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  • MySQL 查询语句优化思路

    query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面:
    1. 优化更需要优化的Query;
    2. 定位优化对象的性能瓶颈;
    3. 明确的优化目标;
    4. 从 Explain 入手;
    5. 多使用profile
    6. 永远用小结果集驱动大的结果集;
    7. 尽可能在索引中完成排序;
    8. 只取出自己需要的Columns;
    9. 仅仅使用最有效的过滤条件;
    10. 尽可能避免复杂的Join和子查询

    关于explain

    用法:explain select * from tables1 where 1 ...

    先看一下在 MySQL Explain功能中给我们展示的各种信息的解释:
    ◆ ID: Query Optimizer 所选定的执行计划中查询的序列号;
    ◆ Select_type:所使用的查询类型,主要有以下这几种查询类型
      ◇ DEPENDENT SUBQUERY:子查询中内层的第一个SELECT,依赖于外部查询的结果集;
      ◇ DEPENDENT UNION:子查询中的UNION,且为UNION中从第二个SELECT开始的后面所有SELECT,同样依赖于外部查询的结果集;
      ◇ PRIMARY:子查询中的最外层查询,注意并不是主键查询;
      ◇ SIMPLE:除子查询或者UNION之外的其他查询;
      ◇ SUBQUERY:子查询内层查询的第一个SELECT,结果不依赖于外部查询结果集;
      ◇ UNCACHEABLE SUBQUERY:结果集无法缓存的子查询;
      ◇ UNION: UNION语句中第二个SELECT开始的后面所有SELECT,第一个SELECT为PRIMARY
      ◇ UNION RESULT: UNION 中的合并结果;
    ◆ Table:显示这一步所访问的数据库中的表的名称;
    ◆ Type:告诉我们对表所使用的访问方式,主要包含如下集中类型;
      ◇ all:全表扫描
      ◇ const: 读常量,且最多只会有一条记录匹配,由于是常量,所以实际上只需要读一次;
      ◇ eq_ref: 最多只会有一条匹配结果,一般是通过主键或者唯一键索引来访问;
      ◇ fulltext:
      ◇ index:全索引扫描;
      ◇ index_merge:查询中同时使用两个(或更多)索引,然后对索引结果进行merge之后再读取表数据;
      ◇ index_subquery:子查询中的返回结果字段组合是一个索引(或索引组合),但不是一个主键或者唯一索引;
      ◇ rang:索引范围扫描;
      ◇ ref: Join语句中被驱动表索引引用查询;
      ◇ ref_or_null:与ref的唯一区别就是在使用索引引用查询之外再增加一个空值的查询;
      ◇ system:系统表,表中只有一行数据;
      ◇ unique_subquery:子查询中的返回结果字段组合是主键或者唯一约束;
    ◆ Possible_keys: 该查询可以利用的索引. 如果没有任何索引可以使用,就会显示成null,这一项内容对于优化时候索引的调整非常重要;
    ◆ Key: MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引;
    ◆ Key_len:被选中使用索引的索引键长度;
    ◆ Ref: 列出是通过常量( const),还是某个表的某个字段(如果是join)来过滤(通过key)
    的;
    ◆ Rows: MySQL Query Optimizer 通过系统收集到的统计信息估算出来的结果集记录条数;
    ◆ Extra:查询中每一步实现的额外细节信息,主要可能会是以下内容:
      ◇ Distinct:查找distinct 值,所以当mysql找到了第一条匹配的结果后,将停止该值的查询而转为后面其他值的查询;
      ◇ Full scan on NULL key:子查询中的一种优化方式,主要在遇到无法通过索引访问null值的使用使用;
      ◇ Impossible WHERE noticed after reading const tables: MySQL Query Optimizer 通过收集到的统计信息判断出不可能存在结果;
      ◇ No tables: Query 语句中使用 FROM DUAL 或者不包含任何 FROM子句;
      ◇ Not exists:在某些左连接中 MySQL Query Optimizer 所通过改变原有 Query 的组成而使用的优化方法,可以部分减少数据访问次数;
      ◇ Range checked for each record (index map: N):通过 MySQL 官方手册的描述,当MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引的时候,如果发现如果来自前面的表的列值已知,可能部分索引可以使用。对前面的表的每个行组合, MySQL检查是否可以使用range或index_merge访问方法来索取行。
      ◇ Select tables optimized away:当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段的时候, MySQL Query Optimizer 会通过索引而直接一次定位到所需的数据行完成整个查
    询。当然,前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用MIN()或者MAX()的时候;
      ◇ Using filesort:当我们的 Query 中包含 ORDER BY 操作,而且无法利用索引完成排序操作的时候, MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
      ◇ Using index:所需要的数据只需要在 Index 即可全部获得而不需要再到表中取数据;
      ◇ Using index for group-by:数据访问和 Using index 一样,所需数据只需要读取索引即可,而当 Query 中使用了 GROUP BY 或者 DISTINCT 子句的时候,如果分组字段也在索引中, Extra中的信息就会是 Using index for group-by;
      ◇ Using temporary:当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表的时候,在 Extra 信息中就会出现Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。
      ◇ Using where:如果我们不是读取表的所有数据,或者不是仅仅通过索引就可以获取所有需要的数据,则会出现 Using where 信息;
      ◇ Using where with pushed condition:这是一个仅仅在 NDBCluster存储引擎中才会出现的信息,而且还需要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能会被使用。控制参数
    为 engine_condition_pushdown 

    关于 profiling

    用法:

      开启:

      set profiling=1;//开启

      select * from tables1 where 1;//随意查询

      show profiles;//打印查询语句的概要信息

      //如下

      ----------+------------+------------------------------------------------------------+
      | Query_ID | Duration | Query |
      +----------+------------+------------------------------------------------------------+
      | 1 | 0.00183100 | show databases |
      | 2 | 0.00007000 | SELECT DATABASE() |
      | 3 | 0.00099300 | desc test |
      | 4 | 0.00048800 | show tables |
      | 5 | 0.00430400 | desc test_profiling |
      | 6 | 1.90115800 | select status,count(*) from test_profiling group by status |
      +----------+------------+------------------------------------------------------------

      show profile cpu, block io for query 4;//显示以上show profiles内容的ID4的具体信息

      更多功能,还需摸索,以上仅是抛砖引玉

      

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/supermarx/p/6765079.html
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