mysql查詢怎么優(yōu)化,如何優(yōu)化mysql

MySQL常用優(yōu)化方案

語句執(zhí)行后，會顯示三個字段： Query_ID（執(zhí)行ID） | Duration（持續(xù)時間）| Query（查詢語句）；

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

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

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期。

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雜的子部分，最外層的select被標記為PRIMARY)

(3) UNION(UNION中的第二個或后面的SELECT語句)

(4) SUBQUERY(子查詢中的第一個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.

有時不是真實的表名字,看到的是derivedx(x是個數(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)造一個適當?shù)乃饕⑶以俅斡肊XPLAIN檢查查詢

key

key列顯示MySQL實際決定使用的鍵（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)，可通過該列計算查詢中使用的索引的長度，非實際長度，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標準的行，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行組合，MYSQL檢查使用哪個索引，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

看到這個的時候，查詢就需要優(yōu)化了。MYSQL需要進行額外的步驟來發(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

看到這個的時候，查詢需要優(yōu)化了。這里，MYSQL需要創(chuàng)建一個臨時表來存儲結(jié)果，這通常發(fā)生在對不同的列集進行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際的行動的表返回的，這發(fā)生在對表的全部的請求列都是同一個索引的部分的時候。

(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，這就會發(fā)生，或者是查詢有問題。

mysql如何優(yōu)化以下語句，查詢耗時太久了？

根據(jù)所描述的問題，可嘗試在mms_profitcenter 的FOrderID ，F(xiàn)Suffix列上建立索引，再查詢試試。下面提供30種mysql常用優(yōu)化方法供參考：

1.對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應盡量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

3.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.下面的查詢也將導致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

9.應盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

應改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate='2005-11-30' and createdate'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數(shù)、算術(shù)運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那么必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使用，并且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾斝枰貜鸵么笮捅砘虺Ｓ帽碇械哪硞€數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件，最好使用導出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。

26.使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應該考慮相應需求是否合理。

30.盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

MySQL 查詢優(yōu)化（六）： MySQL 的查詢優(yōu)化排序優(yōu)化機制

對結(jié)果進行排序操作的代價可能很高，因此可以通過避免排序或讓參與排序的數(shù)據(jù)行更少來優(yōu)化查詢性能。

當 MySQL 不能使用索引產(chǎn)生有序結(jié)果時，它必須對數(shù)據(jù)行進行排序。這有可能是在內(nèi)存中進行也可能是在磁盤進行，但 MySQL 始終將這個過程稱之為 filesort，即便實際上并沒有使用一個文件。

如果用于排序的值可以一次性放入排序緩存中，MySQL 可以在內(nèi)存中使用快排算法進行排序。如果 MySQL 不能在內(nèi)存中進行排序，則會在磁盤中按塊逐塊排序。它對每個塊使用快排算法，然后在將這些排序好的塊合并到結(jié)果中。

有兩個文件排序（filesort）算法：

很難說哪種算法更有效，對每個算法來說都會有最優(yōu)和最壞案例。MySQL 在數(shù)據(jù)表全部列加上用于排序的列的大小不超過 max_length_for_sort_data 時會使用單次遍歷算法。可以通過修改這個參數(shù)影響排序算法的選擇。

需要注意的是，MySQL 的 filesort使用的臨時存儲空間可能會超出你的預期，這是因為它對每個排序元素都分配了固定大小的存儲空間。這些存儲空間要足夠大以便容下存儲最大的元素，而且 VARCHAR這類字段使用的是對應的最大長度。而且，如果使用的是 UTF-8字符集，MuSQL 會對每個字符分配3個字節(jié)。結(jié)果是，我們會發(fā)現(xiàn)那些沒怎么優(yōu)化的查詢會導致磁盤上的臨時存儲空間是數(shù)據(jù)表自身存儲空間的好幾倍。

而在對聯(lián)合查詢進行排序時，MySQL 可能會在查詢執(zhí)行過程中執(zhí)行兩次文件排序。如果 ORDER BY 子句只是引用聯(lián)合查詢的第一張表，MySQL 可以先對這個表進行文件排序，然后再處理聯(lián)合查詢。如果是這種情況，在 EXPLAIN 時會在 Extra 字段顯示“Using filesort”。而對于其他的排序情況——例如排序不是針對第一張表，或者是 ORDER BY 使用的列對應了不止一個數(shù)據(jù)表，MySQL 必須使用臨時表緩存查詢結(jié)果，然而在聯(lián)合查詢完成后，再對臨時表進行文件排序。在這種情況下，EXPLAIN 會在 Extra 字段顯示“Using temorary; Using filesort”。如果包含 LIMIT 約束的話，會發(fā)生在文件排序后，因此臨時表和文件排序的存儲空間可能非常大。

MySQL 5.6在只需要對數(shù)據(jù)行的子集（例如 LIMIT）進行排序時，引入了一個重大改進。相對于對整個結(jié)果集進行排序再返回部分數(shù)據(jù)，MySQL 有時候會在排序的時候直接丟棄掉不需要的數(shù)據(jù)行來提高效率。不管怎么樣，排序也需要小心使用，很可能會導致存儲占用的飆升最終導致系統(tǒng)負荷過大。

超詳細MySQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)化

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化一方面是找出系統(tǒng)的瓶頸,提高MySQL數(shù)據(jù)庫的整體性能,而另一方面需要合理的結(jié)構(gòu)設計和參數(shù)調(diào)整,以提高用戶的相應速度,同時還要盡可能的節(jié)約系統(tǒng)資源,以便讓系統(tǒng)提供更大的負荷.

1. 優(yōu)化一覽圖

2. 優(yōu)化

筆者將優(yōu)化分為了兩大類,軟優(yōu)化和硬優(yōu)化,軟優(yōu)化一般是操作數(shù)據(jù)庫即可,而硬優(yōu)化則是操作服務器硬件及參數(shù)設置.

2.1 軟優(yōu)化

2.1.1 查詢語句優(yōu)化

1.首先我們可以用EXPLAIN或DESCRIBE(簡寫:DESC)命令分析一條查詢語句的執(zhí)行信息.

2.例:

顯示:

其中會顯示索引和查詢數(shù)據(jù)讀取數(shù)據(jù)條數(shù)等信息.

2.1.2 優(yōu)化子查詢

在MySQL中,盡量使用JOIN來代替子查詢.因為子查詢需要嵌套查詢,嵌套查詢時會建立一張臨時表,臨時表的建立和刪除都會有較大的系統(tǒng)開銷,而連接查詢不會創(chuàng)建臨時表,因此效率比嵌套子查詢高.

2.1.3 使用索引

索引是提高數(shù)據(jù)庫查詢速度最重要的方法之一,關(guān)于索引可以參高筆者MySQL數(shù)據(jù)庫索引一文,介紹比較詳細,此處記錄使用索引的三大注意事項:

2.1.4 分解表

對于字段較多的表,如果某些字段使用頻率較低,此時應當,將其分離出來從而形成新的表,

2.1.5 中間表

對于將大量連接查詢的表可以創(chuàng)建中間表,從而減少在查詢時造成的連接耗時.

2.1.6 增加冗余字段

類似于創(chuàng)建中間表,增加冗余也是為了減少連接查詢.

2.1.7 分析表,,檢查表,優(yōu)化表

分析表主要是分析表中關(guān)鍵字的分布,檢查表主要是檢查表中是否存在錯誤,優(yōu)化表主要是消除刪除或更新造成的表空間浪費.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 關(guān)鍵字,如ANALYZE TABLE user;

2. 檢查表: 使用 CHECK關(guān)鍵字,如CHECK TABLE user [option]

option 只對MyISAM有效,共五個參數(shù)值:

3. 優(yōu)化表:使用OPTIMIZE關(guān)鍵字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user;

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不寫入日志.,優(yōu)化表只對VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通過OPTIMIZE TABLE語句可以消除文件碎片,在執(zhí)行過程中會加上只讀鎖.

2.2 硬優(yōu)化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和頻率高的cpu,多核心可以執(zhí)行多個線程.

2.配置大內(nèi)存,提高內(nèi)存,即可提高緩存區(qū)容量,因此能減少磁盤I/O時間,從而提高響應速度.

3.配置高速磁盤或合理分布磁盤:高速磁盤提高I/O,分布磁盤能提高并行操作的能力.

2.2.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)

優(yōu)化數(shù)據(jù)庫參數(shù)可以提高資源利用率,從而提高MySQL服務器性能.MySQL服務的配置參數(shù)都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影響較大的幾個參數(shù).

2.2.3 分庫分表

因為數(shù)據(jù)庫壓力過大，首先一個問題就是高峰期系統(tǒng)性能可能會降低，因為數(shù)據(jù)庫負載過高對性能會有影響。另外一個，壓力過大把你的數(shù)據(jù)庫給搞掛了怎么辦？所以此時你必須得對系統(tǒng)做分庫分表 + 讀寫分離，也就是把一個庫拆分為多個庫，部署在多個數(shù)據(jù)庫服務上，這時作為主庫承載寫入請求。然后每個主庫都掛載至少一個從庫，由從庫來承載讀請求。

2.2.4 緩存集群

如果用戶量越來越大，此時你可以不停的加機器，比如說系統(tǒng)層面不停加機器，就可以承載更高的并發(fā)請求。然后數(shù)據(jù)庫層面如果寫入并發(fā)越來越高，就擴容加數(shù)據(jù)庫服務器，通過分庫分表是可以支持擴容機器的，如果數(shù)據(jù)庫層面的讀并發(fā)越來越高，就擴容加更多的從庫。但是這里有一個很大的問題：數(shù)據(jù)庫其實本身不是用來承載高并發(fā)請求的，所以通常來說，數(shù)據(jù)庫單機每秒承載的并發(fā)就在幾千的數(shù)量級，而且數(shù)據(jù)庫使用的機器都是比較高配置，比較昂貴的機器，成本很高。如果你就是簡單的不停的加機器，其實是不對的。所以在高并發(fā)架構(gòu)里通常都有緩存這個環(huán)節(jié)，緩存系統(tǒng)的設計就是為了承載高并發(fā)而生。所以單機承載的并發(fā)量都在每秒幾萬，甚至每秒數(shù)十萬，對高并發(fā)的承載能力比數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要高出一到兩個數(shù)量級。所以你完全可以根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務特性，對那種寫少讀多的請求，引入緩存集群。具體來說，就是在寫數(shù)據(jù)庫的時候同時寫一份數(shù)據(jù)到緩存集群里，然后用緩存集群來承載大部分的讀請求。這樣的話，通過緩存集群，就可以用更少的機器資源承載更高的并發(fā)。

一個完整而復雜的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，一定會包含：各種復雜的自研基礎架構(gòu)系統(tǒng)。各種精妙的架構(gòu)設計.因此一篇小文頂多具有拋磚引玉的效果,但是數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的思想差不多就這些了.

MySQL查詢優(yōu)化

通過慢查詢?nèi)罩菊页鲂什畹腟QL, 再進一步判斷索引是否高效;

analyze table score;

explain select * from score where falseG;

盡量使用數(shù)值操作;

“小”類型夠用，就不要選用“大”類型;

MyISAM中，盡量使用固定長度數(shù)據(jù)列，減少存儲碎片的發(fā)生；

對于Memory，InnoDB引擎，固定長度還是可變長度，不影響性能；

如果字符串數(shù)據(jù)列的不同取值的個數(shù)是有限的，就應該把它轉(zhuǎn)換為ENUM數(shù)據(jù)列;

select * from score procedure analyse();

1) MyISAM表消除碎片: optimize table president;

2) 導出導入, 適用所有存儲引擎

mysqldump sampdb president dump.sql;

mysql sampdb dump.sql

批量加載數(shù)據(jù)比單行數(shù)據(jù)加載效率高;

無索引表比有索引表, 更快;

SQL語句短比SQL語句長, 更快;

加載效率比較: load data load data local insert into …

如果只能使用insert, 則推薦使用單語句多行插入 ;

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