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이 기사에서는 주로 "MySQL 인덱스 최적화 방법"을 소개합니다. 일상적인 작업에서 많은 사람들이 MySQL 인덱스 최적화 방법에 대해 의구심을 갖고 있다고 생각합니다. 편집자는 간단하고 사용하기 쉬운 작업 방법을 정리했습니다. , "MySQL 인덱스 최적화 방법"에 대한 궁금증을 해결하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다! 다음으로는 에디터를 따라가서 함께 배워보세요!
#1.建立员工表,并创建name,age,position索引,id为自增主键 CREATE TABLE `employees` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄', `position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位', `hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=100010 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表' # 2.前面插入三条数据,并建立employees_min_copy表插入这三条数据 INSERT INTO employees (name,age,`position`,hire_time) VALUES ('LiLei',22,'manager','2021-08-17 21:00:55') ,('HanMeimei',23,'dev','2021-08-17 21:00:55') ,('Lucy',23,'dev','2021-08-17 21:00:55') ; #3.再通过执行计划向表中插入十万条数据 #3.1建立存储过程,往employees表中插入数据(MySQL8.0版本) DELIMITER $$ USE `zhebase`$$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `batch_insert_employees`$$ CREATE PROCEDURE `batch_insert_employees`(IN `start_number` BIGINT,IN `counts` BIGINT) BEGIN DECLARE start_number BIGINT DEFAULT start_number; DECLARE stop_number BIGINT DEFAULT start_number; SET stop_number=start_number + counts; WHILE start_number < stop_number DO INSERT INTO employees(name,age,position,hire_time) VALUES(CONCAT('zhang',start_number),start_number,'dev',now()); SET start_number=start_number+1; END WHILE ; COMMIT; END$$ DELIMITER ; #3.2执行存储过程插入十万条数据 CALL batch_insert_employees(1,100000);
1. 공동 인덱스의 첫 번째 필드는 범위를 사용하며 인덱스에 들어가지 않습니다.
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
이유: MySQL 각 필드마다 범위를 사용하는 것이 처음이라고 느낄 수 있습니다. 결과 집합이 매우 커야 하며, 테이블을 반환해야 하므로 전체 테이블을 직접 사용하는 것이 더 좋습니다. 하지만 인덱스를 강제로 이동할 수 있습니다. 인덱스를 사용하면 조인트 인덱스의 첫 번째 필드 범위 검색도 인덱스를 통과할 수 있으며 스캔된 행은 약간 적은 것처럼 보이지만 최종 검색 효율성이 반드시 높은 것은 아닙니다. 전체 테이블 스캔보다 테이블 반환 효율이 높지 않기 때문입니다
이 경우 Covering Index를 사용할 수 있다면 최적화를 위해 Covering Index를 사용하고
EXPLAIN SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
2.in 또는 테이블 데이터의 양이 상대적으로 크므로 테이블 레코드가 많지 않으면 전체 테이블 스캔을 선택합니다
-- 关闭查询缓存 set global query_cache_size=0; set global query_cache_type=0; -- 执行时间0.321s SELECT * FROM employees WHERE name > 'LiLei'; -- 执行时间0.458s SELECT * FROM employees force index(idx_name_age_position) WHERE name > 'LiLei';
100,000행의 데이터가 있는 직원 테이블을 복사하고 몇 행의 데이터를 삽입한 후 쿼리
전체 테이블 스캔이 수행된 것을 확인합니다
3.like xx% 데이터에 상관없이 일반적으로 인덱스가 사용됩니다
EXPLAIN SELECT name,age,position FROM employees WHERE name > 'LiLei' AND age = 22 AND position ='manager';
하단 MySQL 계층은
Index Condition Pushdown(ICP)을 사용하여 xx%처럼 최적화합니다.
색인 푸시다운: 보조 공동 색인(idx_name_age_position)의 경우 일반적으로 가장 왼쪽 접두사 원칙에 따라 SELECT * FROM 직원 WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager' code> <img src="https://img.php.cn/upload/article/000/887/227/168523684953481.png" alt="MySQL 인덱스 최적화 방법">이름은 범위 쿼리
후속 인덱스는 사용할 수 없으며 이름 필드 인덱스만 사용됩니다.
MySQL5.6 이전: 먼저 인덱스 트리에서 이름이 'LiLei'로 시작하는 인덱스를 일치시킨 후, 이를 기반으로 테이블 반환 작업을 수행합니다. 기본 키 인덱스에서 나이와 위치를 일치시킵니다
SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager'
因为在 name 是范围查询,过滤完后,age 和 position 是无序的,后续索引无法使用,只会走name字段索引。MySQL5.6 以前: 先在索引树中匹配 name 是 'LiLei' 开头的索引,然后根据索引下的主键进行回表操作,在主键索引上在匹配 age 和 position
MySQL 5.6以后: 引入索引下推,先在索引树种匹配 name 是 'LiLei' 开头的索引,同时将该所与树通有的所有条件字段进行判断,过滤掉不符合条件的记录再回表匹配其他条件及查询整行数据。
优点: 过滤掉不符合条件的记录之后再回表,可以有效的减少回表次数,提高查询效率。
MySQL 范围查找为什么没有使用索引下推优化? 可能因为范围查找结果集一般较大,like xx%在大多数情况下,过滤后结果集较小。而结果集大的时候,每次检索出来都要匹配后面的字段,不一定比立即回表要快。但是也不是绝对的,有些时候 Like xx%也不会走索引下推。
先来看两条 SQL 语句:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name in ('LiLei','HanMeimei','Lucy') AND age = 22 AND position ='manager'; #表数据量大走索引,数据量小全表扫描 EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE (name = 'LiLei' or name = 'HanMeimei') AND age = 22 AND position ='manager';
我们发现第一条 SQL 进行了全表扫描,第二条 SQL 走了索引。对应第一条SQL,MySQL 通过计算执行成本发现走索引成本比全部扫描更高(走索引需要遍历 name 字段,再进行回表操作查出最终数据,比直接查聚簇索引树更慢)。对于这种情况可以使用覆盖索引进行优化
MySQL 5.6 이상: 인덱스 푸시다운을 도입하고 먼저 인덱스에서 이름이 'LiLei'로 시작하는 인덱스를 일치시킵니다. 동시에 트리와 인덱스를 연결하여 모든 조건부 필드를 판단하고 조건에 맞지 않는 레코드를 필터링한 후 해당 레코드를 테이블로 반환하여 다른 조건과 일치시키고 전체 데이터 행을 쿼리합니다. .
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE name like 'LiLei%' AND age = 22 AND position ='manager';🎜🎜🎜 첫 번째 SQL이 전체 테이블 스캔을 수행했고, 두 번째 SQL이 인덱스를 제거한 것을 발견했습니다. 첫 번째 SQL에 대해 MySQL은 실행 비용을 계산한 결과 전체 스캔보다 인덱싱 비용이 높다는 사실을 발견했습니다. (인덱싱하려면 이름 필드를 순회한 후 테이블 반환 작업을 수행하여 최종 데이터를 찾아야 하는데, 이는 인덱싱 비용보다 느립니다. 클러스터형 인덱스 트리를 직접 쿼리). 이 경우
최적화를 위해 덮는 색인을 사용할 수 있습니다
. MySQL이 최종 인덱스를 선택하는 방법은 🎜Trace 도구🎜를 사용하여 확인할 수 있습니다. 하지만 🎜추적 도구를 켜면 MySQL 성능에 영향을 미치므로 사용 후 즉시 종료해야 합니다. 🎜🎜#开启trace set session optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; #关闭trace set session optimizer_trace="enabled=off"; #使用trace select * from employees where name > 'a' order by position; select * from information_schema.OPTIMIZER_TRACE;
下面是执行后的Trace中的内容:
{ "steps": [ { #第一阶段:SQL准备阶段,格式化sql "join_preparation": { "select#": 1, "steps": [ { "expanded_query": "/* select#1 */ select `employees`.`id` AS `id`,`employees`.`name` AS `name`,`employees`.`age` AS `age`,`employees`.`position` AS `position`,`employees`.`hire_time` AS `hire_time` from `employees` where (`employees`.`name` > 'a') order by `employees`.`position` limit 0,200" } ] /* steps */ } /* join_preparation */ }, { #第二阶段:SQL优化阶段 "join_optimization": { "select#": 1, "steps": [ { #条件处理 "condition_processing": { "condition": "WHERE", "original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')", "steps": [ { "transformation": "equality_propagation", "resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')" }, { "transformation": "constant_propagation", "resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')" }, { "transformation": "trivial_condition_removal", "resulting_condition": "(`employees`.`name` > 'a')" } ] /* steps */ } /* condition_processing */ }, { "substitute_generated_columns": { } /* substitute_generated_columns */ }, { #表依赖详情 "table_dependencies": [ { "table": "`employees`", "row_may_be_null": false, "map_bit": 0, "depends_on_map_bits": [ ] /* depends_on_map_bits */ } ] /* table_dependencies */ }, { "ref_optimizer_key_uses": [ ] /* ref_optimizer_key_uses */ }, { #预估表的访问成本 "rows_estimation": [ { "table": "`employees`", "range_analysis": { "table_scan": { --全表扫描情况 "rows": 93205, --扫描行数 "cost": 9394.9 --查询成本 } /* table_scan */, #查询可能使用的索引 "potential_range_indexes": [ { "index": "PRIMARY", --主键索引 "usable": false, -- 是否使用 "cause": "not_applicable" }, { #辅助索引 "index": "idx_name_age_position", "usable": true, "key_parts": [ "name", "age", "position", "id" ] /* key_parts */ } ] /* potential_range_indexes */, "setup_range_conditions": [ ] /* setup_range_conditions */, "group_index_range": { "chosen": false, "cause": "not_group_by_or_distinct" } /* group_index_range */, "skip_scan_range": { "potential_skip_scan_indexes": [ { "index": "idx_name_age_position", "usable": false, "cause": "query_references_nonkey_column" } ] /* potential_skip_scan_indexes */ } /* skip_scan_range */, #分析各个索引使用成本 "analyzing_range_alternatives": { "range_scan_alternatives": [ { "index": "idx_name_age_position", "ranges": [ "a < name" --索引使用范围 ] /* ranges */, "index_dives_for_eq_ranges": true, "rowid_ordered": false, --使用该索引获取的记录是否按照主键排序 "using_mrr": false, "index_only": false, --是否使用覆盖索引 "rows": 46602, --索引扫描行数 "cost": 16311, --索引使用成本 "chosen": false, --是否选择该索引 "cause": "cost" } ] /* range_scan_alternatives */, "analyzing_roworder_intersect": { "usable": false, "cause": "too_few_roworder_scans" } /* analyzing_roworder_intersect */ } /* analyzing_range_alternatives */ } /* range_analysis */ } ] /* rows_estimation */ }, { "considered_execution_plans": [ { "plan_prefix": [ ] /* plan_prefix */, "table": "`employees`", "best_access_path": { --最优访问路径 "considered_access_paths": [ --最终选择的访问路径 { "rows_to_scan": 93205, "filtering_effect": [ ] /* filtering_effect */, "final_filtering_effect": 0.5, "access_type": "scan", --访问类型:为scan,全表扫描 "resulting_rows": 46602, "cost": 9392.8, "chosen": true --确定选择 } ] /* considered_access_paths */ } /* best_access_path */, "condition_filtering_pct": 100, "rows_for_plan": 46602, "cost_for_plan": 9392.8, "chosen": true } ] /* considered_execution_plans */ }, { "attaching_conditions_to_tables": { "original_condition": "(`employees`.`name` > 'a')", "attached_conditions_computation": [ { "table": "`employees`", "rechecking_index_usage": { "recheck_reason": "low_limit", "limit": 200, "row_estimate": 46602 } /* rechecking_index_usage */ } ] /* attached_conditions_computation */, "attached_conditions_summary": [ { "table": "`employees`", "attached": "(`employees`.`name` > 'a')" } ] /* attached_conditions_summary */ } /* attaching_conditions_to_tables */ }, { "optimizing_distinct_group_by_order_by": { "simplifying_order_by": { "original_clause": "`employees`.`position`", "items": [ { "item": "`employees`.`position`" } ] /* items */, "resulting_clause_is_simple": true, "resulting_clause": "`employees`.`position`" } /* simplifying_order_by */ } /* optimizing_distinct_group_by_order_by */ }, { "reconsidering_access_paths_for_index_ordering": { "clause": "ORDER BY", "steps": [ ] /* steps */, "index_order_summary": { "table": "`employees`", "index_provides_order": false, "order_direction": "undefined", "index": "unknown", "plan_changed": false } /* index_order_summary */ } /* reconsidering_access_paths_for_index_ordering */ }, { "finalizing_table_conditions": [ { "table": "`employees`", "original_table_condition": "(`employees`.`name` > 'a')", "final_table_condition ": "(`employees`.`name` > 'a')" } ] /* finalizing_table_conditions */ }, { "refine_plan": [ { "table": "`employees`" } ] /* refine_plan */ }, { "considering_tmp_tables": [ { "adding_sort_to_table_in_plan_at_position": 0 } /* filesort */ ] /* considering_tmp_tables */ } ] /* steps */ } /* join_optimization */ }, { #第三阶段:SQL执行阶段 "join_execution": { "select#": 1, "steps": [ { "sorting_table_in_plan_at_position": 0, "filesort_information": [ { "direction": "asc", "table": "`employees`", "field": "position" } ] /* filesort_information */, "filesort_priority_queue_optimization": { "limit": 200, "chosen": true } /* filesort_priority_queue_optimization */, "filesort_execution": [ ] /* filesort_execution */, "filesort_summary": { "memory_available": 262144, "key_size": 40, "row_size": 186, "max_rows_per_buffer": 201, "num_rows_estimate": 285696, "num_rows_found": 100003, "num_initial_chunks_spilled_to_disk": 0, "peak_memory_used": 38994, "sort_algorithm": "std::stable_sort", "unpacked_addon_fields": "using_priority_queue", "sort_mode": "<fixed_sort_key, additional_fields>" } /* filesort_summary */ } ] /* steps */ } /* join_execution */ } ] /* steps */ }
由 Trace字段可知,全表扫描的 cost_for_plan = 9394.9 小于使用索引 cost_for_plan = 16311,故最终选择全表扫描。
# 案例1 explain select * from employees where name = 'Lucy' and position = 'dev' order by age;
分析: 案例1 由最左前缀法则分析出索引中间不能出现断层,只使用了 name 索引前缀,也可以从key_len = 3n + 2 看出。age 索引列用在排序过程中,因为Extra字段里没有 Using filesort 而是 Using index condition 。
#案例2 explain select * from employees where name = 'Lucy' order by position;
分析: 案例2 索引查询使用了 name 索引前缀,但排序由于跳过了 age 所以Extra字段出现了 Using filesort 。
#案例3 explain select * from employees where name = 'Lucy' order by age, position;
分析: 案例3 查询时使用了 name 索引,age 和 postion 用于排序,不会出现 Using filesort
#案例4 explain select * from employees where name = 'Lucy' order by position,age;
分析: 案例4 查询时使用了 name 索引,age 和 postion 顺序与创建索引树不一致,出现了 Using filesort
#案例5 explain select * from employees where name = 'Lucy' and age = 22 order by position,age;
分析: 案例5 查询时使用了 name 索引,age 和 postion 顺序与创建索引树不一致,但 name、age 为常量,MySQL 会自动优化,不会出现 Using filesort
#案例6 explain select * from employees where name = 'Lucy' order byage,position desc;
分析: 案例6 排序顺序一样,但 order by 默认升序,导致与索引的排序方式不同,出现了 Using filesort 。 MySQL8.0 以上版本有降序索引可以支持这种查询。
#案例7 explain select * from employees where name = 'Lucy' or name = 'LiLei' order by age;
分析: 案例7 对于排序来说,多个相等条件也是范围查询,出现了 Using filesort 。
#案例8 #SQL-1 explain select * from employees where name > 'zzz' order by name; #SQL-2 explain select * from employees where name > 'a' order by name;
分析: 案例8 原因同前面的例子,可以使用覆盖索引优化。
MySQL排序总结:
1、MySQL支持两种方式的排序 filesort 和 index,Using index是指MySQL扫描索引本身完成排序。Using filesort 是指MySQL扫描聚簇索引(整张表)进行排序。index效率高,filesort效率低。
2、order by 满足两种情况会使用 Using index(不绝对)
a.order by 语句使用索引最左前列。
b.使用 where 子句与 order by 子句条件列组合满足索引最左前列。
3、尽量在索引列上完成排序,遵循最左前缀法则。
4、如果 order by 的条件不在索引列上,就会产生Using filesort。
5、能用覆盖索引尽量用覆盖索引
6、group by 与 order by 很类似,其实质是先排序后分组(group by 底层:先执行一次 order by 再进行分组),遵照索引创建顺序的最左前缀法则。对于group by的优化如果不需要排序的可以加上order by null 禁止排序。注意,where高于having,能写在where中的限定条件就不要去having限定了。
Using filesort 文件排序原理 filesort文件排序方式有:
单路排序:是一次性取出满足条件行的所有字段,然后在 sort buffer 中进行排序。用trace工具得到sort_mode信息显示或者
双路排序(又叫回表排序模式) :先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行数据的行 ID,然后在 sort buffer 中进行排序,排序完后需要再次取回其它需要的字段。用trace工具得到sort_mode信息显示
MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data(默认1024字节) 的大小和需要查询的字段总大小来判断使用哪种排序模式。
字段的总长度
字段的总长度 >max_length_for_sort_data ,使用双路排序
select * from employees where name = 'Lucy' order by position;
"join_execution": { --Sql执行阶段 "select#": 1, "steps": [ { "filesort_information": [ { "direction": "asc", "table": "`employees`", "field": "position" } ] /* filesort_information */, "filesort_priority_queue_optimization": { "usable": false, "cause": "not applicable (no LIMIT)" } /* filesort_priority_queue_optimization */, "filesort_execution": [ ] /* filesort_execution */, "filesort_summary": { --文件排序信息 "rows": 10000, --预计扫描行数 "examined_rows": 10000, --参与排序的行 "number_of_tmp_files": 3, --使用临时文件的个数,如果为0代表全部使用的sort_buffer内存排序,否则使用的磁盘文件排序 "sort_buffer_size": 262056, --排序缓存的大小,单位Byte "sort_mode": "<sort_key, packed_additional_fields>" --排序方式,此处是路排序 } /* filesort_summary */ } ] /* steps */ } /* join_execution */
单路排序会把所有需要查询的字段都放到 sort buffer 中排序,而双路排序只会把主键和需要排序的字段放到 sort buffer 中进行排序,然后再通过主键回到原表查询需要的字段。
单路排序过程:
a.从索引 name 找到第一个满足 name = 'Lucy' 条件的主键 id
b.回表根据主键 id 取出整行,取出所有字段的值,存入 sort_buffer 中
c.从索引name找到下一个满足 name = 'Lucy' 条件的主键 id
d.重复步骤 2、3 直到不满足 name = 'Lucy'
e.对 sort_buffer 中的数据按照字段 position 进行排序
f.返回结果
双路排序过程:
a.从索引 name 找到第一个满足 name ='Lucy' 的主键 id
b.根据主键 id 取出整行,把排序字段 position 和主键 id 这两个字段放到 sort buffer 中
c.从索引 name 取下一个满足 name = 'Lucy' 记录的主键 id
d.重复 3、4 直到不满足 name = 'Lucy'
e.对 sort_buffer 中的字段 position 和主键 id 按照字段 position 进行排序
f.遍历排序好的 id 和字段 position,按照 id 的值回到原表中取出所有字段的值返回
select * from employees limit 10000,10
这条 SQL 语句实际查询了 10010 条记录,然后丢弃了前面的 10000 条记录,所以,在 数据量很大时,执行效率是非常非常低的。一般需要对分页查询进行优化。 优化方法: 1.根据自增且连续的主键排序的分页查询
select * from employees where id > 90000 limit 5;
当一个表的主键连续且自增时,可以使用该方法进行优化,但如果自增不连续会造成数据丢失。
2.根据非主键字段排序的分页查询
#优化前 select * from employees ORDER BY name limit 90000,5; #优化后 select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;
先通过排序和分页操作先查出主键,然后根据主键查出对应的记录。
#示例表 # 创建t1,t2表,主键id,单值索引a CREATE TABLE `t1` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `a` int(11) DEFAULT NULL, `b` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_a` (`a`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; create table t2 like t1; #存储过程往t1,t2表插入数据 DELIMITER $$ USE `zhebase`$$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `batch_insert_t1`$$ CREATE PROCEDURE `batch_insert_t1`(IN `start_number` BIGINT,IN `counts` BIGINT) BEGIN DECLARE start_number BIGINT DEFAULT start_number; DECLARE stop_number BIGINT DEFAULT start_number; SET stop_number=start_number + counts; WHILE start_number < stop_number DO INSERT INTO t1(a,b) VALUES(start_number,start_number); SET start_number=start_number+1; END WHILE ; COMMIT; END$$ DELIMITER ; DELIMITER $$ USE `zhebase`$$ DROP PROCEDURE IF EXISTS `batch_insert_t2`$$ CREATE PROCEDURE `batch_insert_t2`(IN `start_number` BIGINT,IN `counts` BIGINT) BEGIN DECLARE start_number BIGINT DEFAULT start_number; DECLARE stop_number BIGINT DEFAULT start_number; SET stop_number=start_number + counts; WHILE start_number < stop_number DO INSERT INTO t2(a,b) VALUES(start_number,start_number); SET start_number=start_number+1; END WHILE ; COMMIT; END$$ DELIMITER ; #执行存储过程往t1表插入10000条记录,t2表插入100条记录 CALL batch_insert_t1(1,10000); CALL batch_insert_t2(1,100);
嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法
基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法
通常,当MySQL查询被驱动表的关联字段没有索引时,会采用BNL算法进行关联查询。当存在索引时,通常会选择NLJ算法,因为 NLJ 算法在有索引的情况下比 BNL 算法效率更高
1.嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法 原理:一次一行循环地从第一张表(驱动表)中读取行,在这行数据中取到关联字段,根据关联字段在另一张表(被驱动表)里取出满足条件的行,然后取出两张表的结果合集。
explain select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;
从执行计划可以了解的信息:
a.驱动表是 t2,被驱动表是 t1( inner join 时 SQL优化器会小表驱动大表,外连接则根据连接类型区分)
b.使用了 NLJ 算法。如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ
整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行),然后遍历这每行数据中字段 a 的值,根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引,1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据,也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行 。
2. 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法 原理:把驱动表的数据读入到 join_buffer 中,然后扫描被驱动表,把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比
explain select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b;
整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描,因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的,因此对表 t1 中的每一行,都要做 100 次判断,所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次(非扫描次数) 。 注意: join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 控制,默认256k。如果 t2 放不下就会使用分段策略(先从 t2 表取出部分数据,比对完就清空 join_buffer,再重新拿出来余下的部分进行比对)。
被驱动表的关联字段无索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 NLJ 算法? 如第二条 SQL,如果使用 NLJ 算法扫描行数为 100 * 10000 = 100万,这个是磁盘扫描。使用 BNL 算法仅需扫描 100100 行。
对于表关联 SQL 的优化
尽量少关联(在阿里规范中,关联表不能超过三种,可以后端代码单独查询,循环关联)
小表驱动大表,写多表连接 SQL 时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式,节约 MySQL 优化器判断时间.select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表
关联字段加索引,大表关联字段一定要加索引,尽量使得 MySQL 在进行 join 操作时选择NLJ算法
多表连接是非常难以优化的,最好95%的场景都使用单表来完成,复杂场景交个JAVA代码,大规模计算交给大数据工具,无需效率才考虑连接
原则:小表驱动大表
# in 先执行括号里面的 select * from A where id in (select id from B) #exists 先执行括号外面的 #select * 可以用 select 1 替换,没有区别 #exists 子查询内部会进行优化,并非逐条对比 #exists 子查询往往也可以用 jion 来代替,何种最优需要具体问题具体分析 select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
注意:根据某个字段 count 不会统计字段为 null 的行
#扫描二级索引,按行累加 explain select count(1) from employees; #扫描辅助索引按行累加(辅助索引比聚簇索引小) explain select count(id) from employees; #把 name 拿到内存,不为 null 就累加 explain select count(name) from employees; #不取值,按行累加 explain select count(*) from employees;
四条语句的效率几乎可以忽略,效率对比如下: 字段有索引: count(* )≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) 段)>count(主键 id) 字段无索引: count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段)
常见优化方法:
1.对于 MyISAM 存储引擎的表做不带 where 条件的 count 查询性能是很高的,数据总行数直接写在磁盘上,查询不需要计算。innodb 存储引擎的表则不会记录(因为有MVCC机制)
2.对与不用知道确切行的可以直接使用show table status
,它是一个估值,使用该查询效率很高
3.将总数维护到 Redis 里面,插入或删除表数据行的时候同时维护 Redis 里的表总行数 key 的计数值(用 incr 或 decr 命令),但是这种方式可能不准,很难保证表操作和Redis 操作的事务一致性。
4.增加数据库计数表,插入或删除表数据行的时候同时维护计数表,且它们在同一个事务里操作
1、代码先行,索引后上,先开发完主体业务代码,再把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立索引。
2、联合索引尽量覆盖条件,可以设计一个或者两三个联合索引(单值索引要少建),让每一个联合索引都尽量去包含SQL语句里的 where、order by、group by 的字段,且这些联合索引字段顺序尽量满足 SQL查询的最左前缀原则。
3、不要在小基数字段上建立索引,无法进行快速的二分查找,不能能发挥出B+树快速二分查找的优势来,没有意义
4、尽量对字段类型较小的列设计索引,尽量对字段类型较小的列设计索引,比如 Tinyint 之类,字段类型较小的话,占用磁盘空间小,搜索的时性能更好。
5、长字符串可以采用前缀索引,比如针对某个字段的前20个字符建立索引,即:每个值的前20个字符放入索引树中,搜索时会先匹配前而是个字符,再回表到聚簇索引取出来完整的 name 字段值进行比较。但排序(order by 和 group by)时无法使用该索引。
6、where 与 order by 冲突时优先 where,大多数情况下根据索引进行 where 筛选一般筛选出来的数据比较少,然后做排序成本会更低。
7. 느린 SQL 쿼리를 기반으로 최적화. 모니터링 백그라운드에서 일부 느린 SQL을 기반으로 이러한 느린 SQL 쿼리에 대해 특정 인덱스 최적화를 수행할 수 있습니다(MySQL이 제공하며 특정 매개변수만 설정하면 됩니다).
위 내용은 MySQL 인덱스 최적화 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!