Mysql性能优化：从逻辑分层存储引擎到解析过程

Posted 2022-12-05 黑马程序员官方

1.为什么要进行sql优化

因为没有进行sql优化的语句执行性能低下。而性能低下的原因:sql语句欠佳，索引失效，服务器参数设置不合理（缓冲、线程数）
本文整个优化过程 主要是围绕索引进行

2.mysql安装启动配置(CentOS7)

1)版本介绍与选择

目前主流版本 5.x
5.0-5.1:   相当于4.x版本的延续，升级维护
5.4 -5.x:  Mysql整合了三方公司的新存储引擎 (推荐使用5.7版本，当前比较稳定的版本)

2)mysql安装-rpm

2.1检查服务器msyql安装情况,有就先卸载自带的mysql【Centos7 默认安装mariadb】

rpm -qa|grep 软件名字 【检查命令】

rpm -e --nodeps 软件包名 【卸载命令】

yum remove 软件包名 【卸载命令】

rpm -qa|grep mariadb

//卸载方式一
rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64

//卸载方式二(建议使用yum卸载,可自动处理依赖关系)
yum remove mariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64

2.2下载安装包

https://downloads.mysql.com/archives/community/

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2.3解压安装包到/usr/local/mysql

mkdir /usr/local/mysql
tar -xvf mysql-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /usr/local/mysql

2.4按照顺序安装rpm安装包

#先安装依赖
yum install net-tools

#注意: 下列安装包的安装顺序不能变
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.25-1.el7.x86_64.rpm

2.5验证是否安装成功【查看mysql版本】

mysqladmin --version

2.6mysql常用命令

systemctl status mysqld		查看mysql服务状态
systemctl start mysqld		启动mysql服务
systemctl stop mysqld		停止mysql服务

systemctl enable mysqld     设置开机时启动mysql服务，避免每次开机启动mysql

2.7设置密码

/usr/bin/mysqladmin -u root password 'new-password'

2.8登录

mysql -u root -p

2.9设置root用户远程连接权限和密码

mysql> grant all privileges on  *.*  to  'root'  @'%'  identified  by  'remote-password';
mysql> flush  privileges; 

2.10开放端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

3.逻辑分层,存储引擎,解析过程

1)逻辑分层

连接层 - 提供与客户端连接的服务              
服务层 - 1.提供各种用户使用的接口(增删改查，等)   2.提供sql优化器（mysql query optimizer）
引擎层 -  提供了各种存储数据的方式(InnoDB,MyISAM)
存储层 - 存储数据

2)存储引擎

2.1常用引擎（InnoDB， MyISAM）

MyISAM：ISAM是Indexed Sequential Access Method (有索引的顺序访问方法) 的缩写，它是存储记录和文件的标准方法。不是事务安全的，而且不支持外键，如果执行大量的select，insert MyISAM比较适合 

InnoDB：支持事务安全的引擎，支持外键、行锁、事务是他的最大特点。如果有大量的update和insert，建议使用InnoDB，特别是针对多个并发和QPS较高的情况 

2.2区别

1. MyISAM不支持事务，而InnoDB支持。InnoDB的AUTOCOMMIT默认是打开的，即每条SQL语句会默认被封装成一个事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好是把多条SQL语句显示放在begin和commit之间，组成一个事务去提交。

2. MyISAM只支持表级锁，用户在操作myisam表时，select，update，delete，insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据 
   InnoDB：支持行级锁和事务，是innodb的最大特色。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在有索引时是有效的，无索引或索引失效都会锁全表的 

3. InnoDB支持外键，MyISAM不支持。

4. InnoDB的主键范围更大，最大是MyISAM的2倍。

5. InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。全文索引是指对char、varchar和text中的每个词（停用词除外）建立倒排序索引。MyISAM的全文索引其实没啥用，因为它不支持中文分词，必须由使用者分词后加入空格再写到数据表里，而且少于4个汉字的词会和停用词一样被忽略掉。

6. MyISAM支持GIS数据，InnoDB不支持。即MyISAM支持以下空间数据对象：Point,Line,Polygon,Surface等。

7. 没有where的count(*)使用MyISAM要比InnoDB快得多。因为MyISAM内置了一个计数器，count(*)时它直接从计数器中读，而InnoDB必须扫描全表。所以在InnoDB上执行count(*)时一般要伴随where，且where中要包含主键以外的索引列。为什么这里特别强调“主键以外”?因为InnoDB中primary index是和raw data存放在一起的，而secondary index则是单独存放，然后有个指针指向primary key。所以只是count(*)的话使用secondary index扫描更快，而primary key则主要在扫描索引同时要返回raw data时的作用较大。

2.3存储结构

InnoDB 和 Myisam 都是用 B+Tree 来存储数据的。
一般情况3层B+Tree可以存放上百万条数据

3)解析过程

3.1sql编写过程：

select dinstinct.. from.. join.. on.. where.. group by.. having.. order by.. limit..

3.2sql解析过程:

from.. on.. join.. where.. group by.. having.. select dinstinct..  order by.. limit..

4.索引

1)什么是索引

索引: 相当于书的目录，是帮助mysql高效获取数据的数据结构

2)索引类型

普通索引:   index                         命名: idx_字段名
唯一索引:   unique                        命名: uk_字段名           
主键索引:   primary key  	              命名: pk_字段名
复合索引:   多个字段组成的索引（name,age）    命名: 按索引顺序字段名命名  idx_name_age

复合索引并不一定所有索引字段都会用到。当name已经查询出结果是，不会再去查询age索引
但为了性能考虑建议在sql语句中用到所有的索引字段

3)创建索引

方式一: create    索引类型   索引名 on  表(字段);
方式二: alter table 表名 add  constraint  索引名   索引类型(字段);

//简单索引
mysql>  create index idx_dept on tb(dept);

//唯一索引
mysql>  create unique index uk_name on tb(name);

//复合索引
mysql>  create index idx_dept_name on tb(dept,name);

//主键索引
mysql>  alter table tb add constraint pk_id primary key(id);

4)删除索引

drop index 索引名 on 表名；

mysql>  drop index uk_name on tb;
mysql>  drop index idx_dept on tb;
mysql>  drop index idx_dept_name on tb;

5)查询索引

show index from 表名；

mysql> show index from tb;

6)不适合创建索引的字段

索引本身需要的存储空间很大的字段
频繁需要修改的字段
很少使用的列 (sql语句中用不到的列)
重复值多的列

5.执行计划

1)数据准备

mysql> create table tab_school_timetable(stid int(3),stname varchar(20),tid int(3));
mysql> create table tab_teacher(tid int(3),tname varchar(20));
mysql> create table tab_teacher_card(tcid int(3), tid int(3),tcdesc varchar(200));


mysql>
insert into tab_school_timetable values (1,'java',1),(2,'c++',1),(3,'paython',2),(4,'sql',3);
insert into tab_teacher values (1,'zhangsan'),(2,'lishi'),(3,'wangwu');
insert into tab_teacher_card values (1,1,'zhangsan card'),(2,2,'lisi card'),(3,3,'wangwu card');

2)语法

explain sql语句；

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3)explain信息详解 id

id：sql语句执行的编号

id值相同，从上往下顺序执行。这个顺序受表数据量的大小影响，先查数据量小的，后查数据量大的

id值不同：先执行id值大的

#查询课程编号为2 或 教师证编号为3 的老师信息
explain select t.tname from tab_teacher t, tab_school_timetable st, tab_teacher_card tc where t.tid = st.tid  and t.tid = tc.tcid and (st.stid = 2 or tc.tcid = 3);

#查询教授sql课程老师的描述信息
explain select tc.tcdesc from tab_teacher_card tc where tc.tid = (select st.tid from tab_school_timetable st where st.stname = 'sql' );

4)explain信息详解 select_type

select_type 查询类型

PRIMARY:        主查询，sql中包含有子查询
SUBQUERY:       子查询 
SIMPLE：        普通查询 （不含有子查询和union 连接查询的查询）
DERIVED:        衍生查询  （使用到了临时表）
union:          使用到了union 连接查询
union  result:  显示拿些表之间使用了union

5)explain信息详解 table

表名

6)explain信息详解 type

type 索引类型

常用到的类型system > const > eq_ref > ref > range > index > all

system 性能最高，all性能最低。 实际项目中达到 ref > range 性能就行

system ： 表只有中一条数据的主查询

const ： 查询结果只有一条数据的sql ,并且索引类型必须为主键索引或者唯一索引

eq_ref ： 查询结果可以有多条数据，但满足where判断条件的每一条数据必须是唯一的一条数据(不能多条也不能为0条)。

explain
select t.tname from teacher t,teacherCard tc where t.tid = tc.tid;

ref : 索引查询返回匹配所有行（0条，多条）

explain
select t.tname from tab_teacher t where t.tname = 'ta';

range : 检索指定范围的行，where后面是一个范围查询（between , in , > , < 等 其中in可能会导致索引失效而变成 all）

explain select tc.tcdesc from tab_teacher_card tc where tc.tid between 1 and 2;

index : 查询全部索引的数据

explain select t.tid from tab_teacher t;

all ：查询全部表的数据(sql 将表的所有数据都查了一遍) ，没有用到索引时常出现

explain select st.stname from tab_school_timetable st;

7)explain信息详解 possible_keys

可供选择的索引

8)explain信息详解key

实际用到的索引

9)explain信息详解key_len

实际使用到索引的长度（utf8  1个字符3个字节)

10)explain信息详解ref

表之间的引用-指明当前表所参照的字段
const: 判断条件中用到了常量 或者 显示用到了其他表的那些字段

11)explain信息详解rows

估计查询了表中的数据行数(MySQL认为必须检查以执行查询的行数)

12)explain信息详解extra

准备工作

create table t (
	a1 char(3),
    a2 char(3),
    a3 char(3),
    index idx_a1(a1),
    index idx_a2(a2),
    index idx_a3(a3)
);

using filesort : 性能损耗大，需要额外的查询(排序) ，常见于 order by 语句中

#当排序和查找不是同一个字段就会出现using filesort
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where t.a1 = '' order by a2;  //反例
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where t.a1 = '' order by a1;   //正例

#复合索引不能跨列（最佳左前缀）否则会出现using filesort
create index idx_a1_a2_a3 on t(a1,a2,a3);
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where t.a1 = '' order by a3;  //反例(跨了 a2)
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where t.a2 = '' order by a3;  //反例(跨了 a1)
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where t.a1 = '' order by a2;  //正例

using temporary:性能损耗大，用到了临时表，一般出现与 group by 语句中

explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where a1 in ('1','2','3') group by a2;  //反例
explain select t.a1,t.a2,t.a3 from t where a1 in ('1','2','3') group by a1;  //正例

using index: 性能提升，只从索引中查询数据，不需要回表查询

using where: 进行了回表查询

drop index idx_a1_a2_a3 on t;
create index idx_a1_a2 on t(a1,a2);

explain select a1,a2 from t where a1='' and a2 = '';  //正例
explain select a1,a3 from t where a1='';  //反例

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impossible where : where 查询条件永远为fasle

explain select a1 from t where a1='a' and a1 = 'b';

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Using join buffer : MySQL引擎使用了连接缓存，表示sql语句太烂，性能低下

6.慢查询

1)慢查询有什么用

开启慢查询后,可以根据日志信息分析那些SQL语句性能低下,从而针对性的进行优化

2)检查是否开启了慢查询

mysql> show variables like '%slow_query_log%';

3)开启慢查询

#临时开启 - mysql重启后失效
mysql> set global slow_query_log = 1;

#永久开启 -  修改my.cnf 文件
vim /etc/my.cnf

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/lib/mysql/localhost-slow.log

4)慢查询阈值

#查看
mysql> show variables like '%long_query_time%';

#临时设置(单位秒) - 重新登陆起效
mysql> set global long_query_time = 2;

#永久设置 - 修改my.cnf 文件
vim /etc/my.cnf

[mysqld]
long_query_time = 2

5)查看超过慢查询阈值的sql次数

mysql> show global status like '%slow_queries%';

6)查看超过慢查询阈值具体的sql信息

1.查看slow_query_log_file日志文件

2.使用mysqldumpslow工具

mysqldumpslow --help
-s : 排序方式  (r 逆序)
-l ：锁定时间
-t ：查询多少条
-g : 正则表达式

//获取返回记录最多的3个SQL
mysqldumpslow -s r -t 3 /var/lib/mysql/localhost-slow.log

//获取访问次数最多的3个SQL
mysqldumpslow -s c -t 3 /var/lib/mysql/localhost-slow.log

//按照时间排序，查询前10条包含left join查询语句的sql
mysqldumpslow -s t -t 10 -g 'left join' /var/lib/mysql/localhost-slow.log

7.优化总结

优化一般不能一次就优化到最佳效果，需要在开发过程中根据使用情况多次逐步优化

1. 复合索引保证最佳左前缀原则

2. 小表驱动大表

3. 索引建立在经常查询的字段上

4. 复合索引，尽量使用全索引匹配（说明:假设使用了三个字段建立了一个复合索引，在sql查询中尽量让三个索引都用到）

5. 不要在索引上进行任何操作（计算、函数、类型转换）,否则索引失效

6. 复合索引不能使用不等于（ != , <> ）和 is null, is not null ,否则索引失效

7. like 尽量以 ‘常量’ 开头，不要使用 ‘%x%’ ，否则索引失效

8. 尽量不要使用or ，否则索引失效

9. 如果必须使用到索引失效的情况，尽量使用索引覆盖（using index）,可能会使索引生效，达到性能优化

10. 将含有in的范围查询放到where条件的最后面，防止索引失效（尽量不使用in）

11. 连接查询 a.t = b.t 的情况下，将表数据量小的放在左边，表数据量大的放在右边会提高性能

12. 连接查询 a.t = b.t 的情况下，将 a 表 t 字段加索引会提高性能

13. 对于左外连接给左表加索引，右外连接给右表加索引

14. exist 和 in，如果主查询的数据集大，则使用in，如果子查询的数据集大,使用exist

15. 提高 order by 查询的策略

     a、选择使用单路、双路；调整buffer的容量大小
     b、避免使用 select * ...
     c、保证排序字段的 排序一致性