MYSQL调优实战

一：基础数据准备

DROP TABLE IF EXISTS `tbl_user`;
CREATE TABLE `tbl_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `age` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `type` int(11) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `tbl_user` VALUES 
('1', 'admin', 'admin@126.com', '18', '1', '2018-07-09 11:08:57'), 
('2', 'mengday', 'mengday@163.com', '31', '2', '2018-07-09 11:09:00'), 
('3', 'mengdee', 'mengdee@163.com', '20', '2', '2018-07-09 11:09:04'), 
('4', 'root', 'root@163.com', '31', '1', '2018-07-09 14:36:19'), 
('5', 'zhangsan', 'zhangsan@126.com', '20', '1', '2018-07-09 14:37:28'), 
('6', 'lisi', 'lisi@gmail.com', '20', '1', '2018-07-09 14:37:31'), 
('7', 'wangwu', 'wangwu@163.com', '18', '1', '2018-07-09 14:37:34'), 
('8', 'zhaoliu', 'zhaoliu@163.com', '22', '1', '2018-07-11 18:29:24'), 
('9', 'fengqi', 'fengqi@163.com', '19', '1', '2018-07-11 18:29:32');


DROP TABLE IF EXISTS `tbl_userinfo`;
CREATE TABLE `tbl_userinfo` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx_userId` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO `tbl_userinfo` VALUES 
('1', '上海市', '1'), 
('2', '北京市', '2'), 
('3', '杭州', '3'), 
('4', '深圳', '4'), 
('5', '广州', '5'), 
('6', '海南', '6');

二：五百万数据插入

上面插入几条测试数据，在使用索引时还需要插入更多的数据作为测试数据，下面就通过存储过程插入500W条数据作为测试数据

-- 修改mysql默认的结束符号，默认是分号；但是在函数和存储过程中会使用到分号导致解析不正确
DELIMITER $$

-- 随机生成一个指定长度的字符串
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255) 
BEGIN 
 # 定义三个变量
 DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
 DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
 DECLARE i INT DEFAULT 0;

 WHILE i < n DO 
   SET return_str = CONCAT(return_str, SUBSTRING(chars_str, FLOOR(1+RAND()*52), 1));
   SET i = i + 1;
 END WHILE;
 RETURN return_str;
END $$

-- 创建插入的存储过程
CREATE PROCEDURE insert_user(IN START INT(10), IN max_num INT(10))
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0; 
    SET autocommit = 0;  
    REPEAT
        SET i = i + 1;
        INSERT INTO tbl_user VALUES ((START+i) ,rand_string(8), CONCAT(rand_string(6), '@random.com'), 1+FLOOR(RAND()*100), 3, NOW());
        UNTIL i = max_num
    END REPEAT;
   COMMIT;
END $$

-- 将命令结束符修改回来
DELIMITER ;

-- 调用存储过程，插入500万数据，需要等待一会时间，等待执行完成
CALL insert_user(100001,5000000);
-- Query OK, 0 rows affected (7 min 49.89 sec) 

SELECT COUNT(*) FROM tbl_user;

三：使用索引和不使用索引的比较

使用索引之前的查询

 然后给username创建索引再次查询（数据库卡死了，我用sqlyog做）

创建索引用了40秒，属实有点慢

 然后再查询试试，基本是秒查了，效率提升很明显

 之前再黑窗口加的索引也上去了

然后删除一个索引，byusername

四：explain命令

explain参数详解

 

 

 查看索引的使用情况：show status like 'Handler_read%'

Handler_read_key: 越高越好
Handler_read_rnd_next:越低越好

查询优化器：

• 重新定义表的关联顺序(优化器会根据统计信息来决定表的关联顺序)
• 将外连接转化成内连接(当外连接等于内连接)
• 使用等价变换规则（如去掉1=1）
• 优化count()、min()、max()
• 子查询优化
• 提前终止查询
• in条件优化

mysql可以通过 EXPLAIN EXTENDED 和 SHOW WARNINGS 来查看mysql优化器改写后的sql语句

下图提示我们别用*查询，应该写具体那一列

五：走索引的情况和不走索引的情况

1. in走索引

in操作能避免则避免，若实在避免不了，需要仔细评估in后边的集合元素数量，控制在1000个之内。

2. 范围查询走索引

 但是条件必须是一个具体的值，如果条件为 now() 当前时间，则会导致全表扫描

3. 模糊查询只有左前缀使用索引

4. 反向条件不走索引 != 、 <> 、 NOT IN、IS NOT NULL

 一个优化的实例：

# 常见的对not in的优化，使用左连接加上is null的条件过滤
SELECT id, username, age FROM tbl_user WHERE id NOT IN (SELECT user_id FROM tbl_order);


SELECT u.id, u.username, u.age
FROM tbl_user u
LEFT JOIN tbl_order o ON u.id = o.user_id
WHERE o.user_id IS NULL;

5. 对条件计算(使用函数或者算数表达式)不走索引

使用函数计算不走索引，无论是对字段使用了函数还是值使用了函数都不走索引，解决办法通过应用程序计算好，将计算的结果传递给sql，而不是让数据库去计算

 

 

6. 查询时必须使用正确的数据类型

如果索引字段是字符串类型，那么查询条件的值必须使用引号，否则不走索引

7. or 使用索引和不使用索引的情况

or 只有两边都有索引才走索引，如果都没有或者只有一个是不走索引的

8. 用union少用or

尽量避免使用or，因为大部分or连接的两个条件同时都进行索引的情况几率比较小，应使用uninon代替，这样能走索引的走索引，不能走索引的就全表扫描。

 

9. 能用union all就不用union

union all 不去重复，union去重复，union使用了临时表，应尽量避免使用临时表

 

10. 复合索引

对于复合索引，如果单独使用右边的索引字段作为条件时不走索引的。即复合索引如果不满足最左原则leftmost不会走复合索引

暂未完成，更新还会继续