MYSQL的SQL性能优化总结

Love The Way You Lie 2022-03-17 15:30 362阅读 0赞

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很多时候，我们的程序出现的“性能问题”，其实是我们自己写的那"坨"代码的问题，是自己Coding的问题，是Mysql的DML语句使用的问题。 以下是我总结的关于MySQL DML语句的使用中需要注意的点。

## 对于 `select*`要时刻保持谨慎的态度 ##

绝大多数情况，是不需要 `select*`的。一旦使用了这种语句，便会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，而且还会增加额外的I/O、内存和CPU的消耗。 当然，使用 `select*`也并不是全是坏处，合理的使用 `select*`可以简化开发，提高相同代码的复用性。

## 是否扫描的太多额外的记录 ##

有时候会发现某些查询可能需要读取几千行数据，但是仅返回几条或者很少的结果，可以使用以下方式去优化：

*  看看能否改表结构。例如使用汇总表
 *  看看获取数据结果的方式是否最优，获取路劲是否已经是最短。
 *  使用覆盖索引，把所有需要的列都放到索引中，以减少返回表中对应行中取数据的步骤。

## 切分某些SQL语句 ##

传统的互联网系统中，强调网络连接尽量少，数据层尽可能在一次连接中完成尽可能多的工作，防止建立多次链接，但是这种想法对于MySQL并不适用，MySQL从设计上让连接和断开都很轻量，在一般服务器上可以支持每秒超过10万的查询。

所以对于有些场景下，可以将一个大的查询“分而治之”，切分成小查询，然后再组合起来。例如以下情况：

*  对于全量数据查询变成分页。假如一张表中有数千万条数据，一次select all，肯定是不行的。可以换成一次取一部分，把一次的压力分摊。
 *  删除大量旧数据的时候，不要一个大的语句一次性清完，推荐 `一次删一万条`。如果用一个大的语句一次性完成的话，可能需要一次锁住大量数据，占满大量日志事务，让Mysql停在那儿了，为避免这种情况发生，最好一次性删除一万条左右的数据，然后每次删完暂停一会儿再操作，将服务器上的一次性压力分散。

注意：虽然Mysql建立连接十分轻量，但是这不意味着可以逐条循环中查询然后再拼接，这样效率依然是非常慢，而且通常是工作中sql优化的点。

## 慎用 `join`操作 ##

这算是一条禁忌吧，很多公司的互联网产品都杜绝join操作，换成先从一张表中先取出数据id，再从另外一张表中使用 `wherein`查询的两次单表查询操作。主要是以下几点原因：

*  让应用的缓存(redis、memcache等)更高效。例如在第一张表中查询出部分id了，如果命中了缓存，就可以省去一条where in语句了。
 *  更容易应对业务的发展，方便对数据库进行拆分，更容易做到高性能和高扩展。
 *  对where in中的id进行升序排序后，查询效率比join的随机关联更高效
 *  减少多余的查询。在应用层中两次查询，意味着对某条记录应用只需要查询一次，而使用join可能需要重复的扫描访问一部分数据。
 *  单张表查询可以减少锁的竞争。

假如非用不可，可以采用以下方式来优化：

*  确保 `ON`或者 `using`子句中的列上有索引
 *  确保任何的 `groupby`和 `orderby`中的表达式只涉及到一个表中的列。

## 在性能要求比较高的场景中，杜绝查询中使用 `临时表` ##

MySQL的临时表示没有任何索引的，使用临时表一般都意味着性能比较低,因此在对性能要求比较高的场景中，最好不要使用带有临时表的操作：

*  未带索引的字段上的 `groupby`操作。
 *  `UNION`查询。
 *  查询语句中的子查询。
 *  部分 `orderby`操作，例如 `distinct`函数和 `orderby`一起使用且 `distinct`和 `orderby`同一个字段。再例如某些情况下 `groupby`和 `orderby`字段不同。

具体是否用到临时表，可以通过 `explain`来查看，查看 `Extra`列的结果，如果出现 `Usingtemporary`则需要注意。

## `count()`函数优化 ##

`count()`函数有一点需要特别注意：它是不统计值为NULL的字段的！所以：不能指定查询结果的某一列，来统计结果行数。即 `count(xx column)` 不太好。

如果想要统计结果集，就使用 `count(*)`，性能也会很好。

## 尽量不使用子查询 ##

尽量别使用子查询，尽可能的使用关联来代替

## 优化分页 `limit` ##

通常我们在分页的时候，通常使用的是 `limit50,10`这种语句。数据少还不错，但是当数据偏移量非常大的时候，性能就会出现问题，例如 `selectxx,xxxfromtest_table limit100000020,20`。扫描了100000020条数据，才返回20条数据。这个时候我们可以用一下两种方式来优化：

### 利用 `betweenand`和主键索引 ###

利用主键自增id，我们如果知道了分页的上边界，以上查询可以改写为： `selectxxx,xxxfromtest_tablewhereid between xxxxxandxxxx`。

### 利用自增主键索引、 `orderby`加 `limit`，不使用offset ###

`limit`和 `offset`的问题，其实就是 `offset`的问题，它会导致MySQL扫描大量不需要的行然后再抛弃掉。如果使用某个标签记录上一次所取数据的位置，那么下次就可以直接从书签位置开始扫描，这样就可以避免使用 `offset`。

例如以上查询可以改为:

第一组数据：\`\`select xxx, xxxx from test\_table order by id desc limit 20;

这样就拿到了本次数据和下次数据的分解id值，则下一页查询就知道可以： `selectxxx,xxxfromtest_tablewhereid<'上页id分界值'orderbyid desc limit20`

## 熟悉并灵活使用 `explain` ##

以下是mysql执行查询的整个过程， `explain`可以查看图中标红部分，

![640_wx_fmt_jpeg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_1][]

`explain`会展示很多字段和内容，其中的内容往往不好记，使用的时候，可以查看以下图解内容:explain图解

[https_mp.weixin.qq.com_s_PbtikNJlGmsR2iLSIA4aMw]: https://mp.weixin.qq.com/s/PbtikNJlGmsR2iLSIA4aMw
[640_wx_fmt_jpeg_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1_wx_co_1]: /images/20220317/d3946f7587a44232ba3e03a0748114cb.png