替換采桃。

三懒熙、SELECT語句務(wù)必指明字段名稱

SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io普办、內(nèi)存工扎、網(wǎng)絡(luò)帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性衔蹲；當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)肢娘，前斷也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名舆驶。

四橱健、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用limit 1

這是為了使EXPLAIN中type列達(dá)到const類型

五沙廉、如果排序字段沒有用到索引拘荡，就盡量少排序

六、如果限制條件中其他字段沒有索引撬陵，盡量少用or

or兩邊的字段中珊皿，如果有一個(gè)不是索引字段，而其他條件也不是索引字段巨税，會(huì)造成該查詢不走索引的情況蟋定。很多時(shí)候使用 union all 或者是union(必要的時(shí)候)的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果

七、盡量用union all代替union

union和union all的差異主要是前者需要將結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作垢夹，這就會(huì)涉及到排序溢吻，增加大量的CPU運(yùn)算，加大資源消耗及延遲果元。當(dāng)然促王，union all的前提條件是兩個(gè)結(jié)果集沒有重復(fù)數(shù)據(jù)。

八而晒、不使用ORDER BY RAND

select id from `table_name`

order by rand limit 1000;

上面的sql語句蝇狼，可優(yōu)化為

select id from `table_name` t1 join (select rand * (select max(id)

from `table_name`) asnid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;

九、區(qū)分in和exists倡怎， not in和not exists

select * from 表A

where id in (select id from 表B)

上面sql語句相當(dāng)于

select * from 表A

where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

區(qū)分in和exists主要是造成了驅(qū)動(dòng)順序的改變（這是性能變化的關(guān)鍵）迅耘，如果是exists，那么以外層表為驅(qū)動(dòng)表监署，先被訪問颤专，如果是IN，那么先執(zhí)行子查詢钠乏。所以IN適合于外表大而內(nèi)表小的情況栖秕；EXISTS適合于外表小而內(nèi)表大的情況。

關(guān)于not in和not exists晓避，推薦使用not exists簇捍，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題俏拱。如何高效的寫出一個(gè)替代not exists的sql語句暑塑？

原sql語句

select colname … from A表

where a.id not in (select b.id from B表)

高效的sql語句

select colname … from A表 Left join B表 on

where a.id = b.id where b.id is null

取出的結(jié)果集如下圖表示，A表不在B表中的數(shù)據(jù)

十锅必、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率

select id,name

from table_name limit 866613, 20

使用上述sql語句做分頁的時(shí)候，可能有人會(huì)發(fā)現(xiàn)搞隐，隨著表數(shù)據(jù)量的增加，直接使用limit分頁查詢會(huì)越來越慢尔许。

優(yōu)化的方法如下：可以取前一頁的最大行數(shù)的id，然后根據(jù)這個(gè)最大的id來限制下一頁的起點(diǎn)味廊。比如此列中蒸甜，上一頁最大的id是866612余佛。sql可以采用如下的寫法：

select id,name from table_name

where id> 866612 limit 20

十一、分段查詢

在一些用戶選擇頁面中辉巡，可能一些用戶選擇的時(shí)間范圍過大恨憎，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過多。這個(gè)時(shí)候可以通過程序憔恳，分段進(jìn)行查詢瓤荔，循環(huán)遍歷，將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示钥组。

如下圖這個(gè)sql語句输硝，掃描的行數(shù)成百萬級(jí)以上的時(shí)候就可以使用分段查詢

十二、避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷

對(duì)于null的判斷會(huì)導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描程梦。

十三点把、不建議使用%前綴模糊查詢

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描屿附。但是可以使用LIKE “name%”郎逃。

那如何查詢%name%？

如下圖所示挺份，雖然給secret字段添加了索引褒翰，但在explain結(jié)果果并沒有使用

那么如何解決這個(gè)問題呢，答案：使用全文索引

在我們查詢中經(jīng)常會(huì)用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%'; 压恒。這樣的語句影暴，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中探赫，有全文索引來幫助我們型宙。

創(chuàng)建全文索引的sql語法是：

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT

INDEX `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的sql語句是：

select id,fnum,fdst from table_name

where match(user_name) against('zhangsan' in booleanmode);

注意：在需要?jiǎng)?chuàng)建全文索引之前，請(qǐng)聯(lián)系DBA確定能否創(chuàng)建伦吠。同時(shí)需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區(qū)別

十四妆兑、避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作

比如

select user_id,user_project from table_name

where age*2=36;

中對(duì)字段就行了算術(shù)運(yùn)算，這會(huì)造成引擎放棄使用索引毛仪，建議改成

select user_id,user_project from table_name

where age=36/2;

十五搁嗓、避免隱式類型轉(zhuǎn)換

where 子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換，建議先確定where中的參數(shù)類型

十六箱靴、對(duì)于聯(lián)合索引來說腺逛，要遵守最左前綴法則

舉列來說索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段衡怀，也可以id,name這樣的順序棍矛，但是name;school都無法使用這個(gè)索引。所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候一定要注意索引字段順序抛杨，常用的查詢字段放在最前面

十七够委、必要時(shí)可以使用force index來強(qiáng)制查詢走某個(gè)索引

有的時(shí)候MySQL優(yōu)化器采取它認(rèn)為合適的索引來檢索sql語句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的怖现。這時(shí)就可以采用force index來強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引茁帽。

十八、注意范圍查詢語句

對(duì)于聯(lián)合索引來說，如果存在范圍查詢潘拨，比如between,>,<等條件時(shí)，會(huì)造成后面的索引字段失效璧亚。

十九脂信、關(guān)于JOIN優(yōu)化

LEFT JOIN A表為驅(qū)動(dòng)表狰闪，INNER JOIN MySQL會(huì)自動(dòng)找出那個(gè)數(shù)據(jù)少的表作用驅(qū)動(dòng)表濒生，RIGHT JOIN B表為驅(qū)動(dòng)表。

注意：

1.MySQL中沒有full join丽声，可以用以下方式來解決：

select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;

2.盡量使用inner join觉义，避免left join：

參與聯(lián)合查詢的表至少為2張表，一般都存在大小之分霉撵。如果連接方式是inner join洪囤，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會(huì)自動(dòng)選擇小表作為驅(qū)動(dòng)表，但是left join在驅(qū)動(dòng)表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動(dòng)右邊的原則喇完，即left join左邊的表名為驅(qū)動(dòng)表锦溪。

3.合理利用索引：

被驅(qū)動(dòng)表的索引字段作為on的限制字段铐殃。

4.利用小表去驅(qū)動(dòng)大表：

從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅(qū)動(dòng)表的話，減少嵌套循環(huán)中的循環(huán)次數(shù)坏逢，以減少 IO總量及CPU運(yùn)算的次數(shù)。

5.巧用STRAIGHT_JOIN：

inner join是由MySQL選擇驅(qū)動(dòng)表肖揣，但是有些特殊情況需要選擇另個(gè)表作為驅(qū)動(dòng)表浮入，比如有g(shù)roup by事秀、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時(shí)宰衙。STRAIGHT_JOIN來強(qiáng)制連接順序睹欲，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅(qū)動(dòng)表，右邊則是被驅(qū)動(dòng)表窘疮。在使用STRAIGHT_JOIN有個(gè)前提條件是該查詢是內(nèi)連接，也就是inner join涛贯。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN疫蔓，否則可能造成查詢結(jié)果不準(zhǔn)確身冬。

總結(jié)

MySQL 性能優(yōu)化，一方面是指通過調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)滚躯、合理安排資源使得MySQL的運(yùn)行速度更快嘿歌、更加節(jié)省資源，另一方面丧凤，也指優(yōu)化我們通常使用的SQL語句——尤其是查詢語句步脓，來提高M(jìn)ySQL的性能浩螺。MySQL 性能優(yōu)化通常從以下幾個(gè)方面入手：找出系統(tǒng)瓶頸要出，提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫整體的性能农渊；合理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和參數(shù)調(diào)整，提高數(shù)據(jù)庫操作的相應(yīng)速度传于；最大限度節(jié)省系統(tǒng)資源批糟，以便系統(tǒng)可以提供更大負(fù)荷的服務(wù)看铆。