在看此篇前,建议先阅读MySQL索引,对索引有个基本了解:MySQL数据库进阶-索引-CSDN博客
在进行SQL优化前,我们必须先了解SQL查询的性能分析,为什么这条SQL慢,慢在哪里?这样我们才能更好的进行SQL优化。
查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次:
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例:show global status like 'Com_______'
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息: # 开启慢查询日志开关 slow_query_log=1
# 设置慢查询日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志 long_query_time=2 更改后记得重启MySQL服务,日志文件位置:/var/lib/mysql/localhost-slow.log
查看慢查询日志开关状态:
show variables like 'slow_query_log';
show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里,通过 have_profiling 参数,能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作:
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭,可以通过set语句在session/global级别开启 profiling:
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时:
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时:
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。 语法: # 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;
EXPLAIN 各字段含义:
普通插入:
大批量插入: 如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令插入。
# 客户端连接服务端时,加上参数 --local-infile(这一行在bash/cmd界面输入)
mysql --local-infile -u root -p
# 设置全局参数local_infile为1,开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;
select @@local_infile;
# 执行load指令将准备好的数据,加载到表结构中
load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
数据组织方式:在InnoDB存储引擎中,表数据都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(Index organized table, IOT)
页分裂:页可以为空,也可以填充一般,也可以填充100%,每个页包含了2-N行数据(如果一行数据过大,会行溢出),根据主键排列。
页合并:当删除一行记录时,实际上记录并没有被物理删除,只是记录被标记(flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%),InnoDB会开始寻找最靠近的页(前后)看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值,可以自己设置,在创建表或创建索引时指定
主键设计原则:
Using filesort:通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
Using index:通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,这种情况即为 using index,不需要额外排序,操作效率高
如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序,则都会走索引,但是如果一个字段升序排序,另一个字段降序排序,则不会走索引,explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort
,如果要优化掉Using filesort,则需要另外再创建一个索引,如:
此时使用如下sql会全部走索引
select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;
如索引为idx_user_pro_age_stat
,则句式可以是select ... where profession order by age
,这样也符合最左前缀法则
常见的问题如limit 2000000, 10
,此时需要 MySQL 排序前2000000条记录,但仅仅返回2000000 - 2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。 优化方案:一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化
例如:
-- 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
-- 通过覆盖索引加快速度,直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
-- 下面的语句是错误的,因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit
-- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);
-- 通过连表查询即可实现第一句的效果,并且能达到第二句的速度
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高(前提是不适用where); InnoDB 在执行 count(*) 时,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累计计数。 优化方案:自己计数,如创建key-value表存储在内存或硬盘,或者是用redis
count的几种用法:
各种用法的性能:
按效率排序:count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*),所以尽量使用 count(*)
前面讲的都是基于查询的,基于update最常见的问题就是锁升级,也是update最重要的点。
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,并且该索引不能失效,否则会从行锁升级为表锁。
如以下两条语句: update student set no = '123' where id = 1;
,这句由于id有主键索引,所
以只会锁这一行;
update student set no = '123' where name = 'test';
这句由于name没有索引,所以会把整张表都锁住进行数据更新,解决方法是给name字段添加索引。