mysql的子查询的优化一直不是很友好,一直有受业界批评比较多,也是我在sql优化中遇到过最多的问题之一,你可以点击这里 ,这里来获得一些信息,mysql在处理子查询的时候,会将子查询改写,通常情况下,我们希望由内到外,也就是先完成子查询的结果,然后在用子查询来驱动外查询的表,完成查询,但是恰恰相反,子查询不会先被执行;今天希望通过介绍一些实际的案例来加深对mysql子查询的理解:
案例:用户反馈数据库响应较慢,许多业务动更新被卡住;登录到数据库中观察,发现长时间执行的sql;
| 10437 | usr0321t9m9 | 10.242.232.50:51201 | oms | Execute | 1179 | Sending
Sql为:
select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid in (select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15;
2.其他表的更新被阻塞:
update a1 set tradesign='DAB67634-795C-4EAC-B4A0-78F0D531D62F', markColor=' #CD5555', memotime='2012-09- 22', markPerson='??' where tradeoid in ('gy2012092204495100032') ;
为了尽快恢复应用,将其长时间执行的sql kill掉后,应用恢复正常;
3.分析执行计划:
db@3306 :explain select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid in (select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15; +----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----- | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----- | 1 | PRIMARY | tradedto0_ | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 27454 | Using where; Using filesort | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | orderdto1_ | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 40998 | Using where | +----+--------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+-----
从执行计划上,我们开始一步一步地进行优化:
首先,我们看看执行计划的第二行,也就是子查询的那部分,orderdto1_进行了全表的扫描,我们看看能不能添加适当的索引:
A.使用覆盖索引:
db@3306:alter table a2 add index ind_a2(proname,procode,tradeoid); ERROR 1071 (42000): Specified key was too long; max key length is 1000 bytes
添加组合索引超过了最大key length限制:
B.查看该表的字段定义:
db@3306 :DESC a2 ; +---------------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | FIELD | TYPE | NULL | KEY | DEFAULT | Extra | +---------------------+---------------+------+-----+---------+-------+ | OID | VARCHAR(50) | NO | PRI | NULL | | | TRADEOID | VARCHAR(50) | YES | | NULL | | | PROCODE | VARCHAR(50) | YES | | NULL | | | PRONAME | VARCHAR(1000) | YES | | NULL | | | SPCTNCODE | VARCHAR(200) | YES | | NULL | |
C.查看表字段的平均长度:
db@3306 :SELECT MAX(LENGTH(PRONAME)),avg(LENGTH(PRONAME)) FROM a2; +----------------------+----------------------+ | MAX(LENGTH(PRONAME)) | avg(LENGTH(PRONAME)) | +----------------------+----------------------+ | 95 | 24.5588 |
D.缩小字段长度
ALTER TABLE MODIFY COLUMN PRONAME VARCHAR(156);
再进行执行计划分析:
db@3306 :explain select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid in (select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15; +----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+ | 1 | PRIMARY | tradedto0_ | ref | ind_tradestatus | ind_tradestatus | 345 | const,const,const,const | 8962 | Using where; Using filesort | | 2 | DEPENDENT SUBQUERY | orderdto1_ | index | NULL | ind_a2 | 777 | NULL | 41005 | Using where; Using index | +----+--------------------+------------+-------+-----------------+----------------------+---------+
发现性能还是上不去,关键在两个表扫描的行数并没有减小(8962*41005),上面添加的索引没有太大的效果,现在查看t表的执行结果:
db@3306 :select orderdto1_.tradeoid from t orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%'; Empty set (0.05 sec)
结果集为空,所以需要将t表的结果集做作为驱动表;
4.通过上面测试验证,普通的mysql子查询写法性能上是很差的,为mysql的子查询天然的弱点,需要将sql进行改写为关联的写法:
select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ ,(select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')t2 where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid ) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15;
5.查看执行计划:
db@3306 :explain select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ ,(select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')t2 where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid ) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15; +----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+ | 1 | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Impossible WHERE noticed after reading const tables | | 2 | DERIVED | orderdto1_ | index | NULL | ind_a2 | 777 | NULL | 41005 | Using where; Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------+----------------------+---------+------+
6.执行时间:
db@3306 :select tradedto0_.* from a1 tradedto0_ ,(select orderdto1_.tradeoid from a2 orderdto1_ where orderdto1_.proname like '%??%' or orderdto1_.procode like '%??%')t2 where tradedto0_.tradestatus='1' and (tradedto0_.tradeoid=t2.tradeoid ) and tradedto0_.undefine4='1' and tradedto0_.invoicetype='1' and tradedto0_.tradestep='0' and (tradedto0_.orderCompany like '0002%') order by tradedto0_.tradesign ASC, tradedto0_.makertime desc limit 15; Empty set (0.03 sec)
缩短到了毫秒;

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini