mysql優(yōu)化

1，sql的編譯順序

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sql 編譯順序 from… on… join… where… order by… group by… having… select…

2，查看sql語句性能:

explain 查詢sql語句

3，優(yōu)化

(1). 最佳作前綴，使用索引順序(按編譯順序)與定義索引時(shí)順序一致，若該字段有跳過、反序，該字段及后面字段索引失效

(2). where條件中一切不是=的操作大概率會(huì)使索引失效，包括in、!=、、is null、計(jì)算、函數(shù)等等

(3). 查詢字段與條件字段不一致時(shí)使用子查詢，避免臨時(shí)表出現(xiàn)

(4). 若用了復(fù)合索引，盡量使用全部索引字段

(5). 能不查詢多字段時(shí)，盡量使用索引覆蓋

(6). 使用like模糊查詢時(shí)，按關(guān)鍵字左匹配，即‘x%’，若使用’%x%’，索引失效

(7). or會(huì)使全部索引失效

(8). 盡量不要導(dǎo)致類型轉(zhuǎn)換，否則索引失效

(9). 使用order by時(shí)，根據(jù)表中數(shù)據(jù)量調(diào)整單路還是雙路查詢，也可以調(diào)整buffer區(qū)大小：如set_max_length_for_sort_data = 1024 (單位byte)

(10). 避免使用select *…

(11). 分頁偏移量大時(shí)，盡量使用子查詢 select * from tab where id=(select id from tab limit 100000,1) limit 100;

mysql數(shù)據(jù)庫如何優(yōu)化？誰能給出點(diǎn)具體的解決方案？

1、explain：解釋sql的執(zhí)行計(jì)劃，后邊的sql不執(zhí)行

2、explain partitions ：用于查看存在分區(qū)的表的執(zhí)行計(jì)劃

3、explain extended：待驗(yàn)證

4、show warnings:

5、show create table:查看表的詳細(xì)的創(chuàng)建語句，便于用戶對表進(jìn)行優(yōu)化

6、show indexes :產(chǎn)看表的所有索引，show indexes from table_name，同樣也可以從information_schema.statistics表中獲得同樣的信息。cardinality列很重要，表示數(shù)據(jù)量。

7、show tables status: 查看數(shù)據(jù)庫表的底層大小以及表結(jié)構(gòu)，同樣可以從information_schema.tables表中獲得底層表的信息。

8、show [global|session]status:可以查看mysql服務(wù)器當(dāng)前內(nèi)部狀態(tài)信息。可以幫助卻行mysql服務(wù)器的負(fù)載的各種指標(biāo)。默認(rèn)是session。同information_schema.global_status和information_schema.session_status

9、show [global|session] variables ：查看當(dāng)前mysql系統(tǒng)變量的值，其中一些值能影響到sql語句的執(zhí)行方式。同information_schema.global_variables和information_schema.session_variables;

10、information_schema:包含的表的數(shù)量和mysql的版本有關(guān)系。

MySQL常用優(yōu)化方案

語句執(zhí)行后，會(huì)顯示三個(gè)字段： Query_ID（執(zhí)行ID） | Duration（持續(xù)時(shí)間）| Query（查詢語句） ；

拿到后Query_ID后，可執(zhí)行 show profile for query Query_ID ，查看詳細(xì)的準(zhǔn)備時(shí)間，執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行結(jié)束（ preparing、executing、end ）等。

顯示用戶正在運(yùn)行的線程，需要注意的是，除了 root 用戶能看到所有正在運(yùn)行的線程外，其他用戶都只能看到自己正在運(yùn)行的線程，看不到其它用戶正在運(yùn)行的線程。除非單獨(dú)個(gè)這個(gè)用戶賦予了PROCESS 權(quán)限。

顯示字段包含： User| Host| db | Command | Time| State| Info 等。

解析語句，查詢是否命中索引，及，命中何種索引，用以判斷是否符合我們的預(yù)期。

返回字段包含： select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra 等。

select_type 常見類型：

(1) SIMPLE(簡單SELECT，不使用UNION或子查詢等)

(2) PRIMARY(子查詢中最外層查詢，查詢中若包含任何復(fù)雜的子部分，最外層的select被標(biāo)記為PRIMARY)

(3) UNION(UNION中的第二個(gè)或后面的SELECT語句)

(4) SUBQUERY(子查詢中的第一個(gè)SELECT，結(jié)果不依賴于外部查詢)

table 常見類型：

顯示這一行的數(shù)據(jù)是關(guān)于哪張表的.

有時(shí)不是真實(shí)的表名字,看到的是derivedx(x是個(gè)數(shù)字,我的理解是第幾步執(zhí)行的結(jié)果)

type 常見類型：

對表訪問方式，表示MySQL在表中找到所需行的方式，又稱“訪問類型”。

常用的類型有： ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL （從左到右，性能從差到好）

possible_keys

指出MySQL能使用哪個(gè)索引在表中找到記錄，查詢涉及到的字段上若存在索引，則該索引將被列出，但不一定被查詢使用（該查詢可以利用的索引，如果沒有任何索引顯示 null）

該列完全獨(dú)立于EXPLAIN輸出所示的表的次序。這意味著在possible_keys中的某些鍵實(shí)際上不能按生成的表次序使用。

如果該列是NULL，則沒有相關(guān)的索引。在這種情況下，可以通過檢查WHERE子句看是否它引用某些列或適合索引的列來提高你的查詢性能。如果是這樣，創(chuàng)造一個(gè)適當(dāng)?shù)乃饕⑶以俅斡肊XPLAIN檢查查詢

key

key列顯示MySQL實(shí)際決定使用的鍵（索引），必然包含在possible_keys中

如果沒有選擇索引，鍵是NULL。要想強(qiáng)制MySQL使用或忽視possible_keys列中的索引，在查詢中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

key_len

表示索引中使用的字節(jié)數(shù)，可通過該列計(jì)算查詢中使用的索引的長度，非實(shí)際長度，為最大可能長度。

注：不損失精確性的情況下，長度越短越好。

ref

列與索引的比較，表示上述表的連接匹配條件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

rows

估算出結(jié)果集行數(shù)，表示MySQL根據(jù)表統(tǒng)計(jì)信息及索引選用情況，估算的找到所需的記錄所需要讀取的行數(shù)；

extra

該列包含MySQL解決查詢的詳細(xì)信息,有以下幾種情況：

(1).Distinct

一旦MYSQL找到了與行相聯(lián)合匹配的行，就不再搜索了

(2).Not exists

MYSQL優(yōu)化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN標(biāo)準(zhǔn)的行，就不再搜索了

(3).Range checked for each

Record（index map:#）

沒有找到理想的索引，因此對于從前面表中來的每一個(gè)行組合，MYSQL檢查使用哪個(gè)索引，并用它來從表中返回行。這是使用索引的最慢的連接之一

(4).Using filesort

看到這個(gè)的時(shí)候，查詢就需要優(yōu)化了。MYSQL需要進(jìn)行額外的步驟來發(fā)現(xiàn)如何對返回的行排序。它根據(jù)連接類型以及存儲排序鍵值和匹配條件的全部行的行指針來排序全部行；

(5).Using temporary

看到這個(gè)的時(shí)候，查詢需要優(yōu)化了。這里，MYSQL需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)臨時(shí)表來存儲結(jié)果，這通常發(fā)生在對不同的列集進(jìn)行ORDER BY上，而不是GROUP BY上；

(6).Using index

列數(shù)據(jù)是從僅僅使用了索引中的信息而沒有讀取實(shí)際的行動(dòng)的表返回的，這發(fā)生在對表的全部的請求列都是同一個(gè)索引的部分的時(shí)候。

(7).Using where

使用了WHERE從句來限制哪些行將與下一張表匹配或者是返回給用戶。如果不想返回表中的全部行，并且連接類型ALL或index，這就會(huì)發(fā)生，或者是查詢有問題。

mysql中如何查看優(yōu)化器優(yōu)化后的執(zhí)行計(jì)劃

在開始演示之前，我們先介紹下兩個(gè)概念。

概念一，數(shù)據(jù)的可選擇性基數(shù)，也就是常說的cardinality值。

查詢優(yōu)化器在生成各種執(zhí)行計(jì)劃之前，得先從統(tǒng)計(jì)信息中取得相關(guān)數(shù)據(jù)，這樣才能估算每步操作所涉及到的記錄數(shù)，而這個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)就是cardinality。簡單來說，就是每個(gè)值在每個(gè)字段中的唯一值分布狀態(tài)。

比如表t1有100行記錄，其中一列為f1。f1中唯一值的個(gè)數(shù)可以是100個(gè)，也可以是1個(gè)，當(dāng)然也可以是1到100之間的任何一個(gè)數(shù)字。這里唯一值越的多少，就是這個(gè)列的可選擇基數(shù)。

那看到這里我們就明白了，為什么要在基數(shù)高的字段上建立索引，而基數(shù)低的的字段建立索引反而沒有全表掃描來的快。當(dāng)然這個(gè)只是一方面，至于更深入的探討就不在我這篇探討的范圍了。

概念二，關(guān)于HINT的使用。

這里我來說下HINT是什么，在什么時(shí)候用。

HINT簡單來說就是在某些特定的場景下人工協(xié)助MySQL優(yōu)化器的工作，使她生成最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃。一般來說，優(yōu)化器的執(zhí)行計(jì)劃都是最優(yōu)化的，不過在某些特定場景下，執(zhí)行計(jì)劃可能不是最優(yōu)化。

比如：表t1經(jīng)過大量的頻繁更新操作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已經(jīng)很不準(zhǔn)確了，這時(shí)候剛好執(zhí)行了一條SQL，那么有可能這條SQL的執(zhí)行計(jì)劃就不是最優(yōu)的。為什么說有可能呢？

來看下具體演示

譬如，以下兩條SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20;

B：

select * from t1 where f1 = 30;

如果f1的值剛好頻繁更新的值為30，并且沒有達(dá)到MySQL自動(dòng)更新cardinality值的臨界值或者說用戶設(shè)置了手動(dòng)更新又或者用戶減少了sample page等等，那么對這兩條語句來說，可能不準(zhǔn)確的就是B了。

這里順帶說下，MySQL提供了自動(dòng)更新和手動(dòng)更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查閱手冊。

那回到正題上，MySQL 8.0 帶來了幾個(gè)HINT，我今天就舉個(gè)index_merge的例子。

示例表結(jié)構(gòu)：

mysql desc t1;+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field ? ? ?| Type ? ? ? ? | Null | Key | Default | Extra ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id ? ? ? ? | int(11) ? ? ?| NO ? | PRI | NULL ? ?| auto_increment || rank1 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank2 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| log_time ? | datetime ? ? | YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| prefix_uid | varchar(100) | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| desc1 ? ? ?| text ? ? ? ? | YES ?| ? ? | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|| rank3 ? ? ?| int(11) ? ? ?| YES ?| MUL | NULL ? ?| ? ? ? ? ? ? ? ?|+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表記錄數(shù)：

mysql select count(*) from t1;+----------+| count(*) |+----------+| ? ?32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

這里我們兩條經(jīng)典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2;

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100 ?and rank2 =100 ?and rank3 =100;

表t1實(shí)際上在rank1,rank2,rank3三列上分別有一個(gè)二級索引。

那我們來看SQL C的查詢計(jì)劃。

顯然，沒有用到任何索引，掃描的行數(shù)為32034，cost為3243.65。

mysql explain ?format=json select * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "3243.65" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ALL", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 32034, ? ? ?"rows_produced_per_join": 115, ? ? ?"filtered": "0.36", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "3232.07", ? ? ? ?"eval_cost": "11.58", ? ? ? ?"prefix_cost": "3243.65", ? ? ? ?"data_read_per_join": "49K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們加上hint給相同的查詢，再次看看查詢計(jì)劃。

這個(gè)時(shí)候用到了index_merge,union了三個(gè)列。掃描的行數(shù)為1103，cost為441.09，明顯比之前的快了好幾倍。

mysql explain ?format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1 ?where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "441.09" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1103, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1103, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "330.79", ? ? ? ?"eval_cost": "110.30", ? ? ? ?"prefix_cost": "441.09", ? ? ? ?"data_read_per_join": "473K" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我們再看下SQL D的計(jì)劃：

不加HINT，

mysql explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "534.34" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "ref", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "idx_rank1", ? ? ?"used_key_parts": [ ? ? ? ?"rank1" ? ? ?], ? ? ?"key_length": "5", ? ? ?"ref": [ ? ? ? ?"const" ? ? ?], ? ? ?"rows_examined_per_scan": 555, ? ? ?"rows_produced_per_join": 0, ? ? ?"filtered": "0.07", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "478.84", ? ? ? ?"eval_cost": "0.04", ? ? ? ?"prefix_cost": "534.34", ? ? ? ?"data_read_per_join": "176" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: { ?"query_block": { ? ?"select_id": 1, ? ?"cost_info": { ? ? ?"query_cost": "5.23" ? ?}, ? ?"table": { ? ? ?"table_name": "t1", ? ? ?"access_type": "index_merge", ? ? ?"possible_keys": [ ? ? ? ?"idx_rank1", ? ? ? ?"idx_rank2", ? ? ? ?"idx_rank3" ? ? ?], ? ? ?"key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)", ? ? ?"key_length": "5,5,5", ? ? ?"rows_examined_per_scan": 1, ? ? ?"rows_produced_per_join": 1, ? ? ?"filtered": "100.00", ? ? ?"cost_info": { ? ? ? ?"read_cost": "5.13", ? ? ? ?"eval_cost": "0.10", ? ? ? ?"prefix_cost": "5.23", ? ? ? ?"data_read_per_join": "440" ? ? ?}, ? ? ?"used_columns": [ ? ? ? ?"id", ? ? ? ?"rank1", ? ? ? ?"rank2", ? ? ? ?"log_time", ? ? ? ?"prefix_uid", ? ? ? ?"desc1", ? ? ? ?"rank3" ? ? ?], ? ? ?"attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))" ? ?} ?}}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

對比下以上兩個(gè)，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

總結(jié)下，就是說表的cardinality值影響這張的查詢計(jì)劃，如果這個(gè)值沒有正常更新的話，就需要手工加HINT了。相信MySQL未來的版本會(huì)帶來更多的HINT。

本文題目：mysql優(yōu)化怎么看,mysql優(yōu)化有哪些
文章來源：http://chinadenli.net/article40/dsgijeo.html

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