查询性能优化

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-09-29 04:17 171阅读 0赞

1.慢查询基础：优化数据访问

1.确认应用程序是否检索大量超过需求的数据。

2.确认mysql服务器是否在分析超过需要的数据。

1.1是否向数据库请求了不需要的数据

如果需要一部分数据就加上limit，多表关联时不要select \*，取出自己需要的数据。

1.2mysql是否扫描额外的数据

衡量查询开销有三个指标：响应时间，扫描的行数，返回的行数。

一般情况下，mysql如下三种方式应用where条件，从好到坏

1.索引中使用where条件过滤不匹配的信息。

2.使用索引覆盖扫描来返回记录

3.从数据库中返回数据，然后过滤。

如果发现扫描大量的数据但是只返回很少的行：

1.使用索引覆盖扫描，把所有需要的列放到索引中。

2.改变库表结构

3.重写复杂的查询

2.1一个复杂查询还是多个简单查询

有时候一个复杂查询能完成就不用分成多个查询。看效率怎么样。

2.2切分查询

把复杂查询切成小查询，功能完全一样，只是每次执行一部分，例如删除，每次加limit 10000这样，重复多次。

2.3分解关联查询

把多个关联查询分成多个的好处：

1.让缓存效率更高

2.分解后可以减少锁的竞争

3.查询本身的效率也有可能提升

4.可以减少冗余记录的产生。

3.查询执行基础

![Center][]

1.查询缓存

解析一个语句前要先看查询缓存是否打开，如果打开，mysql会检查这个查询语句是否命中查询缓存的数据，这个检查是通过大小写敏感的哈希查找实现的，只要有一个字节不同就不匹配。

如果查询命中了查询缓存，那么mysql在返回查询结果之前会先检查一次用户权限，如果权限没有问题就直接返回结果。

2.查询优化处理

mysql通过关键字对sql语句进行解析，并生成一课解析树。mysql解析器将使用mysql语法规则验证和解析查询。预处理器就是进一步检查解析树是否合法。然后预处理器会验证权限。现在语法树是合法的了，并且优化器将它转为最好的执行计划。

优化器的策略有两种：静态优化和动态优化。静态优化是直接对解析树进行分析，并完成优化。不依赖与特别的数值，在第一次完成后就一直有效。可以认为是编译器优化。动态查询是和查询的上下文有关，也可能和其他东西有关，每次查询需要重新评估。

一些mysql能够处理的优化类型：

1.重新定义关联表的顺序：数据库表的关联并不总是按照查询中指定的顺序进行。

2.将外链接转为内连接：并不知所有的outer join都已外连接方式进行。

3.使用等价变换规则。

等等

优化特定类型的查询

1.count()的作用：统计某个列值的数量（不能为null），如果在括号中指定了列或列的表达式，统计的是这个列有值的表达式。还有一种就是count(\*)统计行数。

2.优化关联查询

1.确保on或using子句中的列上有索引

2.确保任何group by和order by的表达式只涉及一个表的列

3.优化group by和distinct

使用索引来优化是最有效的。

mysql无法使用索引的时候，group by使用两种策略来完成，使用临时表或者文件排序来分组。

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