mysql数据库优化清理_mysql 数据库优化整理
內(nèi)連接 -- inner join
內(nèi)連接在不加on的情況下, 也是去求笛卡爾乘積. 不加on的用法并不推薦使用, 容易造成內(nèi)存溢出的情況. 加on的時候, 在連表的時候, 就會對數(shù)據(jù)進行篩選, 以此來縮減有效數(shù)據(jù)范圍。
select * from A inner join B; === select * from A,B; //交叉連接 -- 笛卡爾乘積 ?cross join
A的條數(shù) * B的條數(shù)；
select * from A,B where A.uid=B.m_uid;? ===??select * from A inner join B as b on A.uid=B.m_uid;? ? //交叉連接 -- 笛卡爾乘積
外連接 -- left/right join?on
這里加了一個on在上面, 因為不加on是會報錯的.
left join 稱之為左連接, 連接以左側(cè)表數(shù)據(jù)為準, 當右表沒有數(shù)據(jù)與之匹配的時候, 則會用null填補
right join 稱之為右連接, 與 left join 相反, 這個是以右表為準.
常用索引：主鍵(唯一索引并且是主鍵，一張表智能有一個主鍵索引，PRIMARY KEY，AUTO_INCREMENT自增主鍵)
唯一索引：比方說身份證號 、手機號、登錄用戶名 ?必須不同，可以為空 ? ? ?create?UNIQUE?index?index_mobile?on?index_table(mobile);
普通索引：index (最基礎(chǔ)，沒有特別) ?create?index?index_name?on?index_table(name);
聯(lián)合索引：create?index?index_union?on?index_table(name,age,mobile);
這里一個組合索引，相當于在有如下三個索引：
name；
name，age；
name，age，mobile；
這里或許有這樣一個疑惑：為什么age或mobile或者age，mobile字段上沒有索引。這是由于BTree索引因要遵守最左前綴原則。
1、選擇索引列 ? ? where 后面出現(xiàn)的列 或join 后面出現(xiàn)的列
注意：在建立聯(lián)合索引時，where中沒有name 時，沒有用到索引；之前的六種情況都有用到。
ABC ?AB ?AC ?BAC ?CBA ?CAB ? A
只有BC，B，C這三種情況不能使用聯(lián)合索引，使用索引情況不在乎順序。
1.最左前綴匹配原則
mysql會一直向右匹配直到遇到范圍查詢(>、
2.盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引,區(qū)分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重復(fù)的比例，比例越大我們掃描的記錄數(shù)越少。
3.當取出的數(shù)據(jù)超過全表數(shù)據(jù)的20%時，不會使用索引。
4.使用like時注意：
不使用索引：
like ‘%L%’
使用索引：
like ‘L%’
5.盡量將or 轉(zhuǎn)換為 union all
不使用索引：
select * from user where name=’a’ or age=’20’
使用索引：
select * from user where name=’a’ union all select * from user where age=’20’
6.字段加函數(shù)不會使用索引。所以盡量把函數(shù)放在數(shù)值上
不使用索引：
where truncate(price) = 1
使用索引：
where price > 1 and price < 2
7.如果使用數(shù)字作為字符，則數(shù)字需要加引號，否則mysql會自動在列上加數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換函數(shù)
不使用索引
where mobile=18534874321
使用索引
where mobile=’18534874321’
8.字段加運算符不會使用索引。所以盡量把運算放在數(shù)值上
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT + 3000 >5000;
使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME, AMOUNT
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT > 2000 ;
9.使用組合索引時，必須要包括第一個列。
例如
alter table test add index(a,b,c)：
不使用索引：
where b=1, c=2
where b=1
where c=2
使用索引：
where a=1, b=1, c=2
where a=1, b=1
where a=1, c=2
10.盡量避免使用is null或is not null
不使用索引：
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;
使用索引：
SELECT …
FROM DEPARTMENT
WHERE DEPT_CODE >0;
11.不等于(!=)不會使用索引
不使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT !=0;
使用索引:
SELECT ACCOUNT_NAME
FROM TRANSACTION
WHERE AMOUNT >0;
12.ORDER BY 子句只在以下的條件下使用索引：
lORDER BY中所有的列必須包含在相同的索引中并保持在索引中的排列順序.
lORDER BY中不能既有ASC也有DESC
例如:
alter table t1 add index(a,b);
alter table t1 add index(c);
不使用索引：
select * from t1 order by a,c; 不在一個索引中
select * from t1 order by b; 沒有出現(xiàn)組合索引的第一列
select * from t1 order by a asc, b desc; 混合ASC和DESC
select * from t1 where a=1 order by c; where和order by用的不是同一個索引，where使用索引，order by不使用。
使用索引：
select * from t1 order by a,b;
select * from t1 order where a=1 order by b;
select * from t1 order where a=1 order by a,b;
select * from t1 order by a desc, b desc;
select * from t1 where c=1 order by c;
13.索引不是越多越好。mysql需要資源來維護索引，任何數(shù)據(jù)的變更(增刪改)都會連帶修改索引的值。所以，需要平衡考慮索引帶來的查詢加速和增刪改減速。
其他注意事項
1.盡量避免使用select *
2.盡量使用表連接(join)代替子查詢select * from t1 where a in (select b from t2)
3.性能方面，表連接 > (not) exists > (not) in
1)用exists代替in
低效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND DEPTNO IN (SELECT DEPTNO
FROM DEPT
WHERE LOC = ‘MELB’)
高效:
SELECT *
FROM EMP
WHERE EMPNO > 0
AND EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
AND LOC = ‘MELB’)
2)用not exists代替not in
低效：
SELECT …
FROM EMP
WHERE DEPT_NO NOT IN (SELECT DEPT_NO
FROM DEPT
WHERE DEPT_CAT=’A’);
高效：
SELECT ….
FROM EMP E
WHERE NOT EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT D
WHERE D.DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
3)用表連接代替exists
exits：
SELECT ENAME
FROM EMP E
WHERE EXISTS (SELECT ‘X’
FROM DEPT
WHERE DEPT_NO = E.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’);
表連接：
SELECT ENAME
FROM DEPT D,EMP E
WHERE E.DEPT_NO = D.DEPT_NO
AND DEPT_CAT = ‘A’ ;
4.清除不必要的排序
低效：
select count(*) from (select * from user where id > 40 order by id);
高效：
select count(*) from (select * from user where id > 40);
5.having -> where
避免使用HAVING子句, HAVING 只會在檢索出所有記錄之后才對結(jié)果集進行過濾. 這個處理需要排序,總計等操作. 如果能通過WHERE子句限制記錄的數(shù)目,那就能減少這方面的開銷.
低效：
select * from user group by id having id > 40;
高效：
select * from user where id > 40 group by id;
6.除非確實需要去掉重復(fù)的行，否則盡量使用union all而不是union。因為union會自帶distinct操作，代價很大
使用explain查看sql性能
1.explain用法：在select之前加上explain即可。
例如：explain select * from test;
注意：explain并不會真正運行語句，而是只返回執(zhí)行計劃。
怎么看執(zhí)行計劃？一個簡單的優(yōu)化原則：令sql讀取盡可能少的行。
2.實戰(zhàn)案例1：
問題語句運行超過5s：
SELECT `branch`.`id`, `branch`.`name`, `branch`.`registered_time`, `branch_region`.`region_id`, `user`.`username`, `user`.`mobile`, count(o.order_id) as order_num
FROM (`branch`)
LEFT JOIN `user` ON `user`.`branch_id` = `branch`.`id`
LEFT JOIN `branch_role` ON `branch_role`.`id` = `user`.`role_id`
LEFT JOIN `branch_region` ON `branch_region`.`branch_id` = `branch_role`.`branch_id`
LEFT JOIN `orders` o ON `branch`.`id` = `o`.`supplier_id`
WHERE branch.id NOT IN (select supplier_id from signing where seller_id=6683 and status < 6)
AND `branch`.`group` = 'SUPPLIER'
AND `branch_role`.`flag` = 'ADMINISTRATOR'
AND `branch`.`status` = 'NORMAL'
GROUP BY `branch`.`id`
ORDER BY `branch`.`registered_time` desc
LIMIT 20;
使用explain查看執(zhí)行計劃：
根據(jù)“讀取盡可能少的數(shù)據(jù)”的原則，發(fā)現(xiàn)讀取行數(shù)最多的步驟讀取了4792行。進而發(fā)現(xiàn)這個步驟沒有用到索引(NULL)。而這個沒有用索引的表是orders的supplier_id列。
加索引試試看：
alter table orders add index(supplier_id);
再次使用explain查看執(zhí)行計劃：
可以看到這個步驟使用了索引，讀取的行數(shù)減少到了599行。
實際執(zhí)行一下，秒出。
3.explain執(zhí)行計劃各個字段的意義：
1)id：語句的執(zhí)行順序，倒序執(zhí)行
2)select_type：主要有以下幾個類型：
lsimple：表示簡單的select，沒有union和子查詢
lprimary：最外層的select。在有子查詢的語句中，最外面的select查詢就是primary
lunion：union語句的第二個或者說是后面那一個
lunion result：union的結(jié)果
lsubquery: 子查詢中的第一個 select
3)table：涉及的表。
4)type：連接類型。主要有以下幾個：(重點查看)
lconst：說明只有一個匹配行，使用了主鍵或唯一性索引。通常是最優(yōu)化的情況。
leq_ref，ref，ref_or_null：表示走了簡單索引
lindex_merge：表示使用了多個索引的組合
lrange：表示通過索引取出了一個范圍內(nèi)的值。例如where a in (1,2)
lindex：表示對索引進行了全掃描
lALL：表示全表掃描
注意：以上類型從上到下性能越來越差。
5)possible_keys：可供使用的索引
6)keys：實際使用的索引
7)key_gen：索引長度
8)ref：顯示使用哪個列或常數(shù)與索引一起從表中選擇行
9)rows：讀取的行數(shù)。(重點查看)
10)Extra：備注
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的mysql数据库优化清理_mysql 数据库优化整理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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