Mysql的优化

Mysql的优化
前言：
今天CTO特意嘱咐，这两天完成sql的优化。虽然以前注意过sql的优化，但为了完成这两天的工作，仍需要在网上搜寻资料，做好准备工作。
SQL优化准则

禁用select *使用select count(*) 统计行数尽量少运算尽量避免全表扫描，如果可以，在过滤列建立索引尽量避免在where子句对字段进行null判断尽量避免在where子句使用!= 或者<>尽量避免在where子句使用or连接尽量避免对字段进行表达式计算尽量避免对字段进行函数操作尽量避免使用不是复合索引的前缀列进行过滤连接尽量少排序，如果可以，建立索引尽量少join尽量用join代替子查询尽量避免在where子句中使用in,not in或者having，使用exists,not exists代替尽量避免两端模糊匹配 like %***%尽量用union all代替union尽量早过滤避免类型转换尽量批量insert优先优化高并发sql，而不是频率低的大sql尽可能对每一条sql进行explain尽可能从全局出发

explain的释义

IDId:包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序id相同，可以认为是一组，执行顺序由上至下如果是子查询，id的序号会递增id值越大优先级越高，越先被执行select_typeselect_type:表示查询中每个select子句的类型（简单 、复杂）SIMPLE：查询中不包含子查询或者UNIONPRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为PRIMARYSUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询，该子查询被标记为SUBQUERYDERIVED：在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED（衍生）。若UNION包含在  FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为DERIVEDUNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNIONUNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT被标记为UNION RESULTtable输出的行所引用的表typeType：表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行，常见于between、<、>等的查询ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行的查找eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量。system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下， 使用systemNULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引possible_keys指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。key显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中。key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。row表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。Extra包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息Using index：该值表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index）【注：MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件  包含所有满足查询需要的数据的索引称为 覆盖索引】Using where：表示MySQL服务器在存储引擎受到记录后进行“后过滤”（Post-filter）,如果查询未能使用索引，Using where的作用只是提醒我们MySQL将用where子句来过滤结果集Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询Using filesort：  MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

30个案例

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5.下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。

6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30’)=0–‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30’ and createdate<’2005-12-1’

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.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。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.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。

15.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。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。