排列五最大漏洞:SQL优化指南

慢查询日志 开启撒网模式

开启了MySQL慢查询日志之后,MySQL会自动将执行时间超过指定秒数的SQL统统记录下来,这对于搜罗线上慢SQL有很大的帮助。

以我刚安装的mysql5.7为例 查询结果是这样子的:

slow_launch_time:表示如果建立线程花费了比这个值更长的时间,slow_launch_threads 计数器将增加
slow_query_log:是否开启慢查询日志 ON开启,OFF关闭 默认没有开启
slow_query_log_file:日志保存路径

long_query_time:达到多少秒的sql就记录日志

客户端可以用set设置变量的方式让慢查询开启,但是个人不推荐,因为真实操作起来会有一些问题,比如说,重启MySQL后就失效了,或者是开启了慢查询,我又去改变量值,它就不生效了。

编辑MySQL的配置文件:

加入如下三行:

我这里设置的是3秒

重启MySQL

服务器开一个监控:

客户端走一条SQL:

此时发现sql已经被记录到日志里了。(有时候不一定,我看到很多博客讲的是超过指定秒数,但我实验得出的结果是达到指定秒数)

EXPLAIN 点对点分析你

explain是一个神奇的命令,可以查看sql的具体的执行计划。

以一条联查sql为例:

查询结果是:

加上explain命令来执行:

查询结果是:

这就是这条SQL的执行计划,下面来说明一下这个执行计划怎么看

id:代表优先级? id值越大,越先执行,id值相同,从上往下执行。(比如示例的这条sql的执行计划,就是先执行第一行,再执行第二行)

select_type:表示select类型 取值如下

simple 简单表 即不使用表连接或者子查询
primary 包含union或者子查询的主查询 即外层的查询
union UNION中的第二个或者后面的查询语句
subquery 一般子查询中的子查询被标记为subquery,也就是位于select列表中的查询
derived 派生表 该临时表是从子查询派生出来的
等等

type:表示MySQL在表中查找数据的方式,或者叫访问类型,以下对于type取值的说明 从上往下性能由最差到最好

all:全表扫描,MySQL遍历全表来找到匹配的行
index:索引全扫描,MySQL遍历挣个索引来查询匹配的行
range:索引范围扫描,常见于<、<=、>、>=、between等操作符
ref:使用非唯一索引或唯一索引的前缀扫描,返回匹配的单行数据
eq_ref:类似ref,区别就在于使用的索引是唯一索引,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者unique index作为关联条件。
const/system:单表中最多有一个匹配行,查询起来非常迅速,常见于根据primary key或者唯一索引unique index进行的单表查询
null:mysql不用访问表或者索引,直接就能够得到查询的结果,例如select 1+2 as result。

possible_keys:表示查询时可能使用的索引

key:表示实际使用的索引

key_len:使用到索引字段的长度

rows:扫描数量

Extra:执行情况的说明和描述,包含不适合在其他列中显示但是对执行计划非常重要的额外信息,常用取值如下:

Using index:直接访问索引就取到了数据,高性能的表现。
Using where:直接在主键索引上过滤数据,必带where子句,而且用不上索引
Using index condition:先条件过滤索引,再查数据,
Using filesort:使用了外部文件排序 只要见到这个 就要优化掉
Using temporary:创建了临时表来处理查询 只要见到这个 也要尽量优化掉

优化争议无数的count()

统计列与统计行?

COUNT()是一个特殊的函数,有两种不同的作用,它可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。

在统计列值的时候要求列值是非空的,也就是不统计null。

当我们统计行的时候,常见的是COUNT(*),这种情况下,通配符*并不会像我们猜想的那样扩展成所有的列,实际上,它会忽略所有的列而直接统计所有的行数

解密MyiSAM的‘快’

这是一个容易产生误解的事情:MyiSAM的count()函数总是非???。

不过它是有前提条件的,条件是没有任何where条件的count(*)才非???,因为此时无须实际的去计算表的行数,mysql可以利用存储引擎的特性直接获得这个值,如果mysql知道某列不可能有null值,那么mysql内部会将count(列)表达式优化为count(*)。

当统计带有where条件的查询,那么mysql的count()和其他存储引擎就没有什么不同了。

COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(列)

(先提前申明,本人是在innodb库里做的实验。)

1.count(1)和count(*)直接就是统计主键,他们两个的效率是一样的。如果删除主键,他们都走全表扫描。

2.如果count(列)中的字段是索引的话,count(列)和count(*)一样快,否则count(列)走全表扫描。

优化order by 语句

MySQL的排序方式

优化order by语句就不得不了解mysql的排序方式。

1.第一种通过有序索引返回数据,这种方式的extra显示为Using Index,不需要额外的排序,操作效率较高。

2.第二种是对返回的数据进行排序,也就是通??吹降腢sing filesort,filesort是通过相应的排序算法,将数据放在sort_buffer_size系统变量设置的内存排序区中进行排序,如果内存装载不下,它就会将磁盘上的数据进行分块,再对各个数据块进行排序,然后将各个块合并成有序的结果集。

filesort的优化

了解了MySQL排序的方式,优化目标就清晰了:尽量减少额外的排序,通过索引直接返回有序数据。where条件和order by使用相同的索引。

1.创建合适的索引减少filesort的出现。

2.查询时尽量只使用必要的字段,select 具体字段的名称,而不是select * 选择所有字段,这样可以减少排序区的使用,提高SQL性能。

优化group by 语句

为什么order by后面不能跟group by ?

事实上,MySQL在所有的group by 后面隐式的加了order by ,也就是说group by语句的结果会默认进行排序。

如果你要在order by后面加group by ,那结果执行的SQL是不是这样:select * from tb order by … group by … order by … ? 这不是搞笑吗?

禁止排序

既然知道问题了,那么就容易优化了,如果查询包括group by但又不关心结果集的顺序,而这种默认排序又导致了需要文件排序,则可以指定order by null 禁止排序。

例如:

优化limit 分页

一个非常常见又非常头痛的场景:‘limit 1000,20’。

这时MySQL需要查询1020条记录然后只返回最后20条,前面的1000条都将被抛弃,这样的代价非常高。如果所有页面的访问频率都相同,那么这样的查询平均需要访问半个表的数据。

第一种思路 在索引上分页

在索引上完成分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列的内容。

例如:

可以优化成这样:

第二种思路 将limit转换成位置查询

这种思路需要加一个参数来辅助,标记分页的开始位置:

优化子查询

子查询,也就是查询中有查询,常见的是where后面跟一个括号里面又是一条查询sql

尽可能的使用join关联查询来代替子查询。

当然 这不是绝对的,比如某些非常简单的子查询就比关联查询效率高,事实效果如何还要看执行计划。

只能说大部分的子查询都可以优化成Join关联查询。

改变执行计划

提高索引优先级

use index 可以让MySQL去参考指定的索引,但是无法强制MySQL去使用这个索引,当MySQL觉得这个索引效率太差,它宁愿去走全表扫描。。。

注意:必须是索引,不能是普通字段,(亲测主键也不行)。

忽略索引

ignore index 可以让MySQL忽略一个索引

强制使用索引

force index 使用了force index 之后 尽管效率非常低,MySQL也会照你的话去执行

个人分享

查看执行计划时建议依次观察以下几个要点:

1.SQL内部的执行顺序。
2.查看select的查询类型。
3.实际有没有使用索引。
4.Extra描述信息

PS:一定要养成查看执行计划的习惯,这个习惯非常重要。

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