1、索引优化与查询优化
都有哪些维度可以进行数据库调优?简言之:
- 索引失效、没有充分利用到索引――索引建立
- 关联查询太多JOIN(设计缺陷或不得已的需求)——SQL优化
- 服务器调优及各个参数设置(缓冲、线程数等)—―调整my.cnf
- 数据过多――分库分表
关于数据库调优的知识点非常分散。不同的DBMS,不同的公司,不同的职位,不同的项目遇到的问题都不尽相同。这里我们分为三个章节进行细致讲解。虽然SQL查询优化的技术有很多,但是大方向上完全可以分成物理查询优化和逻辑查询优化两大块。
- 物理查询优化是通过索引和表连接方式等技术来进行优化,这里重点需要掌握索引的使用。
- 逻辑查询优化就是通过SQL等价变换提升查询效率,直白一点就是说,换一种查询写法执行效率可能更高。
1.1、索引失效案例
MySQL中提高性能
的一个最有效的方式是对数据表设计合理的索引
。索引提供了访问高效数据的方法,并且加快查询的速度,因此索引对查询的速度有着至关重要的影响。
- 使用索引可以
快速地定位
表中的某条记录,从而提高数据库查询的速度,提高数据库的性能。 - 如果查询时没有使用索引,查询语句就会
扫描表中的所有记录
。在数据量大的情况下,这样查询的速度会很慢。
大多数情况下都(默认)采用B+树
来构建索引。只是空间列类型的索引使用R-树
,并且MEMORY表还支持hash索引
。
其实,用不用索引,最终都是优化器说了算。优化器是基于什么的优化器?基于cost开销(CostBaseOptimizer)
,它不是基于规则(Rule-BasedOptimizer)
,也不是基于语义
。怎么样开销小就怎么来。另外,SQL语句是否使用索引,跟数据库版本、数据量、数据选择度都有关系。
1.1.1、全值匹配我最爱
全职匹配我最爱指的是,查询的字段按照顺序在索引中都可以匹配到
1.1.2、最佳左前缀法则
在MySQL建立联合索引时会遵守最佳左前缀匹配原则,即最左优先,在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。查询字段与索引字段顺序的不同会导致,索引无法充分使用,甚至索引失效!
结论:MySQL可以为多个字段创建索引,一个索引可以包括16个字段。对于多列索引,过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序,依次满足,一旦跳过某个字段,索引后面的字段都无法被使用。 如果查询条件中没有使用这些字段中第1个字段时,多列(或联合)索引不会被使用。
1.1.3、主键插入顺序
对于一个使用InnoDB
存储引擎的表来说,在我们没有显示的创建索引时,表中的数据实际上都是存储在聚簇索引
的叶子节点的。而记录又存储在数据页中的,数据页和记录又是按照记录主键值从小到大
的顺序进行排序,所以如果我们插入
的记录的主键值是依次增大
的话,那我们每插满一个数据页就换到下一个数据页继续插,而如果我们插入的主键值忽小忽大
的话,则可能会造成页面分裂
和记录移位
。
假设某个数据页存储的记录已经满了,它存储的主键值在1~100之间:
如果此时再插入一条主键值为 9 的记录,那它插入的位置就如下图:
页面分裂
和记录移位
意味着: 性能损耗 !所以如果我们应该尽量避免这样无谓的性能损耗,最好让插入的记录的 主键值依次递增 ,这样就不会发生这样的性能损耗了。
1.1.4、计算、函数、类型转换(自动或手动)导致索引失效
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。
1.1.5、范围条件右边的列索引失效
应用开发中范围查询,例如:金额查询,日期查询往往都是范围查询。应将查询条件放置where语句最后。(创建的联合索引中,务必把范围涉及到的字段写在最后)
1.1.6、不等于(!= 或者<>)索引失效
mysql 在使用不等于(!= 或者<>)时,有时会无法使用索引会导致全表扫描。
1.1.7、is null可以使用索引,is not null无法使用索引
结论:最好在设计数据表的时候就将
字段设置为 NOT NULL 约束
,比如你可以将INT类型的字段,默认值设置为0。将字符类型的默认值设置为空字符串(’’)拓展:同理,在查询中使用
not like
也无法使用索引,导致全表扫描
1.1.8、like以通配符%开头索引失效
拓展:Alibaba《Java开发手册》
【强制】页面搜索严禁左模糊或者全模糊,如果需要请走搜索引擎来解决。
1.1.9、OR前后存在非索引的列,索引失效
在WHERE子句中,如果在OR前的条件列进行了索引,而在OR后的条件列没有进行索引,那么索引会失效。也就是说,OR前后的两个条件中的列都是索引时,查询中才使用索引。
1.1.10、数据库和表的字符集统一使用utf8mb4
统一使用utf8mb4( 5.5.3版本以上支持)兼容性更好,统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码。不同的字符集
进行比较前需要进行转换
会造成索引失效。
1.1.11、使用索引的建议
- 对于单列索引,尽量选择针对当前query过滤性更好的索引。
- 在选择组合索引的时候,当前query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中,位置越靠前越号。
- 在选择组合索引的时候,尽量选择能够包含当前query中的where子句中更多字段的索引。
- 在选择组合索引的时候,如果某个字段可能出现范围查询时,尽量把这个字段放在索引次序的最后面。
总之,书写SQL语句时,尽量避免造成索引失效的情况。
1.2、关联查询优化
- 在优化关联查询时,只有在被驱动表上建立索引才有效!
- 左外连接时,左侧的为驱动表,右侧为被驱动表!
- 对于内连接来说,查询优化器可以决定谁来作为驱动表,谁作为被驱动表出现
- 对于内连接来讲,如果表的连接条件中只能有一个字段有索引,则有索引的字段所在的表会被作为被驱动表
- 对于内连接来说,在两个表的连接条件都存在索引的情况下,会选择小表作为驱动表。
小表驱动大表
1.2.1、JOIN语句原理
join方式连接多个表,本质就是各个表之间数据的循环匹配。MySQL5.5版本之前,MySQL只支持一种表间关联方式,就是嵌套循环(Nested Loop Join)。如果关联表的数据量很大,则join关联的执行时间会非常长。在MySQL5.5以后的版本中,MySQL通过引入BNLJ算法来优化嵌套执行。
1.2.1.1、Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)
算法相当简单,从表A中取出一条数据1,遍历表B,将匹配到的数据放到result…以此类推,驱动表A中的每一条记录与被驱动表B的记录进行判断:
可以看到这种方式效率是非常低的,以上述表A数据100条,表B数据10o0条计算,则A*B= 10万次。开销统计如下:
当然mysql肯定不会这么粗暴的去进行表的连接,所以就出现了后面的两种对Nested-Loop Join优化算法。
1.2.1.2、Index Nested-Loop Join(索引嵌套循环连接)
Index Nested-Loop Join其优化的思路主要是为了减少内层表数据的匹配次数,所以要求被驱动表上必须有索引才行。通过外层表匹配条件直接与内层表索引进行匹配,避免和内层表的每条记录去进行比较,这样极大的减少了对内层表的匹配次数。
驱动表中的每条记录通过被驱动表的索引进行访问,因为索引查询的成本是比较固定的,故mysql优化器都倾向于使用记录数少的表作为驱动表(外表)。
如果被驱动表加索引,效率是非常高的,但如果索引不是主键索引,所以还得进行一次回表查询。相比,被驱动表的索引是主键索引,效率会更高。
1.2.1.3、Block Nested-Loop Join(块嵌套循环连接)
如果存在索引,那么会使用index的方式进行join,如果join的列没有索引,被驱动表要扫描的次数太多了。每次访问被驱动表,其表中的记录都会被加载到内存中,然后再从驱动表中取一条与其匹配,匹配结束后清除内存,然后再从驱动表中加载一条记录,然后把被驱动表的记录在加载到内存匹配,这样周而复始,大大增加了IO的次数。为了减少被驱动表的IO次数,就出现了Block Nested-Loop Join的方式。
不再是逐条获取驱动表的数据,而是一块一块的获取,引入了join buffer缓冲区,将驱动表join相关的部分数据列(大小受join buffer的限制)缓存到join buffer中,然后全表扫描被驱动表,被驱动表的每一条记录一次性和join buffer中的所有驱动表记录进行匹配(内存中操作),将简单嵌套循环中的多次比较合并成一次,降低了被驱动表的访问频率。
注意:这里缓存的不只是关联表的列,select后面的列也会缓存起来。在一个有N个join关联的sql中会分配N-1个join buffer。所以查询的时候尽量减少不必要的字段,可以让joinbuffer中可以存放更多的列。
参数设置:
- block_nested_loop:通过`show variables like '%optimizer_switch%查看block_nested_loop状态。默认是开启的。
- join_buffer_size:驱动表能不能一次加载完,要看join buffer能不能存储所有的数据,默认情况下join_buffer_size=256k。
- join_buffer_size的最大值在32位系统可以申请4G,而在64位操做系统下可以申请大于4G的Join Buffer空间(64位Windows除外,其大值会被截断为4GB并发出警告)。
1.2.1.4、Hash Join
从MySQL的8.0.20版本开始将废弃BNLJ,因为从MySQL8.0.18版本开始就加入了hash join默认都会使用hash join
- Nested Loop:对于被连接的数据子集较小的情况下,Nested Loop是个较好的选择。
- Hash Join是做
大数据集连接
时的常用方式,优化器使用两个表中较小(相对较小)的表利用Join Key在内存中建立散列值
,然后扫描较大的表并探测散列值,找出与Hash表匹配的行。- 这种方式适用于较小的表完全可以放入内存中的情况,这样总成本就是访问两个表的成本之和。
- 在表很大的情况下并不能完全放入内存,这时优化器会将它分割成
若干不同的分区
,不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段,此时要求有较大的临时段从而尽量提高I/O的性能。 - 它能够很好的工作于没有索引的大表和并行查询的环境中,并提供最好的性能。Hash Join只能应用于等值连接,这是由Hash的特点决定的。
1.2.1.5、小结
- 整体效率比较:INLJ > BNLJ > SNLJ。
- 增大join buffer size的大小(一次缓存的数据越多,那么内层包的扫表次数就越少)。
- 减少驱动表不必要的字段查询(字段越少,join buffer所缓存的数据就越多)。
- 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)。
- 不建议使用子查询,建议将子查询SQL拆开结合程序多次查询,或使用JOIN来代替子查询。
- 衍生表建不了索引,减少衍生表的使用。
1.2.2、子查询优化
MySQL从4.1版本开始支持子查询,使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询,即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。 子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。
子查询是MySQL的一项重要的功能,可以帮助我们通过一个SQL语句实现比较复杂的查询。但是,子查询的执行效率不高。
原因:
- 执行子查询时,MySQL需要为内层查询语句的查询结果
建立一个临时表
,然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后,再撤销这些临时表
。这样会消耗过多的CPU和IO资源,产生大量的慢查询。 - 子查询的结果集存储的临时表,不论是内存临时表还是磁盘临时表都
不会存在索引
,所以查询性能会受到一定的影响。 - 对于返回结果集比较大的子查询,其对查询性能的影响也就越大。在MySQL中,可以使用连接(JOIN)查询来替代子查询。连接查询
不需要建立临时表
,其速度比子查询要快
,如果查询中使用索引的话,性能就会更好。
结论:尽量不要使用NOT IN 或者 NOT EXISTS,用LEFT JOIN xxx ON xx WHERE xx IS NULL替代
1.2.3、排序优化
问题:在WHERE条件字段上加索引,但是为什么在ORDER BY字段上还要加索引呢?
回答:在MySQL中,支持两种排序方式,分别是 FileSort和Index排序。Index排序中,索引可以保证数据的有序性,不需要再进行排序,效率更高。FileSort排序则一般在内存中进行排序,占用CPU 较多。如果待排结果较大,会产生临时文件IO到磁盘进行排序的情况,效率较低。
1.2.3.1、filesort算法:双路排序和单路排序
排序的字段若如果不在索引列上,则filesort会有两种算法:双路排序和单路排序双路排序(慢)
-
MySQL 4.1之前是使用双路排序,字面意思就是两次扫描磁盘,最终得到数据,读取行指针和order by列,对他们进行排序,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出,从磁盘取排序字段,在buffer进行排序,再从磁盘取其他字段。I
取一批数据,要对磁盘进行两次扫描,众所周知,lO是很耗时的,所以在mysq 4.1之后,出现了第二种改进的算法,就是单路排序。 -
单路排序(快):从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by列在buffer对它们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出,它的效率更快一些,避免了第二次读取数据。并且把随机lO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
结论及引申出的问题
- 由于单路是后出的,总体而言好过双路。但是用单路有问题。
- 在sort_buffer中,单路比多路要
多占用很多空间
,因为单路是把所有字段都取出,所以有可能取出的数据的总大小超出了sort_buffer的容量,导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据,进行排序(创建tmp文件,多路合并),排完再取sort_buffer容量大小,再排…从而多次I/O。单路本来想省一次IO操作,反而导致了大量的IO操作,反而得不偿失。
优化策略
- 尝试提高sort_buffer_size,不管用哪种算法,提高这个参数都会提高效率,要根据系统的能力去提高,因为这个参数是针
对每个进程(connection)的1M-8M之间调整。MySQL5.7,InnoDB存储引擎默认值是1048576字节,1MB
SHOW VARIABLES LIKE ' %sort_buffer 'size%';
- 尝试提高 max_length_for_sort_data,提高这个参数,会增加用改进算法的概率。
SHOW VARIABLES LIKE ' %max_length_for_sort_data% ' ; #默认1024字节
但是如果设的太高,数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大,明显症状是高的磁盘IO活动和低的处理器使用率。如果需要返回的列的总长度大于max_length_for_sort_data,使用双路算法,否则使用单路算法。1024-8192字节之间调整
- Order by 时select * 是一个大忌。最好只Query需要的字段。
- 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data,而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时,会用改进后的算法―—单路排序,否则用老算法――多路排序。
- 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer_size的容量,超出之后,会创建tmp文件进行合并排序,导致多次IO,但是用单路排序算法的风险会更大一些,所以要提高sort_buffer_size。
1.2.3.2、小结
- SQL 中,可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引,目的是在 WHERE 子句中
避免全表扫描
,在 ORDER BY 子句避免使用 FileSort 排序
。当然,某些情况下全表扫描,或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说,我们还是要避免,以提高查询效率。 - 尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。
- 无法使用 Index 时,需要对 FileSort 方式进行调优。
1.2.4、GROUP BY优化
- group by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
- group by 先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则
- 当无法使用索引列,可以增大
max_length_for_sort_data
和sort_buffer_size
参数的设置 - where效率高于having,能写在where限定的条件就不要写在having中了
- 减少使用order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。Order by、group by、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
- 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。
1.2.5、优化分页查询
一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000,10,此时需要MysQL排序前20000010记录,仅仅返回2000000-2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。
1.2.5.1、索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。
EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10) a
WHERE t.id = a.id;
1.2.5.1、该方案适用于主键自增的表,可以把Limit 查询转换成某个位置的查询。
EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;
1.2.6、优先考虑覆盖索引
1.2.6.1、什么是覆盖索引?
-
理解方式一:索引是高效找到行的一个方法,但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据,因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据,那就不需要读取行了。**一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
-
理解方式二:非聚簇复合索引的一种形式,它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列(即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段)。
简单说就是,索引列+主键
包含SELECT 到 FROM之间查询的列
。
1.2.6.2、覆盖索引的利弊
1.2.6.2.1、好处:
-
避免Innodb表进行索引的二次查询(回表)
Innodb是以聚集索引的顺序来存储的,对于Innodb来说,二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息,如果是用二级索引查询数据,在查找到相应的键值后,还需通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。在覆盖索引中,二级索引的键值中可以获取所要的数据,避免了对主键的二次查询,减少了IO操作,提升了查询效率。| -
可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率
由于覆盖索引是按键值的顺序存储的,对于IO密集型的范围查找来说,对比随机从磁盘读取每一行的数据IO要少的多,因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的IO转变成索引查找的顺序IO。
1.2.6.2.2、弊端:
索引字段的维护
总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。
1.2.7、索引条件下推
Index Condition Pushdown(ICP)是MySQL 5.6中新特性,是一种在存储引擎层使用索引过滤数据的一种优化方式。
如果没有ICP,存储引擎会遍历索引以定位基表中的行,并将它们返回给MySQL服务器,由MySQL服务器评估WHERE后面的条件是否保留行。
- 启用ICP后,如果部分WHERE条件可以仅使用索引中的列进行筛选,则MySQL服务器会把这部分WHERE条件放到存储引擎筛选。然后,存储引擎通过使用索引条目来筛选数据,并且只有在满足这一条件时才从表中读取行。
- 好处:ICP可以减少存储引擎必须访问基表的次数和MySQL服务器必须访问存储引擎的次数。
- 但是,ICP的加速效果取决于在存储引擎内通过ICP筛选掉的数据的比例。
1.2.7.1、ICP的开启/关闭
- 默认情况下启用索引条件下推。可以通过设置系统变量
optimizer_switch
控制:index_condition_pushdown
#打开索引下推
SET optimizer_switch = 'index_conditior_pushdown=off ' ;
#关闭索引下推
SET optimizer _switch = 'index_condition_pushdown=on ' ;
- 当使用索引条件下推时,EXPLAIN语句输出结果中Extra列内容显示为Using index condition 。
1.2.7.2、使用前后的扫描过程
1.2.7.2.1、在不使用ICP索引扫描的过程:
storage层:只将满足index key条件的索引记录对应的整行记录取出,返回给server层。
server 层:对返回的数据,使用后面的where条件过滤,直至返回最后一行。
CREATE TABLE `people`(
'id' int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`zipcode` varchar(20) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`firstname ’ varchar(20)COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`lastname ' varchar(20) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`address' varchar( 50)COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY ( id`),
KEY ‘zip_last_first`( `zipcode ` , 'lastname `, `firstname `)
)ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb3 COLLATE=utf8_bin;
SELECT /*+ no_icp (people)*/ * FROM people WHERE zipcode=' 908001’ AND lastname LIKE %张%’;
总的来说,在没有使用ICP进行扫描的时候,根据sql从索引表中查询出来对应的记录数据,然后在根据每行的记录数据中的主键ID再次进行回表操作获取对应的数据,然后再进行数据过滤操作。
1.2.7.2.2、使用ICP扫描的过程:
storage层:首先将index key条件满足的索引记录区间确定,然后在索引上使用index filter进行过滤。将满足的index filter条件的索引记录才去回表取出整行记录返回server层。不满足index filter条件的索引记录丢弃,不回表、也不会返回server层。
server 层:对返回的数据,使用table filter条件做最后的过滤。
SELECT * FRON people WHERE zipcode='000001' AND lastname LIKE '%张%'
如果使用ICP进行扫描的时候,根据sql从索引表中查询出来对应的记录数据,然后在索引上进行过滤。将满足的条件的索引记录,才去进行回表操作,返回完整的记录数据。不满足index filter条件的索引记录丢弃,不会进行回表操作。
1.2.7.3、ICP的使用条件
- 如果表访问的类型为range、ref、eq_ref和ref_or_null 可以使用ICP
- ICP可以用于InnoDB和MyISAM表,包括分区表InnoDB和MyISAM表
- 对于InnoDB表,ICP仅用于二级索引。ICP的目标是减少全行读取次数,从而减少I/O操作。
- 当sQL使用覆盖索引时,不支持ICP。因为这种情况下使用ICP不会减少I/O。
- 相关子查询的条件不能使用ICP
1.2.8、其它查询优化策略
1.2.8.1、EXISTS和IN的区分
索引是个前提,其实选择与否还会要看表的大小。你可以将选择的标准理解为小表驱动大表
。
1.2.8.2、COUNT(*)与COUNT(具体字段)效率
问:在MySQL中统计数据表的行数,可以使用三种方式:`SELECT COUNT(*) '、SELECT COUNT(1)和SELECT COUNT(具体字段),使用这三者之间的查询效率是怎样的?
-
环节1:
COUNT(*)
和COUNT(1)
都是对所有结果进行COUNT
,COUNT(*)
和COUNT(1)
本质上并没有区别(二者执行时间可能略有差别,不过你还是可以把它俩的执行效率看成是相等的)。如果有WHERE子句,则是对所有符合筛选条件的数据行进行统计;如果没有WHERE子句,则是对数据表的数据行数进行统计。- 如果是MyISAM存储引擎,统计数据表的行数只需要
O(1)
的复杂度,这是因为每张MyISAM的数据表都有一个meta信息存储了row_count
值,而一致性则是由表级锁来保证的。 - 如果是InnoDB存储引擎,因为InnoDB支持事务,采用行级锁和MVCC机制,所以无法像MyISAM一样,维护一个row_count变量,因此需要采用
扫描全表
,是O(n)
的复杂度,进行循环+计数的方式来完成统计。
- 如果是MyISAM存储引擎,统计数据表的行数只需要
-
环节2:在InnoDB引擎中,如果采用
COUNT(具体字段)
来统计数据行数,要尽量采用二级索引。因为主键采用的索引是聚簇索引,聚簇索引包含的信息多,明显会大于二级索引(非聚簇索引)。对于COUNT(*)
和COUNT(1)
来说,它们不需要查找具体的行,只是统计行数,系统会自动
采用占用空间更小的二级索引来进行统计。如果有多个二级索引,会使用key_len小的二级索引进行扫描。当没有二级索引的时候,才会采用主键索引来进行统计。
1.2.8.3、关于SELECT(*)
在表查询中,建议明确字段,不要使用 * 作为查询的字段列表,推荐使用SELECT <字段列表> 查询。
原因:
- MySQL 在解析的过程中,会通过
查询数据字典
将"*"按序转换成所有列名,这会大大的耗费资源和时间。 - 无法使用
覆盖索引
1.2.8.4、LIMIT 1对优化的影响
针对的是会扫描全表的 SQL 语句,如果你可以确定结果集只有一条,那么加上LIMIT 1
的时候,当找到一条结果的时候就不会继续扫描了,这样会加快查询速度。
如果数据表已经对字段建立了唯一索引,那么可以通过索引进行查询,不会全表扫描的话,就不需要加上LIMIT 1
了。
1.2.8.5、多使用COMMIT
只要有可能,在程序中尽量多使用 COMMIT,这样程序的性能得到提高,需求也会因为 COMMIT 所释放的资源而减少。
COMMIT 所释放的资源:
- 回滚段上用于恢复数据的信息
- 被程序语句获得的锁
- redo / undo log buffer 中的空间
- 管理上述 3 种资源中的内部花费