mysql高级

2021-12-28 10:47:14

优化分析

一、存储引擎的对比

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二、性能下降SQL慢 、执行时间长、等待时间长

  1. 查询语句复杂
  2. 索引失效（单值索引、复合索引）
  3. 关联查询有太多join（设计缺陷或不得已的需求）

三、常见的Join查询

  1. SQL执行顺序：手写、机读
  2. 手写顺序： 
    #sql语句的手写顺序

SELECT DISTINCT <select_list>
FROM <left_table> <join_type>
JOIN <right_table> ON <join_condition>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

  3. 机读顺序：

    #机读顺序
FROM <left_table> 
ON <join_condition>
<join_type> JOIN <right_table>
WHERE <where_condition>
GROUP BY <group_by_list>
HAVING <having_condition>
SELECT 
DISTINCT <select_list>
ORDER BY <order_by_condition>
LIMIT <limit_number>

总结：https://database.51cto.com/art/201911/605471.htm

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四、七种Join如下所示：

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注意：mysql不支持全外连接，但是可以使用union（联合+去重）把左外连接和右外连接联合起来。

 

五、索引

定义：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构 。索引的目的在于提高查找效率，类比字典。除了数据本身之外，数据库还维护一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高效的查找算法，这种数据结构就是索引（排序好的快速查找的数据结构）。

一般来说索引本身很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。

索引的优势：

  1. 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，类似大学图书馆建书目索引
  2. 通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗

 

索引的劣势：

  1. 索引可以看成一张表，也要占用空间。
  2. 索引会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加的索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。

 索引的分类：

  1. 单值索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
  2. 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值（比如身份证号就是唯一的，可以做唯一索引）
  3. 复合索引：即一个索引包含多个列

mysql索引结构：

  1. BTree索引
  2. Hash索引
  3. full-test全文索引
  4. R-Tree索引

哪些情况需要创建索引：

  1. 主键自动建立唯一索引
  2. 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
  3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
  4. 频繁更新的字段不适合创建索引（因为每次更新不单单是更新了记录，还会更新索引）
  5. where条件里用不到的字段不创建索引
  6. 在高并发下倾向于创建组合索引
  7. 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序的速度
  8. 查询中统计或者分组的字段

 性能分析：

1、Explain：使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

2、使用方法：

EXPLAIN SELECT * FROM <table>;

3、explain的作用：

通过EXPALIN，我们可以分析出以下结果：

  • 表的读取顺序
  • 数据读取操作的操作类型
  • 哪些索引可以使用
  • 哪些索引被实际使用
  • 表之间的引用
  • 每张表有多少行被优化器查询

 执行计划各个字段的含义     

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1. id： select查询的序列号，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

一、id会出现三种结果：

1.id相同，执行顺序由上至下

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有上图可见，操作表的id号均为1，所以操作顺序为

d->l->employees

 

  2. id不同时，id值越大优先级越高，越先被执行           

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如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

 

3. id既有相同的，又有不同的

说明：id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

注意：执行过程中，衍生的表用derived表示。

 

二、查询类型select_type

作用：用来表示查询的类型，主要用于区别普通查询、联合查询、子查询等复杂查询

  • SIMPLE：　　简单的select查询，查询中不包含子查询和UNION
  • PRIMARY:　　查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为PRIMARY
  • SUBQUERY:　在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
  • DERIVED：　在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中
  • UNION:　　   若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层的SELECT将被标记为DERIVED
  • UNION RESULT：UNION的最终结果

eg.

explain
select * from employees e left join departments d on e.department_id = d.department_id
union
select * from employees e right join departments d on e.department_id = d.department_id;

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三、table 

table就是操作表

 

四、type

type表示使用了那种类型的查询，分为以下几种：

  1. ALL
  2. index
  3. range
  4. ref
  5. eq_ref
  6. const
  7. system
  8. NULL

查询效率从高到低依次为：

system > const > eq_ref > ref > range > index > all

一般来说，需要保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

  • system：表只有一行记录，很少出现
  • const：表通过索引一次就找到了，const用于比较primary key或者unique索引。 
    select * from table where id（主键） = XX;

     

  • eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。
  • ref：非唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中可以找到多个符合条件的行。
  • range：只检索给定范围的行，比如在where语句中出现between、<、>、in等查询 
    select * from table where id between 30 and 60;

     

  • index：index与all的区别在于index类型只遍历索引树，这通常比all快，因为索引文件通常比数据文件小（也就是说all和index都是读全表，但index根据索引扫描然后回表取数据，而all是从硬盘中读取） 
    select employee_id from employees;

     

  • all：遍历全表 
    select * from employees;

     

 五、ref

将列与索引进行比较，主要用来表示表的连接条件（即哪些列或常量被用于查找索引列上的值）

#案例：查找部门编号为1700的员工信息
explain
select *
from employees e, departments d
where e.department_id = d.department_id
and d.location_id = 1700;

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 分析结果可以看出：d表的location_id索引列匹配了一个常量（1700）；e表的department_id索引列匹配了d表的department_id。他们之间的匹配关系我们可以清楚地从ref中查看到

 

六、rows

根据表的统计信息和索引的选用情况，大致估算出找到所需记录所需要读取的行数，rows列中的值，越小越好。

 

七、Extra

  1. Using filesort：说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取，这种无法利用表内索引进行的排序操作为“文件排序”。（不好） 
    explain
select last_name, department_id
from employees
order by salary;

     

  2. Using temporary：说明使用了临时表保存中间结果，常见于order by 和group by。（不好） 
  3. Using index：select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）。 
    覆盖索引，也叫索引覆盖：select的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据表中读取。mysql可以利用索引返回select列表的字段，即查询的列要被所建的索引覆盖
    explain
select employee_id from employees;
    1,SIMPLE,employees,null,index,,dept_id_fk,5,null,107,100,Using index 
  4.  Using where：使用了where过滤
  5. Using join buffer：多表join的次数非常多
  6. impossible where：where逻辑错误

 八、索引优化

 索引优化的总结

  • 永远用小的结果集（主表）驱动大的结果集（驱动表）
  • 优先优化内层的
  • 保证join语句中被驱动表上的join条件字段被索引

九、索引失效

  • 全职匹配：查询的语句的字段和顺序恰好和建立的索引的字段和顺序一致，否则索引会失效；
  • 最佳左前缀法则：如果索引了多列，要遵守最左前缀法则（查询从索引的最左前列开始并且不能跳过索引中的列）；
  • 不在索引上做任何操作，包括计算、函数、（手动或自动）的类型转换，会导致索引失效，进而进行全表扫描；
  • 不能使用索引中的范围条件右边的列；
  • 减少使用select *，尽量使用索引的查询即索引列和查询列一致；
  • 在使用不等于！= 、<> 的时候无法使用索引导致全表扫描；
  • like以通配符开头（‘%abc’）时，索引会失效变成全表扫描； 解决方法可以使用覆盖索引，但是该方法具有一定的局限性；
  • is null， is not null也无法使用索引；
  • 字符串不加单引号会导致索引失效；
  • 少用or，用它来连接时会失效；

 十、查询优化

  • 小表驱动大表
# 小表驱动大表
use myemployees;
# 员工表有107条数据
select count(*) from employees;
# 部门表有27条数据
select  count(*) from departments;

# 案例1.
# 88ms
select * from employees e
where e.department_id in (
    select d.department_id
    from departments d
);

# 107ms
select * from employees e
where exists(select 1 from departments d where d.department_id = e.department_id);

# 当d表的数据小于e表时，采用in要由于exists
# in后面跟的是小表，exists后面跟的是大表（in后小，exists大）
# select ...from table where exists(subquery)的理解：将主查询中的数据放入子查询中做条件验证，根据验证的结果（true/false）来决定主查询的数据是否保留
  • order by关键字优order 

  　　原则：尽量使用Index方式排序，避免使用FileSort方式排序。链接一

　　  filesort的原理，以及两种算法。链接二

 

 

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               

 

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