MySQL性能调优

时间:2022-10-09 17:53:03

MySQL性能调优 二

select_type

单位查询的查询类型,比如:普通查询、联合查询(union、union all)、子查询等复杂查询。

simple

表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时,外层的查询为simple。

primary

一个需要union操作或者含有子查询的select,位于最外层的单位查询的select_type即为primary。

union

union连接的两个select查询,第一个查询是dervied派生表,除了第一个表外,第二个以后的表

select_type都是unionDERIVED 在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生),MySQL会递归执行这些子查

询,把结果放在临时表中

UNION 若第二个SELECT出现在UNION之后,则被标记为UNION:若UNION包含在FROM子句的

子查询中,外层SELECT将被标记为:DERIVED

UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT

dependent union

与union一样,出现在union 或union all语句中,但是这个查询要受到外部查询的影响

union result

包含union的结果集,在union和union all语句中,因为它不需要参与查询,所以id字段为null

subquery

除了from字句中包含的子查询外,其他地方出现的子查询都可能是subquery

dependent subquery

与dependent union类似,表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响

derived

from字句中出现的子查询,也叫做派生表,其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select**3****)**tabl

MySQl 5.7 5.7之前explain区别

partition是分区 rows 可以用于计算链接的行数

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explain 两个变种

1)explain extended:会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可

以得到优化后的查询语句,从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列,是一个半分比的值,rows *

filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数(前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的

表)。

mysql> explain extended select * from film where id = 1;

mysql> show warnings;

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会进行优化,注意这里的优化不一定可以执行

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2)explain partitions:相比 explain 多了个 partitions 字段,如果查询是基于分区表的话,会显示查询将访问的分

区。

set session optimizer_switch='derived_merge=off' 关闭mysql5.7新特性对衍生表的合 并优化
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;

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select_type 查询的

primary:复杂查询最外面的select 从衍生表查询的结果,衍生表是id=3的sql生成的

derived:衍生查询 from之后的查询会生成一张衍生表

subquery:子查询

id

id:执行的先后顺序 数字越大执行的优先级越高(可能出现相同的执行顺序)

type

4. type列

这一列表示关联类型或访问类型,即MySQL决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

一般来说,得保证查询达到range级别,最好达到ref

NULL:mysql能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着再访问表或索引。例如:在索引列中选取最小值,可

以单独查找索引来完成,不需要在执行时访问表

const, system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量(可以看show warnings 的结果)。用于

primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时,所以表最多有一个匹配行,读取1次,速度比较快。system是

const的特例,表里只有一条元组匹配时为system

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eq_ref:primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在

const 之外最好的联接类型了,简单的 select 查询不会出现这种 type。

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关联查询两张表,条件是主键的话查出来的是一条数据这样的话效率也是很高的

ref:相比 eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会

找到多个符合条件的行。

  1. 简单 select 查询,name是普通索引(非唯一索引)

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2.关联表查询,idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引,这里使用到了film_actor的左边前缀film_id部分。

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range:范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

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范围查询只能优化到range

index:扫描全索引就能拿到结果,一般是扫描某个二级索引,这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找,而是直接

对二级索引的叶子节点遍历和扫描,速度还是比较慢的,这种查询一般为使用覆盖索引,二级索引一般比较小,所以这

种通常比ALL快一些。 主键索引是聚簇索引,所以大

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可见➕where可以显著提升效率,同一个索引执行的方式不同效率也不同

ALL:即全表扫描,扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

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同样是select*无where,但是这次没有执行索引,执行的方式是扫描idb文件,实际上是一个聚簇索引,而且是遍历根节点获得的结果,根节点实际上保存的是整张表的数据,也就是说扫描了整张表

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增加了where之,执行的过程仍是由主键形成的聚簇索引,这样通过id= x 就可以快速定位到数据的位置

为什么说二级索引比主键索引的优先级高

首先主键索引是一个聚簇索引,也就是说他存储了整张表的数据,比较大,而二级索引存储的知识主键id,通过二级索引查处结果之后,获得id后回表,利用主键索引查处全部的结果,速度要快的多

Key_len

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

举例来说,film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成,并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列:film_id列来执行索引查找

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符合最左原则,只能是film_id、film_id和actor_id 不能直接走actor_id

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key_len计算规则如下:

​ 字符串,char(n)和varchar(n),5.0.3以后版本中,**n均代表字符数,而不是字节数,**如果是utf-8,一个数字 或字母占1个字节,一个汉字占3个字节

​ char(n):如果存汉字长度就是 3n 字节

​ varchar(n):如果存汉字则长度是 3n + 2 字节,加的2字节用来存储字符串长度,因为

​ varchar是变长字符串

​ 数值类型

​ int:1字节

​ smallint:2字节

​ int:4字节

​ bigint:8字节

​ 时间类型

​ date:3字节

​ timestamp:4字节

​ datetime:8字节

​ 如果字段允许为 NULL,需要1字节记录是否为 NULL

索引最大长度是768字节,当字符串过长时,mysql会做一个类似左前缀索引的处理,将前半部分的字符提取出来做索引。

ref

这一列显示了在key列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量,常见的有:const(常量),字段名(例:film.id)

rows

这一列是mysql估计要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数。

explain select film_id from film_actor where film_id = 1;

Extra列

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

1)Using index:使用覆盖索引 (不同的版本、不同的复杂sql的记过都可能不一样所以参考就行)

覆盖索引定义:mysql执行计划explain结果里的key有使用索引,如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中 获取,这种情况一般可以说是用到了覆盖索引,extra里一般都有using index;覆盖索引一般针对的是辅助索引,整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果,不需要通过辅助索引树找到主键,再通过主键去主键索引树里获取其它字段值

覆盖索引不是索引是一个查询方式,要查询的结果集在索引树上全部包含,也就是说不用回表

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这里要注意的是

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从type列来讲ref要快于index,但是要注意的是回表对于查询速度的影响

或者说下面这样回更直观

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同样是ref级别using index的查询速度要远快于只走索引

2) Using where:使用 where 语句来处理结果,并且查询的列未被索引覆盖

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仅仅是走了where,没有走索引

3) Using index condition:查询的列不完全被索引覆盖,where条件中是一个前导列的范围;

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2) Using temporary:mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的,首先是想到用索引来优化。

\1. actor.name没有索引,此时创建了张临时表来distinct

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\2. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index,没有用临时表

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3) Using filesort:将用外部排序而不是索引排序,数据较小时从内存排序,否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。

\1. actor.name未创建索引,会浏览actor整个表,保存排序关键字name和对应的id,然后排序name并检索行记录

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\2. film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index

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4) Select tables optimized away:使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段是

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1. 全值匹配

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第三条sql的执行速度更高,原因是区别度更高扫描的行数越少!

2. 最左前缀法则

如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

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1.不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描

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MySQL性能调优给hire_time增加一个普通索引:

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MySQL性能调优转化为日期范围查询,有可能会走索引:

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这样优化了之后就可以走索引了,但是还是全表扫描,至于为什么后续会讲,和mysql的设计有关,走索引比全表还慢,因为二级索引会回表

1. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列

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第一条会走全部的索引,而第二条只会走前两个索引,索引首先通过name排序之后通过age排序,如果age是范围查询,生涯的position未必有序,所以不走索引

1. 最左前缀法则

如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。

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2. 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动or手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描

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MySQL性能调优给hire_time增加一个普通索引:

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MySQL性能调优转化为日期范围查询,有可能会走索引:

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MySQL性能调优还原最初索引状态

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3. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列MySQL性能调优

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4. MySQL性能调优**尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列包含查询列)),**减少 select ***** 语句

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5. **mysql在使用不等于(!=或者<>),**not in **,**not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描

< 小于、 > 大于、 <=>= 这些,mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引

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6. is null,is not null 一般情况下也无法使用索引

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7. like以通配符开头(‘$abc…’)mysql索引失效会变成全表扫描操作

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问题:解决like’%字符串%'索引不被使用的方法?】

使用覆盖索引

a) 使用覆盖索引,查询字段必须是建立覆盖索引字段

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b) 如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎

8. 字符串不加单引号索引失效

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9. 少用or或in,用它查询时,mysql不一定使用索引,mysql****内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引,详见范围查询优化

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10. 范围查询优化

给年龄添加单值索引

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没走索引原因:mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子,可能是 由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引

优化方法:可以将大的范围拆分成多个小范围

 explain select * from employees where age >=1 and age <=1000;
 explain select * from employees where age >=1001 and age <=2000;

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还原最初索引状态

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索引使用总结:、MySQL性能调优

like KK%相当于=常量,%KK和%KK% 相当于范围

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