mysql 查下语句插入变量 mysql 变量查询

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mob64ca140eb362 2024-06-06 21:30:21

文章标签 mysql 查下语句插入变量 mysql查寻变量 MySQL ci 数据库 文章分类 MySQL 数据库

在优化查询中，数据库应用(如

MySQL

)即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用

EXPLAIN

分析查询以及调整

MySQL

的内部配置可达到优化查询的目的。

任何一位数据库程序员都会有这样的体会：高通信量的数据库驱动程序中，一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。

如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是，像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。

#1:

使用索引

MySQL允许对数据库表进行索引，以此能迅速查找记录，而无需一开始就扫描整个表，由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引，此外MySQL还支持多列索引及全文检索。

给表添加一个索引非常简单，只需调用一个CREATE INDEX

命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子：

列表A 写道

mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username);

Query OK, 1 row affected (0.15 sec)

Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

这里，对users

表的username

域做索引，以确保在WHERE

或者HAVING

子句中引用这一域的SELECT

查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX

命令可以查看索引已被创建(列表B)。

列表B 写道

mysql> SHOW INDEX FROM users;
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| users | 1 | idx_username | 1 | username | A | NULL | NULL | NULL | YES | BTREE | |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

值得注意的是：索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要，且很可能导致运行速度减慢，因为向表中插入或修改

数据时，MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面，避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意，因为在提高插入记录的速度

时，导致查询操作的速度减慢。这就需要找到一个平衡点，比如在设计索引系统时，考虑表的主要功能(数据修复及编辑)不失为一种明智的选择。

#2:

优化查询性能

在分析查询性能时，考虑EXPLAIN

关键字同样很管用。EXPLAIN

关键字一般放在SELECT

查询语句的前面，用于描述MySQL

如何执行查询操作、以及MySQL

成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明(列表C)这一过程：

列表C 写道

mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND';
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4079 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

这里查询是基于两个表连接。EXPLAIN

关键字描述了MySQL是如何处理连接这两个表。必须清楚的是，当前设计要求MySQL处理的是country

表中的一条记录以及city

表中的整个4019条记录。这就意味着，还可使用其他的优化技巧改进其查询方法。例如，给city表添加如下索引(列表D)：

列表D 写道

mysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode);
Query OK, 4079 rows affected (0.15 sec)
Records: 4079 Duplicates: 0 Warnings: 0

现在，当我们重新使用EXPLAIN

关键字进行查询时，我们可以看到一个显著的改进(列表E)：

列表E 写道

mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND';
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index |
| 1 | SIMPLE | city | ref | idx_ccode | idx_ccode | 3 | const | 333 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.01 sec)

在这个例子中，MySQL现在只需要扫描city表中的333条记录就可产生一个结果集，其扫描记录数几乎减少了90％！自然，数据库资源的查询速度更快，效率更高。

#3:

调整内部变量

MySQL是如此的开放，所以可轻松地进一步调整其缺省设置以获得更优的性能及稳定性。需要优化的一些关键变量如下：

改变索引缓冲区长度

(key_buffer)

一般，该变量控制缓冲区的长度在处理索引表(读/写操作)时使用。MySQL使用手册指出该变量可以不断增加以确保索引表的最佳性能，并推荐使用与系统内存25％的大小作为该变量的值。这是MySQL十分重要的配置变量之一，如果你对优化和提高系统性能有兴趣，可以从改变key_buffer_size

变量的值开始。

改变表长

(read_buffer_size)

当一个查询不断地扫描某一个表，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。read_buffer_size

变量控制这一缓冲区的大小。如果你认为连续扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能。