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mysql索引优化

作者：互联网

一、分页查询优化

很多时候我们业务系统实现分页功能可能会用如下sql实现：

select * from employees limit 10000,10;

表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录，实际这条 SQL 是先读取 10010条记录，然后抛弃前 10000 条记录，然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据，执行效率是非常低的。这是典型的深度分页问题。

分页场景优化技巧

1、根据自增且连续的主键排序的分页查询

首先来看一个根据自增且连续主键排序的分页查询的例子：

select * from employees limit 90000,5;

img

该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据，没添加单独 order by，表示通过主键排序。我们再看表 employees ，因为主键是自增并且连续的，所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据，如下：

select * from employees where id > 90000 limit 5;

查询的结果是一致的。我们再对比一下执行计划：

EXPLAIN select * from employees limit 90000,5;

EXPLAIN select * from employees where id > 90000 limit 5;![img](https://www.icode9.com/i/l/?n=22&i=blog/2446184/202209/2446184-20220904101930692-1052727432.gif)

显然改写后的 SQL 走了索引，而且扫描的行数大大减少，执行效率更高。

但是，这条改写的SQL 在很多场景并不实用，因为表中可能某些记录被删后，主键空缺，导致结果不一致，如下图试验所示（先删除一条前面的记录，然后再测试原 SQL 和优化后的 SQL）：

img

img

两条 SQL 的结果并不一样，因此，如果主键不连续，不能使用上面描述的优化方法。

另外如果原 SQL 是 order by 非主键的字段，按照上面说的方法改写会导致两条 SQL 的结果不一致。所以这种改写得满足以下两个条件：

2、根据非主键字段排序的分页查询

再看一个根据非主键字段排序的分页查询，SQL 如下：

select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

img

EXPLAIN select * from employees ORDER BY name limit 90000,5;

img

发现并没有使用 name 字段的索引（key 字段对应的值为 null），具体原因是：扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高，所以优化器放弃使用索引。

知道不走索引的原因，那么怎么优化呢？

其实关键是让排序时返回的字段尽可能少，即考虑使用覆盖索引进行优化，所以可以让排序和分页操作先查出主键，然后根据主键查到对应的记录，SQL改写如下:

select * from employees e inner join (select id from employees order by name limit 90000,5) ed on e.id = ed.id;

img

需要的结果与原 SQL 一致，执行时间减少了一半以上，此时查询和排序都是在覆盖索引树上进行的，所以效率较高。我们再对比优化前后sql的执行计划：

img

原 SQL 使用的是 file sort 排序，而优化后的 SQL 使用的是索引排序。

二、Join关联查询优化

示例表：

‐‐ 示例表：
 CREATE TABLE `t1` (
 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `a` int(11) DEFAULT NULL,
 `b` int(11) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `idx_a` (`a`)
 ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 create table t2 like t1;
 ‐‐ 插入一些示例数据
 ‐‐ 往t1表插入1万行记录
 drop procedure if exists insert_t1;
 delimiter ;;
 create procedure insert_t1()
 begin
 declare i int;
 set i=1;
 while(i<=10000)do
 insert into t1(a,b) values(i,i);
 set i=i+1;
 end while;
 end;;
 delimiter ;
 call insert_t1();
 ‐‐ 往t2表插入100行记录
 drop procedure if exists insert_t2;
 delimiter ;;
 create procedure insert_t2()
 begin
 declare i int;
 set i=1;
 while(i<=100)do
 insert into t2(a,b) values(i,i);
 set i=i+1;
 end while;
 end;;
 delimiter ;
 call insert_t2();

mysql的表关联常见有两种算法

1、 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法

一次一行循环地从第一张表（称为驱动表）中读取行，在这行数据中取到关联字段，根据关联字段在另一张表（被驱动表）里取出满足条件的行，然后取出两张表的结果合集。

EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.a= t2.a;  -- // a字段有索引

img

从执行计划中可以看到这些信息：

上面sql的大致流程如下：

整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行)，然后遍历这每行数据中字段 a 的值，根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引，1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据，也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。

2、 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法

把驱动表的数据读入到 join_buffer 中，然后扫描被驱动表，把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比。

EXPLAIN select * from t1 inner join t2 on t1.b= t2.b; -- // b字段没有索引

img

Extra 中 的Using join buffer (Block Nested Loop)说明该关联查询使用的是 BNL 算法。

上面sql的大致流程如下：

整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描，因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) =10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的，因此对表 t1 中的每一行，都要做 100 次判断，所以内存中的判断次数是100 * 10000= 100 万次。

这个例子里表 t2 才 100 行，要是表 t2 是一个大表，join_buffer 放不下怎么办呢？

join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的，默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话，策略很简单，就是分段放。

比如 t2 表有1000行记录， join_buffer 一次只能放800行数据，那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录，然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果，然后清空 join_buffer ，再放入 t2 表剩余200行记录，再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。

被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用 BNL 算法而不使用 Nested-Loop Join 呢？

如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join，那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次，这个是磁盘扫描。

很显然，用BNL磁盘扫描次数少很多，相比于磁盘扫描，BNL的内存计算会快得多。因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询，一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法，有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高.

对于关联sql的优化

straight_join解释：straight_join功能同join类似，但能让左边的表来驱动右边的表，能改表优化器对于联表查询的执行顺序。

比如：select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。

对于小表定义的明确：

在决定哪个表做驱动表的时候，应该是两个表按照各自的条件过滤，过滤完成之后，计算参与 join 的各个字段的总数据量，数据量小的那个表，就是“小表”，应该作为驱动表。

三、in和exsits优化

原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集。

In是In后的表先执行（适用于B表小于A表）：

select * from A where id in ( select id from B)

Exists是Exists前面的表先执行（适用于A表小于B表）:

select * from A where id in ( select id from B)

in：当B表的数据集小于A表的数据集时，in优于exists

select * from A where id in (select id from B)
// #等价于：
 for(select id from B){
 select * from A where A.id = B.id
 }

exists：当A表的数据集小于B表的数据集时，exists优于in

将主查询A的数据，放到子查询B中做条件验证，根据验证结果（true或false）来决定主查询的数据是否保留.

select * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
 // # 等价于:
 for(select * from A){
 select * from B where B.id = A.id
 }
 // # A表与B表的ID字段应建立索引

总结：

1、EXISTS (subquery)只返回TRUE或FALSE,因此子查询中的SELECT * 也可以用SELECT 1替换,官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单,因此没有区别

2、EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比

3、EXISTS子查询往往也可以用JOIN来代替，何种最优需要具体问题具体分析

四、count(*)查询优化

 -- 临时关闭mysql查询缓存，为了查看sql多次执行的真实时间
 set global query_cache_size=0;
 set global query_cache_type=0;
 EXPLAIN select count(1) from employees;
 EXPLAIN select count(id) from employees;
 EXPLAIN select count(name) from employees;
 EXPLAIN select count(*) from employees;
 -- 注意：以上4条sql只有根据某个字段count不会统计字段

img

经过测试发现：四个sql的执行计划一样，说明这四个sql执行效率应该差不多

1、字段有索引： count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id)

字段有索引，count(字段)统计走二级索引，二级索引存储数据比主键索引少，所以count(字段)>count(主键 id)

2、字段无索引: count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段)

字段没有索引count(字段)统计走不了索引，count(主键 id)还可以走主键索引，所以count(主键 id)>count(字段)

count(1) 跟 count(字段) 执行过程类似，不过count(1)不需要取出字段统计，就用常量1做统计，count(字段)还需要取出字段，所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。

count(*) 是例外，mysql并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化(5.7版本)，不取值，按行累加，效率很高，所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)。

为什么对于count(id)，mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少，检索性能应该更高，mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。

常见优化方法

当表中数据量非常大的时候，count这种通过计算统计的都会很慢，所以需要一些优化手段。

1、查询mysql自己维护的总行数

对于myisam存储引擎的表做不带where条件的count查询性能是很高的，因为myisam存储引擎的表的总行数会被mysql存储在磁盘上，查询不需要计算.

img

对于innodb存储引擎的表mysql不会存储表的总记录行数(因为有MVCC机制，后面会讲)，查询count需要实时计算.

2、show table status

如果只需要知道表总行数的估计值可以用如下sql查询，性能很高

3、将总数维护到Redis里

插入或删除表数据行的时候同时维护redis里的表总行数key的计数值(用incr或decr命令)，但是这种方式可能不准，很难保证表操作和redis操作的事务一致性.

4、增加数据库计数表

插入或删除表数据行的时候同时维护计数表，让他们在同一个事务里操作

五、阿里MySQL规范解读

(一) 建表规约

(二) 索引规约

(三) SQL语句

(四) ORM映射

正例：

Map<String, Object> map = new HashMap<>();
map.put(“start”, start);
map.put(“size”, size);

六、MySQL数据类型选择

在MySQL中，选择正确的数据类型，对于性能至关重要。一般应该遵循下面两步：

在MySQL数据类型设置方面，尽量用更小的数据类型，因为它们通常有更好的性能，花费更少的硬件资源。并且，尽量 把字段定义为NOT NULL，避免使用NULL.

1、数值类型

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优化建议：

2、日期和时间

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优化建议：

3、字符串

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优化建议:

PS：INT显示宽度

我们经常会使用命令来创建数据表，而且同时会指定一个长度，如下。但是，这里的长度并非是TINYINT类型存储的最大长度，而是显示的最大长度。

CREATE TABLE `user`(
 `id` TINYINT(2) UNSIGNED
);

这里表示user表的id字段的类型是TINYINT，可以存储的最大数值是255。所以，在存储数据时，如果存入值小于等于255，如200，虽然超过2位，但是没有超出TINYINT类型长度，所以可以正常保存；如果存入值大于255，如500，那么MySQL会自动保存为TINYINT类型的最大值255。

在查询数据时，不管查询结果为何值，都按实际输出。这里TINYINT(2)中2的作用就是，当需要在查询结果前填充0时，命令中加上ZEROFILL就可以实现，如：

`id` TINYINT(2) UNSIGNED ZEROFILL

这样，查询结果如果是5，那输出就是05。如果指定TINYINT(5)，那输出就是00005，其实实际存储的值还是5，而且存 储的数据不会超过255，只是MySQL输出数据时在前面填充了0。

换句话说，在MySQL命令中，字段的类型长度TINYINT(2)、INT(11)不会影响数据的插入，只会在使用ZEROFILL时有 用，让查询结果前填充0。

标签：count,join,查询,索引,mysql,t1,优化,id
来源： https://www.cnblogs.com/javaxubo/p/16654402.html