19 个 SQL 优化技巧,效率能提高 3 倍!

2019-04-27 20:12:39 陆壹网络

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在介绍具体的 SQL 调优的方法前,我们先来简单了解下 MySQL 调优金字塔理论。

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如上图所示,数据库优化维度有四个:硬件、系统配置、数据库表结构、SQL 及索引。

优化成本:

硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引

优化效果:

硬件<系统配置<数据库表结构<SQL及索引

我们可以看出数据库 SQL 语句效率调优是最省成本效果最好的办法,也就是结构设计上的优化。

本文我们就来谈谈 MySQL 中常用的 SQL 优化方法,利用好这些方法会让你的 MySQL 效率提高提升至少 3 倍。


1、EXPLAIN

做 MySQL 优化,我们要善用 EXPLAIN 查看 SQL 执行计划。

下面来个简单的示例,标注(1、2、3、4、5)我们要重点关注的数据:

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•Type 列,连接类型。一个好的 SQL 语句至少要达到 Range 级别。杜绝出现 All 级别。•Key 列,使用到的索引名。如果没有选择索引,值是 NULL。可以采取强制索引方式。•Key_Len 列,索引长度。•Rows 列,扫描行数。该值是个预估值。•Extra 列,详细说明。注意,常见的不太友好的值,如下:Using filesort,Using temporary。


2、SQL 语句中 IN 包含的值不应过多

MySQL 对于 IN 做了相应的优化,即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。

再例如:Select Id From T where Num IN (1,2,3) 对于连续的数值,能用 Between 就不要用 IN 了;再或者使用连接来替换。


3、Select 语句务必指明字段名称

Select * 会增加很多不必要的消耗(如:CPU、IO、内存、网络带宽等), 增加了使用覆盖索引的可能性。

当表结构发生改变时,前断也需要更新。所以要求直接在 Select 后面接上字段名。


4、当只需要一条数据的时候,使用 Limit 1

这是为了使 EXPLAIN 中 Type 列达到 Const 类型。


5、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序


6、如果限制条件中其他字段没有索引,尽量少用 OR

OR 两边的字段中,如果有一个不是索引字段,而其他条件也不是索引字段,会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 Union All 或者是 Union(必要的时候)的方式来代替 OR 会得到更好的效果。


7、尽量用 Union All 代替 Union

Union 和 Union All 的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。当然,Union All 的前提条件是两个结果集没有重复数据。


8、不使用 ORDER BY RAND( )

Select Id From `dynamic` Order By rand() Limit 1000;


上面的 SQL 语句,可优化为:

Select Id From `dynamic` T1 Join (Select rand() * (Select Max(Id) From `dynamic`) as nid) T2 on T1.Id > T2.nidlimit 1000;


9、区分 IN 和 Exists、Not In 和 Not Exists

Select * From 表A Where Id IN (Select Id From 表B)


上面 SQL 语句相当于

Select * From 表A Where Exists(Select * From 表B Where 表B.Id=表A.Id)


区分 IN 和 Exists 主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)。如果是 Exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,如果是 IN,那么先执行子查询。所以 IN 适合于外表大而内表小的情况,Exists 适合于外表小而内表大的情况。

关于 Not IN 和 Not Exists,推荐使用 Not exists。这不仅仅是效率问题,Not IN 可能存在逻辑问题。


如何高效的写出一个替代 not in 的 SQL 语句?


原 SQL 语句:

Select Colname … From A 表 Where A.id Not IN (Select B.id From B表)


高效的 SQL 语句

Select Colname … From A表 Left join B表 ON Where A.id = B.id Where B.id is Null


取出的结果集如下图表示,A 表不在 B 表中的数据:


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10、使用合理的分页方式以提高分页的效率

Select Id,Name From Product Limit 866613, 20


使用上述 SQL 语句做分页的时候,可能有人会发现,随着表数据量的增加,直接使用 Limit 分页查询会越来越慢。

优化的方法如下:可以取前一页的最大行数的 Id ,然后根据这个最大的 Id 来限制下一页的起点。比如:此列中,上一页最大的 Id 是 866612。SQL 可以采用如下的写法:

Select Id,Name From Product Where Id> 866612 Limit 20


11、分段查询

在一些用户选择页面中,可能一些用户选择的时间范围过大,造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序,分段进行查询,循环遍历,将结果合并处理进行展示。

如下图这个 SQL 语句,扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询:

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12、避免在 Where 子句中对字段进行 Null 值判断

对于 Null 的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。


13、不建议使用 % 前缀模糊查询

例如:Like "%name" 或者 Like "%name%" ,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用 Like "name%"。那如何要查询 %name% 呢?


如下图所示,虽然给 secret 字段添加了索引,但在 EXPLAIN 结果并没有使用。

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那么如何解决这个问题呢,答案:使用全文索引。

在我们查询中经常会用到 Select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like '%zhangsan%'; 这样的语句,普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在 MySQL 中,有全文索引来帮助我们。


创建全文索引的 SQL 语法是:

ALTER TABLE `dynamic_201606` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);


使用全文索引的 SQL 语句是

Select id,fnum,fdst From dynamic_201606 where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);

注意:在需要创建全文索引之前,请联系 DBA 确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。


14、避免在 Where 子句中对字段进行表达式操作

比如下面这个例子:

Select user_id,user_project from user_base Where age*2=36;


在上述 SQL 中对字段就行了算术运算,这会造成引擎放弃使用索引,建议改成:

Select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

 

15、避免隐式类型转换

Where 子句中出现 Column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换,建议先确定 Where 中的参数类型。


16、对于联合索引来说,要遵守最左前缀法则

举列来说:索引含有字段 id、name、school,可以直接用 id 字段,也可以 id、name 这样的顺序,但是 name,school 都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面。


17、必要时可以使用 Force Index 来强制查询走某个索引

有的时候 MySQL 优化器采取它认为合适的索引来检索 SQL 语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用 Force index 来强制优化器使用我们制定的索引。


18、注意范围查询语句

对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如 Between、>、< 等条件时,会造成后面的索引字段失效。


19、关于 JOIN

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LEFT JOIN A 表为驱动表,INNER JOIN MySQL 会自动找出那个数据少的表作用驱动表,RIGHT JOIN B表为驱动表。


注意:

• MySQL 中没有 Full Join ,可以用以下方式来解决:

Select * from A left join B on B.name = A.namewhere B.name is nullunion allselect * from B;


• 尽量使用 Inner Join,避免 Left Join

参与联合查询的表至少为 2 张表,一般都存在大小之分。如果连接方式是 Inner Join,在没有其他过滤条件的情况下 MySQL 会自动选择小表作为驱动表。但是 Left Join 在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则,即 Left join 左边的表名为驱动表。

• 合理利用索引

被驱动表的索引字段作为 ON 的限制字段。

• 利用小表去驱动大表

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从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话,减少嵌套循环中的循环次数,以减少 IO 总量及 CPU 运算的次数。

• 巧用 STRAIGHT_JOIN

Inner Join 是由 MySQL 选择驱动表,但是有些特殊情况需要选择另外的表作为驱动表。比如:Group By、Order By 等 「Using filesort」、「Using temporary」时。

STRAIGHT_JOIN 用来强制连接顺序,在 STRAIGHT_JOIN 左边的表名就是驱动表,右边则是被驱动表。在使用 STRAIGHT_JOIN 有个前提条件是该查询是内连接,也就是 Inner Join。其他连接不推荐使用 STRAIGHT_JOIN,否则可能造成查询结果不准确。

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使用这个方式有时能减少 3 倍左右的时间。
来源:知乎,原文:http://t.cn/EJXXI1H


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