作者：會寫代碼的豬 發布時間：December 25, 2009 分類：豬在寫代碼

想寫這樣一篇文章很久了，但始終沒有下手。最近幫同事看了幾個查詢，而且自己也在考慮一個索引系統的問題，所以今天就把這個寫了。介紹一下MySQL的索引機制，還有一些MySQL查詢的優化策略。鄙人才疏學淺，很可能說的不對，請路過的各位大俠批評指正，獻丑了。

首先，說說MySQL的索引存儲方式。MySQL的索引一般是B-Tree的結構存儲的，內存表也有Hash索引，但是內存表的出鏡率似乎已經低到了用“可憐”來形容的程度，所以我們只考慮B-Tree索引。

然后說說MySQL的聯合索引。聯合索引對于一個DBMS總是非常重要的，因為每一條SQL語句的條件子句是單條件的可能性很小，大多數情況下為組合條件，因此對于組合索引的依賴也就很強。MySQL對于聯合索引的創建規則通過一個例子說明：

對于一個在列：col_a, col_b和col_c上的聯合索引，MySQL會建立

index(col_a),?index(col_a,?col_b)和index(col_a,?col_b,?col_c)

這樣三個索引。

介紹完一些基本原理，我們來看MySQL對于索引的選取規則和索引的建立原則(這些規則都是個人總結的，多來源于互聯網，也有自己的經驗)。

對于單個索引，一般來說MySQL的查詢優化器總能在若干查詢條件中選取效率較高的一個使用，所以不必投入太多精力，一般來說查詢容易出現的問題容易出現在聯合索引。這里以一個兩列的索引為例，說明一些問題。

例如：

idx_a_b?(col_a,?col_b)

建立做和索引的列進行or組合不可使用索引

例如：有條件

col_a?=?val_a?or?col_b?=?val_b

這個條件，是不可以使用idx_a_b索引的。然而同樣的查詢對于卻可以使用這樣的索引idx_a(col_a)或者idx_b(col_b)的，因此在建立索引的時候就要考慮到出鏡率最高的條件是什么，建立怎樣的索引。而如果同時存在idx_a和idx_b兩個索引的話，MySQL也只會選擇一個使用，盡可能使用索引把結果集縮小，再在這個結果集中遍歷，使用其他條件篩選。

聯合索引對非前綴列不生效

例如：條件col_b = val_b這個條件是不會使用這個索引的，因為索引idx_a_b的前綴列是col_a。因此在建索引的時候，就要注意到，是否有很多使用這種條件的查詢，需要為col_b單獨建立索引。

對于組合索引，遇到范圍查詢則放棄使用剩余部分

例如：條件

col_a?=?val_a?and?col_b?=?val_b

是可以使用整個索引，而對于

col_a?between?val_a_left?and?val_a_right?and?col_b?=?val_b

這個條件，只會使用索引的col_a這一部分，不會使用整個索引。對于這樣的查詢，我們有一個優化策略，若col_a是一個離散變量，則建議使用in代替between，例如，

col_a?between?1?and?5?and?col_b?=?val_b

建議寫成

col_a?in?(1,?2,?3,?4,?5)?and?col_b?=?val_b

這樣是可以使用整個idx_a_b的。

現在能想到的對于組合索引的使用就這些，還遠遠不夠全面，不過了解了這些原理，一般的查詢都是可以分析的。接下來介紹幾個策略性的SQL優化。

盡量少的選擇列數

選擇你需要的列，不用圖省事就直接寫個select *，一來是為了減少通信的開銷，再有就是如果你所選的列，都建立索引，那么這次查詢就不會對表數據進行任何操作，只查索引，就返回。

減少count(*), group by, distinct這樣的操作

這三種操作將進行大量的計算，對數據庫服務器造成很大壓力，而且很慢。這樣的查詢能避免就避免，能緩存就緩存。

對于limit offset，若offset值較大，則采用分割結果集策略

limit offset操作一般用于翻頁，當offset值較小的時候直接使用limit offset效率搞，但當offset值增大到一定程度，這個查詢效率就會驟然降低。建議在大offset的情況下，采取這個策略：緩存上一次結果的尾數據，在新的查詢中不使用offset，直接根據緩存結果進行查詢。

例如：

select?*?from?tb?limit?100?offset?500000;

offset值很大，建議這樣做：緩存上一次結果的主鍵值id=id_val，sql改寫為：

select?*?from?tb?where?id>id_val?order?by?id?limit?100

這條sql的效率將比上一條高很多倍。

策略性的優化也姑且先想到了這么幾條，很不全面。綜合上面的這些查詢優化策略，我們還有幾個提高性能的系統配置和管理策略。例如：

定期重建索引

一張表用的時間久了，數據頻繁更新，索引碎片會很多，降低查詢效率，重建索引可以整理這些碎片，大大提高查詢和寫入的效率。

配置恰當的query_buffer

如果你的機器有足夠大的內存，那多分給MySQL一點吧，在一臺8G內存的機器上，我們一般會分給MySQL 4到6個G，query的緩存會給你帶來驚喜的。

選擇恰當的引擎

常用的MySQL引擎有Innodb和MyISAM，前者更穩定且支持行級鎖，后者處理一般查詢效率更高。二者各有特點，一般我們會使用主從策略，主Innodb，從MyISAM的做法。

在恰當的時候分表或分庫

MySQL很強大，但對于200到300萬以上的數據進行處理，性能就開始有明顯的下降了，因此一般到這個數量級，就建議拆分數據了。

別讓查詢鏈接阻塞

MySQL可以配置連接的超時時間，這個時間如果做得太長，甚至到了10min，那么很可能發生這種情況，3000個鏈接都被占滿而且sleep在哪，新鏈接進不來，導致無法正常服務。因此這個配置盡量配置一個符合邏輯的值，60s或者120s等等。

當下能想到的也就是這些~~略顯膚淺，不過就寫到這里吧，希望可以拋磚引玉，給大家一個優化MySQL的建議。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql离散查询_如何写出高性能的MySQL查询的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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