MySQL 查询语句优化思路

Posted 2020-09-14 黑熊一只

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