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mysql高级三：sql性能优化+索引优化+慢查询日志

内容介绍
单表索引失效案例

0、思考题：如果把100万数据插入MYSQL ，如何提高插入效率

（1）关闭自动提交，只手动提交一次

（2）删除除主键索引外其他索引

（3）拼写mysql可以执行的长sql，批量插入数据

（4）使用java多线程

（5）使用框架，设置属性，实现批量插入

1、计算、函数导致索引失效

CREATE INDEX idx_name ON emp (NAME);

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name LIKE 'abc%';

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE LEFT(emp.name,3) = 'abc'; ----索引失效

2 LIKE以%开头索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE NAME LIKE '%ab%'; ----索引失效

3、不等于(!= 或者<>)索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name = 'abc' ;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name <> 'abc' ; ----索引失效

4、IS NOT NULL 和 IS NULL

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NULL;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.name IS NOT NULL; ----索引失效

5、类型转换导致索引失效

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE NAME='123';

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE NAME= 123; ----索引失效

6、全值匹配我最爱

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.age = 30 AND deptid = 4 AND emp.name = 'abcd';

CREATE INDEX idx_age ON emp(age);

CREATE INDEX idx_age_deptid ON emp(age,deptid);

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,name);

7、最佳左前缀法则

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.age=30 AND emp.name = 'abcd' ;

CREATE INDEX idx_age_name ON emp (age,NAME);

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.deptid=1 AND emp.name = 'abcd';

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.age = 30 AND emp.deptid=1 AND emp.name = 'abcd';

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,name);

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.deptid=1 AND emp.name = 'abcd' AND emp.age = 30;

8、索引中范围条件右边的列失效

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,name);

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.age=30 AND emp.name = 'abc' AND emp.deptId>1000 ;

CREATE INDEX idx_age_name_deptid ON emp(age,name,deptid);

关联查询优化

1、数据准备

-- 分类

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (

`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

);

-- 图书

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (

`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,

PRIMARY KEY (`bookid`)

);

-- 插入16条记录

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

-- 插入20条记录

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

2、左外连接实例

（1）明确角色

（2）优化

EXPLAIN SELECT * FROM class LEFT JOIN book ON class.card = book.card;

CREATE INDEX idx_class_card ON class(card);

CREATE INDEX idx_book_card ON book(card);

*使用LEFT JOIN，前面的是驱动表、后面是被驱动表

针对两张表的连接条件涉及的列，索引要创建在被驱动表上，驱动表尽量是小表

  • 如果驱动表上没有where过滤条件- 当驱动表的连接条件没有索引时，驱动表是全表扫描- 当针对驱动表的连接条件建立索引时，驱动表依然要进行全索引扫描- 因此，此时建立在驱动表上的连接条件上的索引是没有太大意义的
  • 如果驱动表上有where过滤条件，那么针对过滤条件创建的索引是有必要的

3、内连接实例

EXPLAIN SELECT * FROM class INNER JOIN book ON class.card = book.card;

CREATE INDEX idx_class_card ON class(card);

CREATE INDEX idx_book_card ON book(card);

*使用INNER JOIN，驱动表、被驱动表不固定，mysql选择

MySQL优化器也会自动选择驱动表，自动选择驱动表的原则是：索引创建在被驱动表上，驱动表是小表。

4、分析4种查询sql（mysql5）

#1 NO3

EXPLAIN SELECT ab.name,c.`name` ceoname FROM

(SELECT a.`name`,b.`CEO` FROM emp a

LEFT JOIN dept b ON a.`deptId`=b.`id`)ab

LEFT JOIN emp c ON ab.ceo=c.`id`;

#2 NO4

EXPLAIN SELECT c.name,ab.name ceoname FROM emp c LEFT JOIN

(SELECT a.`name`,b.`id` FROM emp a

INNER JOIN dept b ON b.`CEO` = a.`id`)ab

ON c.`deptId`= ab.id;

#3  NO1

 EXPLAIN SELECT a.`name`,c.`name` ceoname FROM emp a

LEFT JOIN dept b  ON a.`deptId`= b.id

LEFT JOIN emp c ON b.`CEO`= c.`id`;

#4  NO2

EXPLAIN SELECT a.`name`,(SELECT c.name FROM emp c WHERE c.id =b.`CEO`)ceoname

 FROM emp a

LEFT JOIN dept b ON a.`deptId`=b.`id`;

5、总结

  • 保证被驱动表的JOIN字段已经创建了索引
  • 需要JOIN 的字段，数据类型保持绝对一致。
  • LEFT JOIN 时，选择小表作为驱动表，大表作为被驱动表。减少外层循环的次数。
  • INNER JOIN 时，MySQL会自动将小结果集的表选为驱动表。选择相信MySQL优化策略。
  • 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。(减少查询的趟数)
  • 衍生表建不了索引（MySQL5.5）
其他优化

1、子查询优化

（1）获取非掌门人成员

#获取非掌门人成员

CALL proc_drop_index("atguigudb","emp");

CALL proc_drop_index("atguigudb","dept");

SELECT * FROM t_emp a WHERE a.id NOT IN

(SELECT b.ceo FROM t_dept b WHERE b.ceo IS NOT NULL);

EXPLAIN SELECT * FROM emp a WHERE a.id NOT IN

(SELECT b.ceo FROM dept b WHERE b.ceo IS NOT NULL);

#子查询优化NOT IN

EXPLAIN SELECT * FROM emp a LEFT JOIN dept b ON a.id = b.ceo

WHERE b.id IS NULL;

（2）结论

尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS，用LEFT JOIN xxx ON xx = xx WHERE xx IS NULL替代

2、排序优化

（1）实例

CALL proc_drop_index("atguigudb","emp");

CALL proc_drop_index("atguigudb","dept");

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp (age,deptid,name);

#无过滤，不索引

EXPLAIN SELECT * FROM emp ORDER BY age,deptid;

EXPLAIN SELECT * FROM emp ORDER BY age,deptid LIMIT 10;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY deptid;

#顺序错，不索引

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY deptid, name;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY deptid, empno;

CREATE INDEX idx_age_deptid_empno ON emp (age,deptid,empno);

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY name, deptid;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE deptid=45 ORDER BY age;

#方向反，不索引

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY deptid DESC, name DESC;

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age=45 ORDER BY deptid ASC, name DESC;

  1. 总结

无过滤，不索引

顺序错，不索引

方向反，不索引

3、mysql索引选择

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE age =30 AND empno <101000 ORDER BY name;

CREATE INDEX idx_age_empno ON emp (age,empno);

CREATE INDEX idx_age_name ON emp (age,NAME);

*当【范围条件】和【group by 或者 order by】的字段出现二选一时，优先观察条件字段的过滤数量，如果过滤的数据足够多，而需要排序的数据并不多时，优先把索引放在范围字段上。反之，亦然。

也可以将选择权交给MySQL：索引同时存在，mysql自动选择最优的方案：（对于这个例子，mysql选择idx_age_empno），但是，随着数据量的变化，选择的索引也会随之变化的。

4、双路排序和单路排序

（1）双路排序（慢）

取一批数据，要对磁盘进行两次扫描。

众所周知，IO是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序。

（2）单路排序（快）

它的效率更快一些，因为

只读取一次磁盘

，避免了第二次读取数据。

并且把随机

IO

变成了顺序

IO

。但是它会

使用更多的空间

，因为它把每一行都保存在内存中了。

5、分组优化

  • group by ``````使用索引的原则几乎跟``````order by``````一致。但是group by 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引（Order By 必须有过滤条件才能使用上索引）
  • 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句，where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内，否则SQL会很慢。

6、覆盖索引优化

总结

  • 禁止使用select *，禁止查询与业务无关字段
  • 尽量利用覆盖索引
慢查询日志

1、如何对系统查询慢做索引优化

（1）找运维人员开启生产数据库慢查询日志

（2）等待1-2周时间，积累慢查询日志

（3）借助工具获取慢查询次数最多和查询时间最长的几个sql进行优化

（4）在生产数据库，使用EXPLAIN进行sql分析，找到瓶颈，创建索引优化

（5）关闭慢查询日志。

2、是什么

一种日志记录，查看哪些SQL超出了我们的最大忍耐时间值。

3、使用

（1）开启slow_query_log

SET GLOBAL slow_query_log=1;

SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';

（2）修改long_query_time阈值

SHOW VARIABLES LIKE '%long_query_time%'; -- 查看值：默认10秒

SET GLOBAL long_query_time=0.1; -- 设置一个比较短的时间，便于测试

（3）运行sql

（4）查看慢查询日志

（5）使用工具分析慢查询日志

-- 查看mysqldumpslow的帮助信息

mysqldumpslow --help

-- 工作常用参考

-- 1.得到返回记录集最多的10个SQL

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

-- 2.得到访问次数最多的10个SQL

mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

-- 3.得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句

mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

-- 4.另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则语句过多有可能出现爆屏情况

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

1、单表索引失效案例

2、关联查询优化

3、其他优化

4、慢查询日志

5、视图

6、高性能架构模式

标签： mysql sql 性能优化
本文转载自: https://blog.csdn.net/leader_song/article/details/132134190
版权归原作者 leader_song 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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