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MySQL查询语句执行过程及性能优化-查询过程及优化方法(JOIN/ORDER BY)
[plain] mysql> explain select user.Username, user_profile.nickname, user_profile.gender, user_profile.meet_receive from user_profile join users on users.Id = user_profile.user_id where user_profile.`display` = '1' order by user_profile.fl_no limit 50;+----+-------------+---------------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------------+-------+----------------------------------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+---------------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------------+-------+----------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | user_profile | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 14399 | Using where; Using temporary; Using filesort || 1 | SIMPLE | users | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | icbd_cmsdb.user_profile.user_id | 1 | Using where |+----+-------------+---------------------+--------+---------------+---------+---------+----------------------------------------+-------+----------------------------------------------+2 rows in set (0.00 sec)
可以看到上述的查询需要检查1万多记录,并且使用了临时表和filesort排序,这样的查询在用户数快速增长后将成为噩梦。
在优化这个语句之前,我们先了解下SQL查询的基本执行过程:
*)应用通过MySQL API把查询命令发送给MySQL服务器,然后被解析
*)检查权限、MySQL optimizer进行优化,经过解析和优化后的查询命令被编译为CPU可运行的二进制形式的查询计划(query plan),并可以被缓存
*)如果存在索引,那么先扫描索引,如果数据被索引覆盖,那么不需要额外的查找,如果不是,根据索引查找和读取对应的记录
*)如果有关联查询,查询次序是扫描第一张表找到满足条件的记录,按照第一张表和第二张表的关联键值,扫描第二张表查找满足条件的记录,按此顺序循环
*)输出查询结果,并记录binary logs
显然合适的索引将大大简化和加速查找。再看一下上面那条查询语句,除了条件查询外,还有关联查询以及ORDER BY即排序操作,
那么让我们进一步了解下关联查询(JOIN)和ORDER BY是怎么工作的,MySQL有三种方式来处理关联查询和数据排序:
[plain] 方法<strong> </strong>EXPLAIN结果显示 Use index-based access method that produces ordered output 不会出现filesort Use filesort() on 1st non-constant table “Using filesort”出现在第一行Extra中 Put join result into a temporary table and use filesort() on it “Using temporary; Using filesort”出现在第一行Extra中
第一种方法是基于索引,第二种是对第一个非常量表进行filesort(quicksort),还有一种是把联合查询的结果放入临时表,然后进行filesort。
filesort有两种模式:
1、模式1:排序后的元素涵盖了要输出的数据。排序结果是一串有序序列元素组,不再需要额外的记录读取;
2、模式2:排序结果是
第一种方法用于第一个非常量表中存在ORDER BY所依赖的列的索引,那就可直接使用已经有序的索引来查找关联表的数据,这种方式是性能最优的,因为不需要额外的排序动作:
第二种方式用于ORDER BY所依赖的列全部属于第一张查询表且没有索引,那么我们可以先对第一张表的记录进行filesort(模式可能是模式1也可能是模式2),得到有序行索引,然后再做关联查询,filesort的结果可能是在内存中,也可能在硬盘上,这取决于系统变量sort_buffer_size(一般为2M左右):
第三种方法用于当ORDER BY的元素不属于第一张表时,需要把关联查询的结果放入临时表,最后对临时表进行filesort:
第三种方法中的临时表,可能是在内存中(in-memory table),也可能是在硬盘上,一般是下面两种情况会使用硬盘(on-disk table):
(1)使用了BLOB,TEXT类型的数据
(2)内存表占用超过了系统变量tmp_table_size/max_heap_table_size的限定(一般为16M左右),只能放在硬盘上
从上面的查询执行过程和方式,我们应该可以清楚的知道为什么Using filesort,Using temporary会严重的影响查询性能,因为如果数据类型或者字段设计有问题,
在需要查询的表以及结果中存在大数据的字段,而没有合适的索引可用时,都可能会导致产生大量的IO操作,这就是查询性能缓慢的根源所在。
回到文章开头所举的查询实例,它显然是使用了效率最低的第三种方法,我们需要做和尝试的优化手段有:
1、为users.fl_no添加索引,为select和where所使用的字段建立索引
2、把users.fl_no转移到或者作为冗余字段添加到表user_profile中
3、去除TEXT类型的字段,TEXT可以替换为VARCHAR(65535)或对于中文而言VARCHAR(20000)
4、如果实在无法消除Using filesort,那么提高sort_buffer_size,以减少IO操作负担
5、尽量使用第一张表所覆盖的索引进行排序,实在不行,可以把排序逻辑从MySQL中移到PHP/Java程序中执行
实施1、2、3的优化方法后,EXPLAIN结果如下:
[plain] mysql> explain select user.Username, user_profile.nickname, user_profile.gender, user_profile.meet_receive from user_profile join users on users.Id = user_profile.user_id where user_profile.`display` = '1' order by user_profile.fl_no limit 50; +----+-------------+---------------+--------+---------------+---------+---------+---------------------------------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------------+--------+---------------+---------+---------+---------------------------------+------+--------------------------+ | 1 | SIMPLE | user_profile1 | index | NULL | fl_no | 4 | NULL | 50 | Using where | | 1 | SIMPLE | users | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 8 | slowquery.user_profile1.user_id | 1 | Using where | +----+-------------+---------------+--------+---------------+---------+---------+---------------------------------+------+--------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
备注:编写简单的PHP应用,用siege测试,查询效率提高>3倍。
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mysql'sblobissuilableforstoringbinarydatawithinareldatabase, whilenosqloptionslikemongodb, redis, and cassandraofferflexible, scalablesolutionsforunstuctureddata.blobissimplerbutcanslowwownperformance를 사용하는 것들보업 betterscal randaysand

TOADDAUSERINMYSQL, 사용 : CreateUser'UserName '@'host'IdentifiedBy'Password '; 여기서'showTodoitseciRely : 1) ChoosetheHostCareLyTocon trolaccess.2) setResourcelimitswithOptionslikemax_queries_per_hour.3) Usestrong, iriquepasswords.4) enforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, stroundStringTypenuances, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSefectively.1) usecharforfixed-lengthstrings, varcharvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2) setcarcatter

mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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