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  • 面试:给我说说你平时是如何优化MySQL的?

    面试:给我说说你平时是如何优化MySQL的?

    1、explain

    在MySQL优化的时候、我们使用最多的是explain查看 SQL 的执行计划

    类型 解释
    type 连接类型。一个好的SQL语句至少要达到range级别、杜绝出现all级别
    key 使用到的索引名。如果没有选择索引,值是NULL。可以采取强制索引方式【force index】、这里可以用force index(),这个指令可以指定本次查询强制使用哪个索引,因为Mysql优化器的选择并不是最优的索引。
    ken_len 索引长度。
    rows 扫描列数。该值是个预估值。
    extra 注意常见的不太友好的值有:Using filesort, Using temporary。

    具体的参考文档:https://www.cnblogs.com/laowenBlog/p/12640755.html

    2、SQL语句中IN包含的值不应过多

    MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。
    但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。
    例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;
    再或者使用连接来替换。

    3、SELECT语句务必指明字段名称

    SELECT *增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、网络带宽);
    增加了使用覆盖索引的可能性;
    当表结构发生改变时,前断也需要更新。
    所以要求直接在select 后面接上字段名。

    4、当只需要一条数据的时候,使用limit 1

    这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

    5、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序

    排序的字段、尽量加上索引。

    6、如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用or

    or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。
    很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

    7、尽量用union all代替union

    union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作;
    这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。
    当然,union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

    8、不使用 order by rand()

    MySQL RAND()函数调用可以在0和1之间产生一个随机数
    order by rand() 随机查询取前几条记录。
    优化前:

    select id from `表名` order by rand() limit 3;
    

    优化后:

    select id from `表名` t1 
    join  (select rand() * (select max(id) from `表名`) as nid) t2 
    on t1.id > t2.nid limit 3;
    

    9、区分in和exists

    select * from 表1 where id in ( select id from 表2 );
    // 相当于
    select * from 表1 where exists ( select * from 表2 where 表2.id = 表1.id );
    

    区分 in 和 exists 主要是造成了驱动顺序的改变、这是性能变化的关键。
    如果是exists,那么以外层表为驱动表、先被访问。
    如果是in,那么先执行子查询。
    所以:in 适合于外表大而内表小的情况。exists适合于外表小而内表大的情况。

    10、区分 not in和not exists

    推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,not in可能存在逻辑问题。

    // 原始SQL语句
    select colname … from A表 
    where a.id not in (select b.id from B表)
    // 优化后的SQL语句
    select colname … from A表 
    Left join B表 on where a.id = b.id 
    where b.id is null
    

    11、使用合理的分页以提高分页效率

    // 原始SQL
    select id,name from table_name limit 866613, 20;
    

    使用如上SQL语句分页、随着表数据量的增加,直接使用limit分页查询会越来越慢。
    优化的方法如下:
    可以取前一页的最大行数的id,然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。
    比如此列中,上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法。

    select id,name from table_name where id > 866612 limit 20;
    

    12、分段查询

    在一些用户选择页面中,可能一些用户选择的时间范围过大,造成查询缓慢。
    主要的原因是扫描行数过多。
    这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。
    主要看数据问题:扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询。

    13、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

    对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

    14、不建议使用%前缀模糊查询

    例如:LIKE “%name”或者LIKE “%name%”;
    这种查询会导致索引失效而进行全表扫描;但是可以使用LIKE “name%”。
    那如何查询“%name%”呢?答案:使用全文索引。
    在我们查询中经常会用到

    select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';
    

    这样的语句,普通索引是无法满足查询需求的。
    庆幸的是在MySQL中,有全文索引来帮助我们。
    需要解决的前提条件:
    表的类型必须是MyISAM、建立全文检索的字段类型必须是char,varchar,text;
    创建全文索引的sql语法是:

    ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);
    // 或者
    CREATE fulltext INDEX index_name ON table_name(colum_name);
    

    使用全文索引的sql语句是:

    // 在SELECT的WHERE字句中用MATCH函数,
    // 索引的关键词用AGAINST标识,
    // IN BOOLEAN MODE是只有含有关键字就行,不用在乎位置,是不是起启位置.
    SELECT * FROM articles WHERE MATCH (tags) AGAINST ('旅游' IN BOOLEAN MODE);
    

    15、避免在where子句中对字段进行表达式操作

    比如

    SELECT user_id,user_project FROM table_name WHERE age*2 = 36;
    

    中对字段就行了算术运算,这会造成引擎放弃使用索引,建议改成

    SELECT user_id,user_project FROM table_name WHERE age = 36/2;
    

    16、避免隐式类型转换

    where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换,建议先确定where中的参数类型。

    17、对于联合索引来说,要遵守最左前缀法则

    举列来说索引含有字段id,name,school;
    可以直接用id字段,也可以id,name这样的顺序;
    但是name,school都无法使用这个索引。
    所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面。

    18、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

    有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

    19、注意范围查询语句

    对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between,>,<等条件时,会造成后面的索引字段失效。

    20、关于JOIN优化

    LEFT JOIN A表为驱动表
    INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
    RIGHT JOIN B表为驱动表
    注意:MySQL中没有full join,可以用以下方式来解决

    select * from A left join B on B.name = A.name 
    where B.name is null 
    union all
    select * from B;
    
    尽量使用inner join,避免left join

    参与联合查询的表至少为2张表,一般都存在大小之分。
    如果连接方式是inner join,在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表;
    但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则,即left join左边的表名为驱动表。

    合理利用索引:

    被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

    利用小表去驱动大表

    如果能够减少驱动表的话,减少嵌套循环中的循环次数,以减少 IO总量及CPU运算的次数。

    巧用STRAIGHT_JOIN

    inner join是由mysql选择驱动表,但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表;
    比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。
    STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序;
    在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表,右边则是被驱动表。
    在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接,也就是inner join。
    其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN,否则可能造成查询结果不准确。

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