分析優化Mysql 多表聯合查詢效率
- 小云云原創
- 2017-12-13 14:10:5414234瀏覽
mysql大數據查詢優化對於許多站長來講都不會仔細的去分析了，對於這個問題小編最近碰到一個100W數據優化問題了，下面整理了一些mysql關聯查詢優化的測試及相關分析希望能幫助大家。
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#一，簡單的關聯子查詢的一種最佳化.
很多時候，在mysql上實作的子查詢的效能較差，這聽起來實在有點難過。特別有時候，用到IN()子查詢語句時，對於上了某種數量級的表來說，耗時多的難以估計。本人mysql知識所涉不深，只能慢慢摸透個中玄機了。
假設有這樣的一個exists查詢語句：
select * from table1
where exists
(select * from table2 where id>=30000 and table1.uuid=table2.uuid);table1為十萬行級的表，table2為百萬行級的表，本機測試結果用時2.40s。
透過explain可以看到子查詢是一個相關子查詢(DEPENDENCE SUBQUERY); Mysql會先對外表table1進行全表掃描，然後根據傳回的uuid逐次執行子查詢。如果外層表是一個很大的表，我們可以想像查詢效能會表現得比這次測試更糟。
一種簡單的最佳化方案為使用inner join的方法來代替子查詢, 查詢語句則可以改為:
select * from table1 innner join table2 using(uuid) where table2.id>=30000;
本機測試結果用時0.68s。
透過explain可以看到mysql使用了SIMPLE類型(子查詢或union以外的查詢方式); Mysql優化器會先過濾table2，然後對table1和table2做笛卡爾積得出結果集後，再透過on條件來過濾資料。
二、多表聯合查詢效率分析及優化
1. 多表連接類型
1. 笛卡爾積(交叉連接) 在MySQL中可以為CROSS JOIN或省略CROSS即JOIN，或使用',' 如：
01.SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 02.SELECT * FROM table1 JOIN table2 03.SELECT * FROM table1,table2 SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table2 SELECT * FROM table1,table2
由於其回傳的結果為被連接的兩個資料表的乘積，因此當有WHERE, ON或USING條件的時候一般不建議使用，因為當資料表項目太多的時候，會非常慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN或RIGHT [OUTER] JOIN
2. 內連接INNER JOIN 在MySQL中把INNER JOIN叫做等值連接，即需要指定等值連接條件在MySQL中CROSS和INNER JOIN被劃分在一起。 join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]
3. MySQL中的外連接，分為左外連接和右連接，即除了返回符合連接條件的結果之外，還要返回左表(左連接)或右表(右連接)中不符合連接條件的結果，相對應的使用NULL對應。
範例：
user表:
id | name ——— 1 | libk 2 | zyfon 3 | daodao
user_action表:
user_id | action ————— 1 | jump 1 | kick 1 | jump 2 | run 4 | swim
sql:
01.select id, name, action from user as u 02.left join user_action a on u.id = a.user_id select id, name, action from user as u left join user_action a on u.id = a.user_idresult: id | name | action ——————————– 1 | libk | jump ① 1 | libk | kick ② 1 | libk | jump ③ 2 | zyfon | run ④ 3 | daodao | null ⑤
分析：
注意到user_action中還有一個user_id=4, action=swim的紀錄，但是沒有在結果中出現，
而user表中的id=3, name=daodao的用戶在user_action中沒有相應的紀錄，但是卻出現在了結果集中
因為現在是left join，所有的工作以left為準.
結果1，2，3，4都是既在左表又在右表的紀錄，5是只在左表，不在右表的紀錄
工作原理：
從左表讀出一條，選出所有與on匹配的右表紀錄(n條)進行連接，形成n條紀錄(包括重複的行，如：結果1和結果3)，如果右邊沒有與on條件匹配的表，那連接的字段都是null.然後繼續讀下一條。
引申：
我們可以用右表沒有on匹配則顯示null的規律, 來找出所有在左表，不在右表的紀錄， 注意用來判斷的那列必須聲明為not null的。
如：
sql:
01.select id, name, action from user as u 02.left join user_action a on u.id = a.user_id 03.where a.user_id is NULL select id, name, action from user as u left join user_action a on u.id = a.user_id where a.user_id is NULL
(注意:
1.列值為null應該用is null 而不能用=NULL
2.這裡a.user_id 欄位必須宣告為NOT NULL 的.）
上面sql的result:
id | name | action ————————– 3 | daodao | NULL ——————————————————————————–
一般用法：
a. LEFT [OUTER] JOIN：
除了傳回符合連接條件的結果之外，還需要顯示左表中不符合連接條件的資料列，相對應使用NULL對應
01.SELECT column_name FROM table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column SELECT column_name FROM table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column b. RIGHT [OUTER] JOIN：
RIGHT與LEFT JOIN相似不同的僅是除了顯示符合連接條件的結果之外，還需要顯示右表中不符合連接條件的資料列，對應使用NULL對應
01.SELECT column_name FROM table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column SELECT column_name FROM table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.columnTips:
1. on a.c1 = b.c1 等同於using(c1)
2. INNER JOIN 和, (逗號) 在語意上是等同的
3. 當MySQL 在從一個表中檢索資訊時，你可以提示它選擇了哪一個索引。
如果 EXPLAIN 顯示 MySQL 使用了可能的索引清單中錯誤的索引，這個特性將會是很有用的。
透過指定 USE INDEX (key_list)，你可以告訴 MySQL 使用可能的索引中最適合的一個索引在表中尋找記錄行。
可選的二選一句法 IGNORE INDEX (key_list) 可用來告訴 MySQL 不使用特定的索引。如：
01.mysql> SELECT * FROM table1 USE INDEX (key1,key2) 02.-> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; 03.mysql> SELECT * FROM table1 IGNORE INDEX (key3) 04.-> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; mysql> SELECT * FROM table1 USE INDEX (key1,key2) -> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; mysql> SELECT * FROM table1 IGNORE INDEX (key3) -> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3;
2. 表連接的約束條件
新增顯示條件WHERE, ON, USING
1.WHERE子句mysql>
01.SELECT * FROM table1,table2 WHERE table1.id=table2.id; SELECT * FROM table1,table2 WHERE table1.id=table2.id;
2. ON
mysql>
#01.SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id; 02. 03.SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id 04.LEFT JOIN table3 ON table2.id=table3.id; SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id; SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id LEFT JOIN table3 ON table2.id=table3.id;
3. USING子句，如果连接的两个表连接条件的两个列具有相同的名字的话可以使用USING
例如：
SELECT FROM LEFT JOIN USING ()
连接多于两个表的情况举例：
mysql>
01.SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre 02. 03.FROM cds 04. 05.LEFT JOIN genres N cds.genreID = genres.genreID 06. 07.LEFT JOIN artists ON cds.artistID = artists.artistID; SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre FROM cds LEFT JOIN genres N cds.genreID = genres.genreID LEFT JOIN artists ON cds.artistID = artists.artistID;
或者 mysql>
01.SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre 02. 03.FROM cds 04. 05.LEFT JOIN genres ON cds.genreID = genres.genreID 06. 07. LEFT JOIN artists -> ON cds.artistID = artists.artistID 08. 09. WHERE (genres.genre = 'Pop'); SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre
FROM cds
LEFT JOIN genres ON cds.genreID = genres.genreID LEFT JOIN artists -> ON cds.artistID = artists.artistID WHERE (genres.genre = 'Pop');
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另外需要注意的地方 在MySQL中涉及到多表查询的时候，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
1. 交叉连接(笛卡尔积)或者内连接 [INNER | CROSS] JOIN
2. 左外连接LEFT [OUTER] JOIN或者右外连接RIGHT [OUTER] JOIN 注意指定连接条件WHERE, ON，USING.
3. MySQL如何优化LEFT JOIN和RIGHT JOIN
在MySQL中，A LEFT JOIN B join_condition执行过程如下：
1)· 根据表A和A依赖的所有表设置表B。
2)· 根据LEFT JOIN条件中使用的所有表(除了B)设置表A。
3)· LEFT JOIN条件用于确定如何从表B搜索行。(换句话说，不使用WHERE子句中的任何条件）。
4)· 可以对所有标准联接进行优化，只是只有从它所依赖的所有表读取的表例外。如果出现循环依赖关系，MySQL提示出现一个错误。
5)· 进行所有标准WHERE优化。
6)· 如果A中有一行匹配WHERE子句，但B中没有一行匹配ON条件，则生成另一个B行，其中所有列设置为NULL。
7)· 如果使用LEFT JOIN找出在某些表中不存在的行，并且进行了下面的测试：WHERE部分的col_name IS NULL，其中col_name是一个声明为 NOT NULL的列，MySQL找到匹配LEFT JOIN条件的一个行后停止(为具体的关键字组合)搜索其它行。
RIGHT JOIN的执行类似LEFT JOIN，只是表的角色反过来。
联接优化器计算表应联接的顺序。LEFT JOIN和STRAIGHT_JOIN强制的表读顺序可以帮助联接优化器更快地工作，因为检查的表交换更少。请注意这说明如果执行下面类型的查询，MySQL进行全扫描b，因为LEFT JOIN强制它在d之前读取：
01.SELECT * 02.FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) 03.WHERE b.key=d.key; SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
在这种情况下修复时用a的相反顺序，b列于FROM子句中：
01.SELECT * 02.FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) 03.WHERE b.key=d.key; SELECT * FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
MySQL可以进行下面的LEFT JOIN优化：如果对于产生的NULL行，WHERE条件总为假，LEFT JOIN变为普通联接。
例如，在下面的查询中如果t2.column1为NULL，WHERE 子句将为false：
01.SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5;
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5;因此，可以安全地将查询转换为普通联接：
01.SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1;
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1;这样可以更快，因为如果可以使查询更佳，MySQL可以在表t1之前使用表t2。为了强制使用表顺序，使用STRAIGHT_JOIN。
三、利用缓存来实现
现在社区分享类网站很火，就拿方维购物分享网站举例说明吧。也是对二次开发方维购物分享网站的一点总结，高手可以飞过。
购物分享的关键表有：分享表、图片表、文件表、评论表、标签表、分类表等。
围绕分享的表就么多，哇，那也不少啊。当我们查看一个图片的详细信息时，就要显示以上表里的信息。显示图片所属的分类、给图片打的标签、图片的评论、有文件的话还要显示文件下载信息等。难道让我们6个表去关联查询嘛，当然不能这么多关联来查询数据，我们可以只查询一个表即可，这怎么讲？这里分享表是主表，我们可以在主表里建立一个缓存字段。比如我们叫cache_data字段，赋予它text类型，这样可以存储很长的字符串，而不至于超过字段的最大存储。
这个缓存字段怎么用呢？在新增一条分享信息后，产生分享ID。如果用户发布图片或文件的话，图片信息入图片表，文件信息入文件表，然后把新产生的图片或文件信息写入到缓存字段里。同样的，如果用户有选择分类、打了标签的话，也把相应的信息写入到缓存字段里。对于评论而言，没有必要把全部评论存到缓存字段里，因为你不知道他有多少条记录，可以把最新的10条存到缓存字段里用于显示，这样缓存字段就变成一个二维或三维数组，序列化后存储到分享表里。
array( 'img' = array( name => '123.jpg', url => 'http: //tech.42xiu.com/123.jpg', width => 800, width => 600, ), 'file' = array( name => 'abc.zip', download_url => 'http: //tech.42xiu.com/abc.zip', size => 1.2Mb, ), 'category' = array( 1 => array( id => 5, name => PHP乐知博客 ), 2 => array( id => 6, name => PHP技术博客 ), ), 'tag' => array( tag1 tag2 ...... ), 'message' => array( 1 => array(id, uid, name, content, time), 2 => array(id, uid, name, content, time), 3 => array(id, uid, name, content, time), 4 => array(id, uid, name, content, time), ), ) //比如，上面的数组结构，序列化存入数据库。
UPDATE share SET cache_data=mysql_real_escape_string(serialize($cache_data)) WHERE id=1;这样查询就变得简单了，只需要查询一条就行了，取到缓存字段，把其反序列化，把数组信息提取出来，然后显示到页面。如果是以前那个结构，在几十万的数据量下，估计早崩溃了。数据缓存的方法也许不是最好的，如果你有更好的方法，可以相互学习，相互讨论。
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