sql优化

来源:互联网 发布:淘宝双11打折 编辑:程序博客网 时间:2024/06/16 07:49

一、sql优化分析依据

 

 

1、1 什么是执行计划

简单样例:

按数据的分布情况对用户的sql语句进行解析,优化,对查询相关表的使用顺序,以及对每个表使用哪种方式进行数据操作展示。


1、2 依据什么生成执行计划


1、2、1 innodb数据存储的结构  B+树

1、2、2 innodb的存储引擎和索引

可以说数据库必须有索引,没有索引则检索过程变成了顺序查找,O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的。我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引,只要将关键字存储到树的节点即可。当数据库一条记录里包含多个字段时,一棵B+树就只能存储主键,如果检索的是非主键字段,则主键索引失去作用,又变成顺序查找了。这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引。  这个索引由独立的B+树来组织,

 有两种常见的方法可以解决多个B+树访问同一套表数据的问题,一:聚簇索引(clustered index ),二:非聚簇索引(secondary index)。这两个名字虽然都叫做索引,但这并不是一种单独的索引类型,而是一种数据存储方式。对于聚簇索引存储来说,行数据和主键B+树存储在一起,辅助键B+树只存储辅助键和主键,主键和非主键B+树几乎是两种类型的树。对于非聚簇索引存储来说,主键B+树在叶子节点存储指向真正数据行的指针,而非主键。

 

1、2、3 page结构

Page是整个InnoDB存储的最基本构件,也是InnoDB磁盘管理的最小单位,与数据库相关的所有内容都存储在这种Page结构里。Page分为几种类型,常见的页类型有数据页(B-tree Node)Undo页(Undo Log Page)系统页(System Page) 事务数据页(Transaction System Page)等。单个Page的大小是16K(编译宏UNIV_PAGE_SIZE控制),每个Page使用一个32位的int值来唯一标识,这也正好对应InnoDB最大64TB的存储容量(16Kib * 2^32 = 64Tib)。

 

每个Page都有通用的头和尾,但是中部的内容根据Page的类型不同而发生变化。Page的头部里有我们关心的一些数据,

 

Page的主体内容,我们主要关注行数据和索引的存储,他们都位于Page的User Records部分,User Records占据Page的大部分空间,User Records由一条一条的Record组成,每条记录代表索引树上的一个节点(非叶子节点和叶子节点)。在一个Page内部,单链表的头尾由固定内容的两条记录来表示,字符串形式的"Infimum"代表开头,"Supremum"代表结尾。这两个用来代表开头结尾的Record存储在System Records的段里,这个System Records和User Records是两个平行的段。InnoDB存在4种不同的Record,它们分别是:主键索引树非叶节点 、主键索引树叶子节点 、辅助键索引树非叶节点 和辅助键索引树叶子节点。这4种节点的Record格式有一些差异,但是它们都存储着Next指针指向下一个Record

详细看下不同类型的Record里到底存储了什么数据,根据B+树节点的不同,User Record可以被分成四种格式,下图种按照颜色予以区分



1、3 执行计划解读:

1、id列数字越大越先执行,如果说数字一样大,那么就从上往下依次执行,id列为null的就表是这是一个结果集,不需要使用它来进行查询。

2、select_type列常见的有:

A:simple:表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时,外层的查询为simple,且只有一个
B:primary:一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary。且只有一个
C:union:union连接的两个select查询,第一个查询是dervied派生表,除了第一个表外,第二个以后的表select_type都是union
D:dependent union:与union一样,出现在union 或union all语句中,但是这个查询要受到外部查询的影响
E:union result:包含union的结果集,在union和union all语句中,因为它不需要参与查询,所以id字段为null
F:subquery:除了from字句中包含的子查询外,其他地方出现的子查询都可能是subquery
G:dependent subquery:与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
H:derived:from字句中出现的子查询,也叫做派生表,其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select

3、table 显示的查询表名,如果查询使用了别名,那么这里显示的是别名,如果不涉及对数据表的操作,那么这显示为null,如果显示为尖括号括起来的<derived N>就表示这个是临时表,后边的N就是执行计划中的id,表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的<union M,N>,与<derived N>类似,也是一个临时表,表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。

4、type

依次从好到差:system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,unique_subquery,index_subquery,range,index_merge,index,ALL,除了all之外,其他的type都可以使用到索引,除了index_merge之外,其他的type只可以用到一个索引
A:system:表中只有一行数据或者是空表,且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表,type列在这个情况通常都是all或者index
B:const:使用唯一索引或者主键,返回记录一定是1行记录的等值where条件时,通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描
C:eq_ref:出现在要连接过个表的查询计划中,驱动表只返回一行数据,且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引,且必须为not null,唯一索引和主键是多列时,只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref
D:ref:不像eq_ref那样要求连接顺序,也没有主键和唯一索引的要求,只要使用相等条件检索时就可能出现,常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中,使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现,总之,返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
E:fulltext:全文索引检索,要注意,全文索引的优先级很高,若全文索引和普通索引同时存在时,mysql不管代价,优先选择使用全文索引
F:ref_or_null:与ref方法类似,只是增加了null值的比较。实际用的不多。
G:unique_subquery:用于where中的in形式子查询,子查询返回不重复值唯一值
H:index_subquery:用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表,子查询可能返回重复值,可以使用索引将子查询去重。
I:range:索引范围扫描,常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
J:index_merge:表示查询使用了两个以上的索引,最后取交集或者并集,常见and ,or的条件使用了不同的索引,官方排序这个在ref_or_null之后,但是实际上由于要读取所个索引,性能可能大部分时间都不如range
K:index:索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍,常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
L:all:这个就是全表扫描数据文件,然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。

5、possible_keys 查询可能使用到的索引都会在这里列出来

6、key 查询真正使用到的索引,select_type为index_merge时,这里可能出现两个以上的索引,其他的select_type这里只会出现一个。

7、key_len 用于处理查询的索引长度,如果是单列索引,那就整个索引长度算进去,如果是多列索引,那么查询不一定都能使用到所有的列,具体使用到了多少个列的索引,这里就会计算进去,没有使用到的列,这里不会计算进去。留意下这个列的值,算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。要注意,mysql的ICP特性使用到的索引不会计入其中。另外key_len只计算where条件用到的索引长度,而排序和分组就算用到了索引,也不会计算到key_len中。


8、ref 如果是使用的常数等值查询,这里会显示const,如果是连接查询,被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段,如果是条件使用了表达式或者函数,或者条件列发生了内部隐式转换,这里可能显示为func
9、rows 这里是执行计划中估算的扫描行数,不是精确值
10、extra 这个列可以显示的信息非常多,有几十种,常用的有
A:distinct:在select部分使用了distinc关键字
B:no tables used:不带from字句的查询或者From dual查询
C:使用not in()形式子查询或not exists运算符的连接查询,这种叫做反连接。即,一般连接查询是先查询内表,再查询外表,反连接就是先查询外表,再查询内表。
D:using filesort:排序时无法使用到索引时,就会出现这个。常见于order by和group by语句中
E:using index:查询时不需要回表查询,直接通过索引就可以获取查询的数据。
F:using join buffer(block nested loop),using join buffer(batched key accss):5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL,BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。
G:using sort_union,using_union,using intersect,using sort_intersection:
     using intersect:表示使用and的各个索引的条件时,该信息表示是从处理结果获取交集
     using union:表示使用or连接各个使用索引的条件时,该信息表示从处理结果获取并集
     using sort_union和using sort_intersection:与前面两个对应的类似,只是他们是出现在用and和or查询信息量大时,先查询主键,然后进行排序合并后,才能读取记录并返回。
H:using temporary:表示使用了临时表存储中间结果。临时表可以是内存临时表和磁盘临时表,执行计划中看不出来,需要查看status变量,used_tmp_table,used_tmp_disk_table才能看出来。
I:using where:表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件,需要在server层进行过滤。查询条件中分为限制条件和检查条件,5.6之前,存储引擎只能根据限制条件扫描数据并返回,然后server层根据检查条件进行过滤再返回真正符合查询的数据。5.6.x之后支持ICP特性,可以把检查条件也下推到存储引擎层,不符合检查条件和限制条件的数据,直接不读取,这样就大大减少了存储引擎扫描的记录数量。extra列显示using index condition
J:firstmatch(tb_name):5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一,常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大,就可能出现这个
K:loosescan(m..n):5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一,在in()类型的子查询中,子查询返回的可能有重复记录时,就可能出现这个
除了这些之外,还有很多查询数据字典库,执行计划过程中就发现不可能存在结果的一些提示信息
11、filtered 使用explain extended时会出现这个列,5.7之后的版本默认就有这个字段,不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后,剩下多少满足查询的记录数量的比例,注意是百分比,不是具体记录数。


 

二、常见的优化策略

2、1 sql 层面

*当只要一行数据时使用 LIMIT 1   **MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据

*千万不要 ORDER BY RAND()

*避免 SELECT * 

 *应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作

 *应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作

 *很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

 *应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符

 *对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 

 *应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件  **如果一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

 *一般来说,预判一下过滤条件的范围。由于数据库是从后向前解析 SQL 语句的,通常建议把能过滤最多结果的条件放在后面,(不是一定的,mysql会根据索引做一些优化),尽量使过滤数据量大的条件先被执行

 *Join语句的优化   **尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环总次数;“永远用小结果集驱动大的结果集”

 *ORDER BY的实现与优化  **优化Query语句中的ORDER BY的时候,尽可能利用已有的索引来避免实际的排序计算(order字段尽量出现在条件中,并且有索引),可以很大幅度的提升ORDER BY操作的性能。

*GROUP BY的实现与优化   **由于GROUP BY实际上也同样需要进行排序操作,而且与ORDER BY相比,GROUP BY主要只是多了排序之后的分组操作。当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算。所以,在GROUP BY的实现过程中,与ORDER BY一样也可以利用到索引。
 


2、2 数据库层面

* 为查询缓存优化你的查询    **SQL函数都不会开启查询缓存

*为搜索字段建索引   **有某个字段你总要会经常用来做搜索,为其建立索引

*在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

*永远为每张表设置一个ID  **最好的是一个INT型的并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT标志。 

*并不是所有索引对查询都有效,SQL是根据表中数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,SQL查询可能不会去利用索引,如一表中有字段sex,male、female几乎各一半,那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

*索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。  

*使用 ENUM 而不是 VARCHAR   **ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是 TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美

*尽可能的使用 NOT NULL     **NULL需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂


2、3 select语句的执行顺序

Processing Order of the SELECT statement
The following steps show the processing order for a SELECT statement.

1.FROM    2.ON   3.JOIN   4.WHERE   5.GROUP BY   6.WITH CUBE or WITH ROLLUP   7.HAVING    8.SELECT   9.DISTINCT   10.ORDER BY  11.TOP


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