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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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InnoDBBufferPool通过缓存数据和索引页来减少磁盘I/O,提升数据库性能。其工作原理包括:1.数据读取:从BufferPool中读取数据;2.数据写入:修改数据后写入BufferPool并定期刷新到磁盘;3.缓存管理:使用LRU算法管理缓存页;4.预读机制:提前加载相邻数据页。通过调整BufferPool大小和使用多个实例,可以优化数据库性能。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。 MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持着称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL值得学习,因为它是强大的开源数据库管理系统,适用于数据存储、管理和分析。1)MySQL是关系型数据库,使用SQL操作数据,适合结构化数据管理。2)SQL语言是与MySQL交互的关键,支持CRUD操作。3)MySQL的工作原理包括客户端/服务器架构、存储引擎和查询优化器。4)基本用法包括创建数据库和表,高级用法涉及使用JOIN连接表。5)常见错误包括语法错误和权限问题,调试技巧包括检查语法和使用EXPLAIN命令。6)性能优化涉及使用索引、优化SQL语句和定期维护数据库。

MySQL适合初学者学习数据库技能。1.安装MySQL服务器和客户端工具。2.理解基本SQL查询,如SELECT。3.掌握数据操作:创建表、插入、更新、删除数据。4.学习高级技巧:子查询和窗口函数。5.调试和优化:检查语法、使用索引、避免SELECT*,并使用LIMIT。

MySQL通过表结构和SQL查询高效管理结构化数据,并通过外键实现表间关系。1.创建表时定义数据格式和类型。2.使用外键建立表间关系。3.通过索引和查询优化提高性能。4.定期备份和监控数据库确保数据安全和性能优化。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于Web开发。它的关键特性包括:1.支持多种存储引擎,如InnoDB和MyISAM,适用于不同场景;2.提供主从复制功能,利于负载均衡和数据备份;3.通过查询优化和索引使用提高查询效率。

SQL用于与MySQL数据库交互,实现数据的增、删、改、查及数据库设计。1)SQL通过SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句进行数据操作;2)使用CREATE、ALTER、DROP语句进行数据库设计和管理;3)复杂查询和数据分析通过SQL实现,提升业务决策效率。

MySQL的基本操作包括创建数据库、表格,及使用SQL进行数据的CRUD操作。1.创建数据库:CREATEDATABASEmy_first_db;2.创建表格:CREATETABLEbooks(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(100)NOTNULL,authorVARCHAR(100)NOTNULL,published_yearINT);3.插入数据:INSERTINTObooks(title,author,published_year)VA


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