KNOTE
AnWen
2021-10-24
目录

MySQL - SQL语句优化

# 大批量插入数据时

环境准备：

CREATE TABLE `tb_user_2` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(45) NOT NULL,
  `password` varchar(96) NOT NULL,
  `name` varchar(45) NOT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` char(1) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `qq` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `status` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户状态',
  `create_time` datetime NOT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

当使用 load 命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的效率。

对于 InnoDB 类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：

1）主键顺序插入

因为 InnoDB 类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果 InnoDB 表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。

两个脚本文件介绍:

  • sql1.log：主键有序

  • sql2.log：主键无序

插入 ID 顺序排列数据：

插入 ID 无序排列数据：

2）关闭唯一性校验

唯一性校验是用于检查主键和唯一键是否重复的参数值。

  • 在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验

  • 在导入结束后执行 SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率

3）手动提交事务

  • 建议在导入前执行 SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交

  • 导入结束后再执行 SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入的效率

load 执行可能会报错

The used command is not allowed with this MySQL version

错误的原因是没有开启 local_infile 模块。

解决方法：

首先看一下 local_infile 模块是否打开：

show global variables like 'local_infile';
1

显示如下：

然后可以发现这个模块已经启用了：

之后重启一下 MySQL 服务即可。

# 优化insert语句

1.）如果需要同时对一张表插入很多行数据时，应该尽量使用多个值的 insert 语句，这种方式将大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。使得效率比分开执行的单个 insert 语句快

  • 原始方式为：
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
1
2
3

优化后的方案为：

insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
1

2.）在事务中进行数据插入

start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
commit;
1
2
3
4
5

3.）数据有序的插入

  • 原始方式为：

    insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');
    1
    2
    3
    4
    5

  • 优化后

    insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');
    1
    2
    3
    4
    5

# 优化order by语句

# 环境准备

CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

# 两种排序方式

1). 第一种是通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort 排序

不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 fileSort 排序。

explain select * from emp order by age desc;
1

2). 第二种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

explain select id from emp order by age desc;
1

多个字段排序

explain select id,age,salary from emp order by age,salary desc;
1

了解了 MySQL 的排序方式，优化目标就清晰了：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。where 条件和 Order by 使用相同的索引，并且 Order By 的顺序和索引顺序相同，并且 Order by 的字段都是升序，或者都是降序。否则肯定需要额外的操作，这样就会出现 FileSort。

# Filesort 的优化

通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让 Filesort 消失，那就需要加快 Filesort 的排序操作。对于Filesort，MySQL 有两种排序算法：

1）两次扫描算法：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果 sort buffer 不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机 I/O 操作。

2）一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。

MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和 Query 语句取出的字段总大小，来判定是否那种排序算法，如果 max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后的算法；否则使用第一种。

可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。

# 优化group by语句

由于 GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与 ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。

如果查询包含 group by 但是想要避免排序结果的消耗，则可以执行 order by null 禁止排序。如下 ：

drop index idx_emp_age_salary on emp; -- 删除之前创建的索引

explain select age,count(*) from emp group by age;
1
2
3

优化后

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;
1

从上面的例子可以看出，第一个 SQL 语句需要进行 filesort，而第二个 SQL 由于 order by null 不需要进行 filesort，而上文提过 Filesort 往往非常耗费时间。

创建索引：

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);
explain select age,count(*) from emp group by age;
1
2

# 优化嵌套查询

MySQL4.1 版本之后，开始支持 SQL 的子查询。这个技术可以使用 SELECT 语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的 SQL 操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。

示例，查找有角色的所有的用户信息:

 explain select * from t_user where id in (select user_id from user_role );
1

执行计划为：

优化后：

explain select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;
1

连接（Join）查询之所以更有效率一些，是因为 MySQL 不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作。

在 MySQL 5.7 中

# 优化OR条件

对于包含 OR 的查询子句，如果要利用索引，则 OR 之间的每个条件列都必须用到索引，而且不能使用到复合索引；如果没有索引，则应该考虑增加索引。

获取 emp 表中的所有的索引：

示例：

explain select * from emp where id = 1 or age = 30;
1

建议使用 union 替换 or：

我们来比较下重要指标，发现主要差别是 type 和 ref 这两项

type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null  > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
1

UNION 语句的 type 值为 ref，OR 语句的 type 值为 range，可以看到这是一个很明显的差距。

UNION 语句的 ref 值为 const，OR 语句的 type 值为 null，const 表示是常量值引用，非常快。

这两项的差距就说明了 UNION 要优于 OR 。

在 MySQL 8.0 中，默认优化了，具体自行测试。

# 优化分页查询

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。一个常见又非常头疼的问题就是 limit 2000000,10，此时需要 MySQL 排序前 2000010 记录，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。

explain select * from tb_item limit 2000000,10;
1

优化思路一

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

explain select * from tb_item t, (select id from tb_item order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;
1

优化思路二

该方案适用于主键自增的表，可以把 Limit 查询转换成某个位置的查询。

explain select * from tb_item where id > 2000000 limit 10;
1

# 使用SQL提示

SQL 提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在 SQL 语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

USE INDEX

在查询语句中表名的后面，添加 use index 来提供希望 MySQL 去参考的索引列表，就可以让 MySQL 不再考虑其他可用的索引。

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
explain select * from tb_seller use index(idx_seller_name) where name = '小米科技';
1
2

IGNORE INDEX

如果用户只是单纯的想让 MySQL 忽略一个或者多个索引，则可以使用 ignore index 作为 hint。

explain select * from tb_seller ignore index(idx_seller_name) where name = '小米科技';
1

FORCE INDEX

为强制 MySQL 使用一个特定的索引，可在查询中使用 force index 作为 hint。

create index idx_seller_address on tb_seller(address);
explain select * from tb_seller where address = '北京市';
explain select * from tb_seller use index(idx_seller_address) where address = '北京市';
explain select * from tb_seller force index(idx_seller_address) where address = '北京市';
1
2
3
4

#关系数据库
更新时间: 2024/01/17, 05:48:13
MySQL - 索引的使用
MySQL - 缓存查询优化

← MySQL - 缓存查询优化→

最近更新
01
JVM调优
12-10
02
jenkins
12-10
03
Arthas
12-10
更多文章>
Theme by Vdoing | Copyright © 2021-2024 KNOTE | blog