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高性能MySQL-3rd-(六)查询性能优化

發(fā)布時間:2024/4/14 数据库 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 高性能MySQL-3rd-(六)查询性能优化 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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/*?*??--------------------------------------------------------????????????*?????高性能MySQL-3rd-Baron?Schwartz-筆記?????????????*?????第六章?查詢性能優(yōu)化????*/??--------------------------------------------------------


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? ? 6.1 為什么查詢速度會變慢

? ? 查詢有生命周期大致順序:從客戶端,到服務(wù)器,然后在服務(wù)器上進行解析,生成執(zhí)行計劃,執(zhí)行,返回結(jié)果給客戶端,其中執(zhí)行是最重要的階段。包括了大量的檢索數(shù)據(jù)到存儲引擎的調(diào)用,調(diào)用后的數(shù)據(jù)處理,分組和排序。

? ? 查詢在每個部分都會花費時間,包括網(wǎng)絡(luò)、CPU計算、生成執(zhí)行計劃、鎖等待(互斥等待),尤其是向存儲引擎調(diào)用操作,這些調(diào)用需要在內(nèi)存操作、在CPU操作、內(nèi)存不足時導(dǎo)致I/O操作。

? ? 了解以上就可能知道查詢速度會變慢的思考角度。

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? ? 6.2 慢查詢基礎(chǔ):優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問

? ? 優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問,就是優(yōu)化訪問的數(shù)據(jù),操作對象是要訪問的數(shù)據(jù),兩方面,是否向服務(wù)器請求了大量不需要的數(shù)據(jù),二是是否逼迫MySQL掃描額外的記錄(沒有必要掃描)。

? ? 請求不需要數(shù)據(jù)的典型案例:不加LIMIT(返回全部數(shù)據(jù),只取10條)、多表關(guān)聯(lián)Select * 返回全部列(多表關(guān)聯(lián)查詢時*返回多個表的全部列)、還是Select *(可能寫程序方面或代碼復(fù)用方面有好處,但還要權(quán)衡)、重復(fù)查詢相同數(shù)據(jù)(真需要這樣,可以緩存下來,移動開發(fā)這個很有必要本地存儲)。

? ? 標志額外掃描的三個指標:響應(yīng)時間(自己判斷是否合理值)、掃描的行數(shù)、返回的行數(shù),一般掃描行數(shù)>返回行數(shù)。

? ? 掃描的行數(shù)需要與一個“訪問類型”概念關(guān)聯(lián),就是 Explain 中的 type,explain的type結(jié)果由差到優(yōu)分別是:ALL(全表掃描)、index(索引掃描)、range(范圍掃描)、ref(唯一索引查詢 key_col=xx)、const(常數(shù)引用)等。從“訪問類型”可以明白,索引讓 MySQL 以最高效、掃描行數(shù)最少的方式找到需要的記錄。

? ? 書中有個例子,說明在where中使用已是索引的列和取消該列的索引后兩種結(jié)果,type由ref變?yōu)锳ll,預(yù)估要訪問的rows從10變?yōu)?073,差異非常明顯。

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? ? 6.3 重構(gòu)查詢的方式

? ? 第一:將一個復(fù)雜查詢拆分為數(shù)個小且簡單的查詢,數(shù)據(jù)返回也快。

? ? 第二:切分查詢,如刪除10萬條數(shù)據(jù),可以切分為10次,每次刪除1萬條。

? ? 第三:分解關(guān)聯(lián)查詢:

? ? 以上做法好處是,充分利用前一步緩存,減少鎖競爭,in(123, 456,...)也更高效,減少冗余記錄,等等。

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? ? 6.4 查詢執(zhí)行的基礎(chǔ)(知識)

? ? MySQL執(zhí)行查詢執(zhí)行路徑,如下圖,關(guān)鍵要解釋的是 客戶端發(fā)送請求,如果查詢緩存有結(jié)果,則直接返回。

? ?


? ? 客戶端/服務(wù)器通訊協(xié)議,具體細節(jié)不關(guān)注,只知道它是“半雙工”工作,要么客戶端向服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù),要么服務(wù)器向客戶端發(fā)送數(shù)據(jù),兩個動作不會同時發(fā)生;另外,發(fā)送數(shù)據(jù)都只有發(fā)送完成后才能動作,這就是為什么要加LIMIT。

? ? 另外,注意當客戶端從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)時,看起來是從服務(wù)器獲取數(shù)據(jù),實際上是從庫函數(shù)的緩存中獲取數(shù)據(jù),想想PHP的 mysql_query(),此時數(shù)據(jù)已經(jīng)到了PHP的緩存中,而mysql_unbuffered_query()不會緩存結(jié)果。

? ? MySQL中的關(guān)聯(lián)(join)查詢,總體來說,MySQL認為任何一個查詢都是一次關(guān)聯(lián),不光是查詢兩個表匹配才叫關(guān)聯(lián)。所以,理解MySQL如何執(zhí)行關(guān)聯(lián)查詢至關(guān)重要。MySQL的關(guān)聯(lián)是:嵌套循環(huán)關(guān)聯(lián),舉例如下:



? ? 結(jié)合書中關(guān)于多表關(guān)聯(lián)的案例,參考一個實際例子 《MySQL SQL優(yōu)化之 STRAIGHT_JOIN》 全面介紹優(yōu)化過程。

? ? 排序優(yōu)化,不管怎么樣,從性能角度,應(yīng)該盡可能避免排序,或者盡可能避免對大量數(shù)據(jù)進行排序。第三章講了索引排序,快速,當不能直接使用索引時,MySQL就會自己進行排序,數(shù)據(jù)量小時在內(nèi)存中排序,數(shù)據(jù)量大時使用到磁盤。量小于“排序緩沖區(qū)”時,MySQL使用內(nèi)存進行“快速排序”。如果內(nèi)存不夠,MySQL先將數(shù)據(jù)分塊,每塊使用快速排序,然后將各塊結(jié)果放在硬盤上,然后合并(merge),最后返回排序結(jié)果。

? ? 注意:MySQL排序過程統(tǒng)稱為文件排序(filesort),概念上的,即使排序發(fā)生在內(nèi)存,而不是磁盤文件中。

? ? MySQL有兩種排序算法,兩次傳輸排序(舊版)、單次傳輸排序(新版)。兩種各有各的最好和最差的應(yīng)用場景,注意 max_length_for_sort_data 是臨界值,不超過時使用單次傳輸,超過使用兩次傳輸。MySQL自動判斷,具體參考第八章中“文件排序優(yōu)化”。

? ? 兩次傳輸排序(舊版),讀取行指針和需要排序的字段,對其進行排序,然后再根據(jù)排序結(jié)果讀取所需要的數(shù)據(jù)行。顯然是兩次傳輸,特別是讀取排序后的數(shù)據(jù)時(第二次)大量隨機I/O,所以兩次傳輸成本高。

? ? 單次傳輸排序(新版),一次讀取出所有需要的或SQL查詢指定的列,然后根據(jù)排序列,排序,直接返回排序后的結(jié)果。順序I/O,缺點:如果列多,額外占用空間。

? ? 注意:MySQL排序時使用的空間比想象大很多,為什么?因為MySQL要為每一個排序記錄分配足夠長的空間存放,VARCHAR滿長度(聲明的完整長度),使用UTF8字符集時,為每個字符預(yù)留3個字節(jié)。所以會很大!

? ? 結(jié)合關(guān)聯(lián)查詢,排序會更復(fù)雜。如果ORDER BY排序列都在第一個表(驅(qū)動表),那么在關(guān)聯(lián)處理時,先對驅(qū)動表排序,Explain結(jié)果中Extra會有Using filesort;除此之外所有情況,都會在關(guān)聯(lián)結(jié)束后,將結(jié)果放在臨時表中進行最終排序,Extra中會有Using temporary;Using filesort。如果還有LIMIT,也會在排序后應(yīng)用??梢?#xff0c;排序需要的空間大!

? ? 注意:MySQL5.6以后,有所優(yōu)化,如果有LIMIT會只排序需要的,而不是所有,拋棄不滿足條件的結(jié)果。

? ?查詢執(zhí)行引擎,相對于查詢優(yōu)化,查詢執(zhí)行簡單些了,MySQL只根據(jù)執(zhí)行計劃輸出的指令逐步執(zhí)行。指令都是調(diào)用存儲引擎的API來完成,一般稱為 handler API,實際上,MySQL優(yōu)化階段為每個表都創(chuàng)建了一個 handler 實例,(類似于VC++編程中的句柄?),用 handler 實例獲取表的信息(列名、索引統(tǒng)計信息等)。

? ? 注意:存儲引擎接口不豐富,底層僅幾十個,但功能豐富!如某接口實現(xiàn)了查詢第一行,又有一個接口實現(xiàn)了查詢下一行,有了這兩個就可以全表掃描了!

? ? 返回結(jié)果給客戶端,有結(jié)果集返回結(jié)果集,沒結(jié)果,返回影響的行數(shù)。一般MySQL也會將這個結(jié)果緩存下來,存放到查詢緩存中。

? ? 注意:MySQL返回結(jié)果是一個增量、逐步返回的過程,例如,關(guān)聯(lián)操作中,當一個嵌套循環(huán)處理到最后一個關(guān)聯(lián)表,并開始生成第一條結(jié)果時,MySQL就可以開始向客戶端逐步返回結(jié)果集了。好處:服務(wù)器端無須存儲太多結(jié)果,也不會因為返回的結(jié)果太多而消耗太多內(nèi)存,也使客戶端第一時間獲得返回結(jié)果。結(jié)果是以TCP協(xié)議封包發(fā)送的,TCP的傳輸過程,可能會對封包進行緩存然后批量發(fā)送。

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? ? 6.5 MySQL查詢優(yōu)化器的局限性

? ? 不熟悉 JOIN USING 和 JOIN ON 的請看 紅薯作品?MySQL 三種關(guān)聯(lián)查詢的方式: ON vs USING vs 傳統(tǒng)風(fēng)格

? ? 一個是關(guān)聯(lián)子查詢,沒看明白,回來再讀。

? ? 一個UNION限制,無法將限制條件從外層下推到內(nèi)層,改造例子如下


? ? 等值傳遞:講的IN列表,MySQL會將IN列表的值傳到各個過濾子句,如果IN列表太大,會造成額外消耗,優(yōu)化和執(zhí)行都很慢。

? ? 并行執(zhí)行,MySQL無法執(zhí)行并行查詢,不用白費力氣了。

? ? 哈希關(guān)聯(lián),MySQL不支持哈希關(guān)聯(lián),所有關(guān)聯(lián)都是嵌套循環(huán)關(guān)聯(lián)。

? ? 松散索引掃描,MySQL不支持松散(跳躍),仍需要掃描每一個條目。

? ? 最大值和最小值,MySQL對 MIN()和MAX()做得不好??匆粋€例子,強制使用索引來優(yōu)化(use index(xx))。

? ? 在同一個表上查詢和更新,MySQL不允許這樣。

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? ? 6.6 查詢優(yōu)化器的提示(hint)

? ? 講到了很多提示,意在如果我們對優(yōu)化器選擇的執(zhí)行計劃不滿意,使用提示來控制最終的執(zhí)行計劃,如上面的 USE INDEX(PRIMARY),其他還有:HIGH_PRIORITY、LOW_PRIORITY、DELAYED、STRAIGHT_JOIN(上文提到過)、SQL_SMALL_RESULT、SQL_BIG_RESULT、SQL_BUFFER_RESULT、SQL_CACHE、SQL_NO_CACHE、SQL_CALC_FOUND_ROWS、FOR UPDATE、LOCK IN SHARE MODE、USE INDEX、IGNORE INDEX、FORCE INDEX等等。

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? ? 6.7 優(yōu)化特定類型的查詢

? ? 6.7.1 優(yōu)化 COUNT()查詢

? ? COUNT()常被誤解(難道這本書里說的對的?),COUNT()有兩個作用,1、統(tǒng)計非NULL列的列植的數(shù)量,2、統(tǒng)計返回數(shù)據(jù)集的行數(shù);常用的是COUNT(*),*常被誤解為所有列,實際上在操作時是忽略所有列,而直接統(tǒng)計所有行數(shù)。COUNT(*)中的*與SELECT *中的*是不同的。如果你真想統(tǒng)計結(jié)果集的行數(shù),就用 COUNT(*)而不要使用 COUNT(aCol)。

? ?通常以為 MyISAM執(zhí)行COUNT(*)最快,實際上是有條件的,只有不用 WHERE時,因為MySQL根本不用掃描數(shù)據(jù)行,也無須去計算,會直接利用存儲引擎的特性去獲得這個值。當帶上 WHERE 上,就需要去掃描去計算了。

? ?書中一個優(yōu)化的例子,將條件反轉(zhuǎn)后可大大加速,如查詢 id > 5 的數(shù)量有4097行,而反轉(zhuǎn),查詢 id < 5 的,只有幾行,然后 用總行數(shù)(用 COUNT(*) 獲取-常數(shù)不費計算)減去 id < 5的,大大優(yōu)化。但這種情況貌似我提前可以知道 id > 5的數(shù)據(jù)比 id < 5 的數(shù)據(jù)多很多才可以。

? ?能使用近似值的就不必追求精確計算值,代價太高!

? ?6.7.2 優(yōu)化關(guān)聯(lián)查詢

? ?這個話題基本整本書都在討論(還是很暈),注意一下:

? ?1)確保ON或USING子句中的列上有索引,在創(chuàng)建索引時就要考慮到關(guān)聯(lián)的順序。



轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/zhmsong/blog/194326

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的高性能MySQL-3rd-(六)查询性能优化的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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