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  • 一 SQL语句优化
  • 1.1 使用 show status 命令了解sql执行频率
  • 1.2 定位执行效率比较低的sql语句
  • 1）慢查询日志定位
  • 2）show processlist
  • 1.3 通过Explain分析低效SQL执行计划
  • 二 索引问题
  • 2.1 索引存储分类
  • 2.2 使用索引
  • 2.2.1 使用索引
  • 2.2.2 存在索引但不使用
  • 2.3 查看索引使用情况
  • 3 两个简单优化方法
  • 3.1 定期分析表和检查表
  • 3.2 定期优化表
  • 4 常用SQL优化
  • 4.1 大批量插入数据优化
  • 4.1.1 MyISAM引擎表插入大数据
  • 4.1.2 对InnoDB表数据导入大数据
  • 4.2 优化insert
  • 4.3 优化group by
  • 4.4 优化order by
  • 4.5 优化嵌套查询
  • 4.6 优化OR
  • 4.7 使用SQL提示



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一 SQL语句优化

1.1 使用 show status 命令了解sql执行频率

mysql> show session status 查询当前连接统计结果  
mysql> show global status 查询自数据库上次启动至今统计结果

或者在操作系统的终端执行

shell> mysqladmin extended-status

可以通过like语句来查询一些特定的内容

mysql> show global status like "Com_%";

上次启动以来的每个Com_xxx语句执行的次数

Com_select: 执行select查询的次数  
Com_insert: 执行insert的次数  
Com_update: 执行update的次数  
Com_delete: 执行delete的次数

以上针对所有存储引擎表操作记录，专门针对某一些存储引擎的如下：

Innodb_rows_read  
Innodb_rows_insert  
Innodb_rows_update  
Innobd_rows_delete

通过上面这些数据的比较可以判断数据库是写为主，还是查询为主

事务信息 可通过

Com_commit

Com_rollback

来了解提交和回滚情况。如回滚操作很频繁，说明应用编写存在问题。

其他重要参数，可展示数据库基本情况句子：

Connections：  试图连接Mysql数据库的次数  
Uptime：        服务器工作时间  
Slow_queries： 慢查询的次数

1.2 定位执行效率比较低的sql语句

两种方法：

1）慢查询日志定位

用--log-slow-queries[=filename]选项启动时，mysqld写一个包含所有执行时间超过long_query_time秒得sql语句的日志文件。

2）show processlist

查看MySQL在进行的线程，包括线程状态，是否锁表等，可实时查看sql执行情况，并对一些锁表操作优化。

1.3 通过Explain分析低效SQL执行计划

通过上面步骤，查到低效sql语句后，可通过 explain和desc命令获取mysql如何执行select语句信息，如表连接。

explain 
select sum(money) 
from sales a, company b 
where a.company_id = b.id and a.year = 2006  


*************************** 1. row *****************
           id: 1  
  select_type: SIMPLE  
        table: user  
         type: system  
possible_keys: NULL  
          key: NULL  
      key_len: NULL  
          ref: NULL  
         rows: 0  
        Extra: const row not found  
1 row in set (0.00 sec)  
  
ERROR:  
No query specified

每一列的含义说明

select_type: 
表示select的类型
（SIMPLE=>简单表，不使用表连接或者子查询,PRIMARY=>主查询,
外层的查询，UNION=>UNION中的第二个或者后面的查询语句，
SUBQUERY=>子查询中的第一个select）

table: 输出结果集的表 

possible_keys: 表示查询时，可能使用的索引

key: 表示实际使用的索引

key_len: 索引字段的长度

rows; 扫描的行的数量

Extra: 执行情况的说明和描述

type: 
表示表的连接类型，性能有好到差的链接类型为：  
   system=>只有一行，也就是常量表;  
   const=>单表中最多有一个匹配行，例如primary key或者unique index；  
   eq_ref=>对于前面的每一行，在此表中只查询一条记录，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者unique index；   
   ref=>与eq_ref类似，区别在于不是使用primay key或者unique index而是使用普通的索引；  
   ref_or_null=>与ref类似，区别在于条件中包含对null的查询；  
   index_merge=>索引合并优化；  
   unique_subquery=>in的后面是一个查询主键字段的子查询；  
   index_subquery=>与unique_subquery类似，区别在于in的后面是查询非唯一索引字段的子查询；  
   range=>单表中的查询范围；  
   index=>对于前面的每一行，都通过查询索引来得到数据；  
   all=>对于前面的每一行，都通过全表扫描来得到数据

二 索引问题

2.1 索引存储分类

MyISAM存储索引  表数据 和 索引 自动分开存储，各自独立文件 
InnoDB存储引擎  表数据 和 索引 存储在同一表空间，但可有多个文件组成 
Mysql存储类型只有两种，BTREE和HASH，具体情况和表的存储引擎有关 
MyISAM和InnoDb存储引擎 都支持 BTREE索引 
MEMORY/HEAP存储引擎 支持HASH，BTREE索引 
 
mysql不支持函数索引，但是能对队列的前面的某一部分进行索引，例如name字段，可以只取name的前四个字符来进行索引。

2.2 使用索引

对相关列使用索引是提高select性能的最佳途径。

使用索引的条件：

a、查询条件中有索引关键字，
b、多列索引只有查询条件使用了多列关键字最左边的前缀时，才可以使用索引，否则将不能使用索引。

2.2.1 使用索引

一下情况中会使用到索引：

（1） 多列索引，只要查询的条件中用到了最左边的列，索引一般就会被使用 
 （2） 对于使用like查询，后面如果是常量，只有%号不在第一个字符时，
    索引才可能被用到 比如 like "%3" 不会用索引， like "3%"就会走索引 
 （3） 对大文本进行搜索的时候，使用全文索引，而不是使用 like '%...%' 
 （4） 如果列名是索引，使用column_name is null将使用索引， 
  例如： select * from aaa where name is null（name是索引列）

2.2.2 存在索引但不使用

在下列情况下，虽然mysql存在索引，但是并不会使用到索引

（1）如果Mysql估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。
  例如如果列key_1 均匀分布在1和100之间，那么查询 select * from table where key_1 > 1 and key_1 < 90;

 （2）如果使用MEMPRY/HEAP表并且，where条件中不使用“=”进行索引列，
    那么不会用到索引。heap表只有在使用“=”的时候，才使用索引

 （3）用or隔开的条件，如果or前面的列中有索引，而后面的列中没有索引，
    那么涉及的索引都不会被用到（or中有一个条件中的列没有索引就用不到索引）

 （4）如果不是索引列的第一部分（复合索引的第一部分） 
 （5）如果like是%开始的

 （6）如果列类型是字符串，那么一定记得在where条件中把字符常量值用引号引起来，
    否则即便是这个列上有索引，也不用用到（比如name字段是字符串的，却写了name=123。要改成“123”）

2.3 查看索引使用情况

Handler_read_key

代表一个行被索引值读的次数。
如果索引正在工作，值将很高，很低表明增加索引性能改善不高。

Handler_read_rnd_next

代表数据文件中读下一行的请求数。

查看方法：

show status like 'Handler_read%

值高则查询效率低，应建立索引补救。
如果正在进行大量的表扫描，Handle_read_rnd_next的值较高，则通常说明表索引不正确或者写入的查询没有利用索引。

3 两个简单优化方法

3.1 定期分析表和检查表

1）分析表语法
analyze [local | no_write_to_binlog] table tab1_name [, ta1_name] ...

分析和存储表的关键字分布，得到更准确地统计信息，使sql正确执行。

如果用户感觉实际执行计划并不是与预期的执行计划，执行一次分析表可能会解决问题。

在分析期间，使用一个读取锁对表进行锁定，这对于MyISAM，BDB和InnoDb表有作用。
对于MyISAM表，与使用myisamchk -a 相当。

mysql> analyze table user;

+------------+---------+----------+----------+  
| Table      | Op      | Msg_type | Msg_text |  
+------------+---------+----------+----------+  
| mysql.user | analyze | status   | OK       |  
+------------+---------+----------+----------+  
1 row in set (0.05 sec)
2）检查表语法
check table tab1_name [,tab1_name] ... [option] .. \
option = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED}

作用：
检查一或多表错误。对MyISAM和InnoDB表有用，对MyISAM表，关键字统计数据被更新。

例如：

mysql> check table user;  
+------------+-------+----------+----------+  
| Table      | Op    | Msg_type | Msg_text |  
+------------+-------+----------+----------+  
| mysql.user | check | status   | OK       |  
+------------+-------+----------+----------+  
1 row in set (0.00 sec)

check table也可检查视图错误，如：视图定义被引用表不存在。

3.2 定期优化表

语法：

optimize [local | no_write_to_binlog] table tab1_name [, tab1_name] ...

适用范围：

a、删除了表的一部分 
b、对含有可变长度行表（varchar，blob，text列的表）进行了很多更改。

作用：
将表空间碎片合并，消除删除或者更新造成的空间浪费。只适用MyISAM，BDB和InnoDb表。

mysql> optimize table user;  
+------------+----------+----------+----------+  
| Table      | Op       | Msg_type | Msg_text |  
+------------+----------+----------+----------+  
| mysql.user | optimize | status   | OK       |  
+------------+----------+----------+----------+  
1 row in set (0.01 sec)

4 常用SQL优化

4.1 大批量插入数据优化

当用load命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的速度

4.1.1 MyISAM引擎表插入大数据

alter table tab_name disable keys;  
load the data  
alter table tab_name enable keys;

以上是打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新。

注意：

导入非空数据表，上面方法很有效，但导入空表，索引是数据导入完毕之后才去创建的，所以没有影响。

4.1.2 对InnoDB表数据导入大数据

（1）InnoDB类型表按主键顺序存储，故导入数据按主键顺序排列，可有效提高导入效率； 
 （2）导入数据前，关闭唯一性校验set unique_checks=0， 导入结束后设为 1 开启，可提高效率； 
 （3）如应用使用自动提交，导入数据的时候执行 set autocomment=0关闭自动提交，导入后打开；

4.2 优化insert

（1）如从同一客户插入很多行，使用多值表insert语句，将缩短客户端与数据库间链接、关闭等资源消耗，使效率快
如：

insert to test values(1,2),(1,3),(1,4)....

（2）如从不同客户插入多行，使用insert delayed语句得更高速度。

delayed延迟insert语句执行，数据放在内存队列，并没有真正写入磁盘，这比每一条数据分别插入快得多。

low_priority 相反，所有其他用户对表读写后才插入。

3）将索引文件和数据文件 分不同磁盘存放；

4）批量插入增加 bulk_insert_buffer_size 变量值提高速度，但只对MyIsAM表使用；

5）文本文件装载表，使用load file insert比通常sql语句快20倍。

4.3 优化group by

查询含group by但要避免排序结果的消耗，可指定order by null禁止排序

如：

select id, sum(money) from sale2 \ 
group by id \
order by null

4.4 优化order by

可使用索引满足一个order by语句。

条件：

where条件和order by使用相同索引；
order by顺序和索引顺序相同；
order by字段都升或降序

如：

order by key1,key2  
where key1=123 order by key1 desc, key2 desc  
order by key1 desc, key2 desc

以下情况不行

order by key1 asc, key2 desc  混合使用ASC和DESC  
where key2 = 1 ， order by key1  查询关键字和排序的不一样  
order by key1，key2  对不同关键字使用排序

4.5 优化嵌套查询

有时子查询可被更有效的join代替

比如

select * from a where b_id not in(select id from b)

换成

select * from a left join b on a.b_id = b.id 
where a.b_id is not null

4.6 优化OR

or每一个条件都使用索引
但若or几个条件是复合索引元素，则无优化效果

4.7 使用SQL提示

在sql中加入一些人为提示进行优化。

例如：

select sql_buffer_results * from

指示MySql生成临时结果集，所有表锁被释放。

这能解决表锁问题，或要花长时间将结果传给客户端，因为资源被快速释放。

1）use index

查询语句表名后加use index指定mysql参考的索引列表，不考虑其他索引。

select * from a use index(ind_a_id) where id = 1
2）ignore index

若打算忽略一多个索引，可用ignore index为hint。

select * from a ignore index(ind_a_id) where id = 1
3）force index

强制MySQL使用特定索引，可在查询中使用。