巧用这19条MySQL优化,效率至少提高3倍
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本文我们来谈谈项目中常用的MySQL优化方法,共19条,具体如下: 1、EXPLAIN 做MySQL优化,我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。 下面来个简单的示例,标注(1、2、3、4、5)我们要重点关注的数据:
2、SQL语句中IN包含的值不应过多 MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用between就不要用in了;再或者使用连接来替换。 3、SELECT语句务必指明字段名称 SELECT*增加很多不必要的消耗(CPU、IO、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。 4、当只需要一条数据的时候,使用limit 1 这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型 5、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序 6、如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用or or两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用union all或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。 7、尽量用union all代替union union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。当然,union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。 8、不使用ORDER BY RAND()
上面的SQL语句,可优化为:
9、区分in和exists、not in和not exists
上面SQL语句相当于
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是IN,那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。 关于not in和not exists,推荐使用not exists,不仅仅是效率问题,not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的SQL语句? 原SQL语句:
高效的SQL语句:
取出的结果集如下图表示,A表不在B表中的数据: 10、使用合理的分页方式以提高分页的效率
使用上述SQL语句做分页的时候,可能有人会发现,随着表数据量的增加,直接使用limit分页查询会越来越慢。 优化的方法如下:可以取前一页的最大行数的id,然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中,上一页最大的id是866612。SQL可以采用如下的写法:
11、分段查询 在一些用户选择页面中,可能一些用户选择的时间范围过大,造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。 如下图这个SQL语句,扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询: 12、避免在where子句中对字段进行null值判断 对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 13、不建议使用%前缀模糊查询 例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。 那如何查询%name%? (编辑:晋中站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |