高性能MySQL读书笔记---查询优化

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查询优化

  1. 查询缓慢的原因

    • 是否向数据库请求了不必要的数据
      1.查询时是否返回了全部或者大部分数据然后再进行处理的。
      2.进行单查或者多表联查时是否返回了全部列数据。例如:

          SELECT * FORM table1 WHERE a=1;
          SELECT * FORM table1 LEFT JOIN table2 LEFT JOIN table2 where a = b;

      查询时尽量只查自己需要的字段,尽量不要用*查询
      查询400万数据,十个字段时直接使用*查询耗费时间为11s,只查询id时耗费3s左右

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      1. 查询单条数据确定行时尽量使用LINIT来限制查询行数,终止查询,否则就算找到对应列后MsSQL还是继续扫描
        不加索引的情况下,查询单条数据不加limit 2.5s 加上limit限制0.1s

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  1. 拆分复杂的查询方式

    • 将一个复杂的查询拆分成多个简单的查询。
    • 将一次处理大量数据的操作,分解为多个小操作。循环的方式每次处理一部分数据。一次删除不要超过10 000行(delete)
    • 减少JOIN的使用,把多表联查的查询分解成多个单表查询,在应用程序中实现连接操作
      拆分查询的优势:
    1. 能更有效的利用MySQL缓存
    2. 可以有效的利用表锁,查询会锁住单个表较短时间。
    3. 客户端可以方便拆分数据库和拆分表,做分布式数据库。
    4. MySQL解析器解析SQL更迅速,查询更高效
    5. 可以更好的利用索引
    6. 减少对多余数据的访问,减少内存和网络的开销
  2. 减少对COUNT的使用,因为InnoDB使用COUNT是做的全表扫描,对大表使用COUNT查询会非常缓慢

    • 对于需要统计的数据冗余的统计表来做统计操作,一个小时或者一天统计一次数据
    • 使用Redis之类的缓存技术来做统计功能,例如排行榜和点赞人数统计可以用redis的有序集合来做
  3. 减少min,max的使用,因为也会扫描整个表,若需要统计尽量使用缓存来做
  4. 使用order by group by 时,尽量确保只引用表中的一列,多了会使用不到索引。尽量减少在数据库中进行排序操作

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