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在業(yè)務(wù)項(xiàng)目發(fā)展過程中，我們常常會(huì)面對(duì)要處理 MySQL 慢查詢問題，那我們應(yīng)該如何分析解決問題呢?
部分同學(xué)在處理 MySQL 慢查詢時(shí)候主要思路是加索引來解決，加索引確實(shí)是一個(gè)很好的解決問題的手段，但不是全部。既然慢查詢是問題，那就需要明確問題發(fā)生原因，和解決問題路徑分析。我們一起來 get 下 MySQL 慢查詢的正確姿勢(shì)。
查詢 SQL 執(zhí)行到底經(jīng)歷了什么?
首先需要明確：一個(gè)查詢 SQL 的執(zhí)行到底經(jīng)歷了什么?
數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行 sql 的大致流程如下：
- 建立與 MySQL 服務(wù)器連接(基礎(chǔ))
- 客戶端發(fā)送查詢 SQL 到數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證是否有執(zhí)行的權(quán)限
- MySQL 服務(wù)器先檢查查詢緩存，如果命中了緩存，則立即返回存儲(chǔ)在緩存中的結(jié)果，否則繼續(xù)流轉(zhuǎn);
- MySQL 服務(wù)器語(yǔ)法解析器，進(jìn)行詞法與語(yǔ)法分析，預(yù)處理
- 流轉(zhuǎn)至查詢優(yōu)化器生成執(zhí)行計(jì)劃
- 根據(jù)生成的執(zhí)行計(jì)劃，調(diào)用存儲(chǔ)引擎暴露的 API 來執(zhí)行查詢
- 將查詢執(zhí)行結(jié)果返回給客戶端
- 關(guān)閉 MySQL 連接
具體執(zhí)行過程可能會(huì)因 MySQL 服務(wù)器具體配置和執(zhí)行場(chǎng)景有一些差異。
情況如下：
- 如未開啟應(yīng)用查詢緩存，則直接忽略查詢緩存的檢查;
- 執(zhí)行過程中，如同時(shí)對(duì)于被掃描的行可能加鎖，同時(shí)也可能會(huì)被其他 SQL 阻塞
查詢 SQL 為什么會(huì)慢?
我們可以把查詢 SQL 執(zhí)行看做是一個(gè)任務(wù)的話，那它是由一些列子任務(wù)組成的，每個(gè)子任務(wù)都存在一定的時(shí)間消耗。通常情況下，導(dǎo)致慢查詢最根本的問題就是訪問的數(shù)據(jù)太多，導(dǎo)致查詢不可避免的需要篩選大量的數(shù)據(jù)。
面對(duì)慢查詢，我們需要注意以下兩點(diǎn)：
- 查詢了過多不需要的數(shù)據(jù)
- 掃描了額外的記錄
查詢了過多不需要的數(shù)據(jù)
MySQL 并不是只返回需要的數(shù)據(jù)，實(shí)際上會(huì)返回全部結(jié)果集再進(jìn)行計(jì)算。
尤其是多表關(guān)聯(lián)查詢 select * 的情況，我們是不是真的需要全部的列呢?如果不是，那我們直接指定對(duì)應(yīng)字段就好了。
例如我們要查詢用戶關(guān)聯(lián)訂單下的商品信息，如下所示：
SELECT *
FROM users
LEFT JOIN orders ON orders.user_id = users.user_id
LEFT JOIN goods ON goods.good_id = orders.good_id
WHERE users.name = 'zhangsan';
這將返回三個(gè)表的全部數(shù)據(jù)列，可以調(diào)整為僅取需要的列：
SELECT goods.title, goods.description
FROM users
LEFT JOIN orders ON orders.user_id = users.user_id
LEFT JOIN goods ON goods.good_id = orders.good_id
WHERE users.name = 'zhangsan';
取出全部列，會(huì)讓優(yōu)化器無法完成索引覆蓋掃描這類優(yōu)化，還會(huì)為服務(wù)器帶來額外的 I/O、內(nèi)存和 CPU 的消耗。
掃描了額外的記錄
此種情況大部分屬于索引應(yīng)用不當(dāng)造成的(包括：該建的索引沒有建，或者未應(yīng)用到最佳索引)。
實(shí)例表結(jié)構(gòu)如下：
CREATE TABLE `test_table` (
`id` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
`desc` varchar(32) DEFAULT NULL,
`age` int(16) DEFAULT NULL,
KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE = InnoDB CHARSET = utf8mb4;
示例查詢 SQL 執(zhí)行計(jì)劃：
EXPLAIN SELECT * FROM test_table WHERE age = 10;
應(yīng)用索引 idx_age 后， 預(yù)估訪問 1 行數(shù)據(jù)，如下圖所示：
如刪除有效索引后則會(huì)變成全表掃描(ALL)，預(yù)估需要掃描 121524 條記錄才能完成這個(gè)查詢，如下圖所示：
如何定位問題呢?
發(fā)現(xiàn)了慢查詢之后，關(guān)于如何定位問題發(fā)生原因，最常用的方法就是利用 EXPLAIN 關(guān)鍵字模擬查詢優(yōu)化器執(zhí)行查詢 SQL，從而知道 MySQL 是如何處理你的查詢 SQL，通過執(zhí)行計(jì)劃來分析性能瓶頸。
通常我們使用 EXPLAIN，會(huì)得到如下的執(zhí)行計(jì)劃信息：
- id
- select_type
- table
- partitions
- type
- possible_keys
- key
- key_len
- ref
- rows
- filtered
- Extra
關(guān)于各字段含義，大家可以通過檢索自行了解，在此就不再過多贅述。
關(guān)于定位分析問題，關(guān)鍵看如下幾點(diǎn)。
select_type
表示查詢類型，用于區(qū)別普通查詢、聯(lián)合查詢、子查詢等復(fù)雜查詢。
type
顯示查詢使用類型，從好到差依次為：
system > const > eq_ref > ref > range > index > all
possible_keys 和 key
分別指可能應(yīng)用的索引和實(shí)際應(yīng)用的索引。
注意：查詢中若使用了覆蓋索引(select 后要查詢的字段剛好和創(chuàng)建的索引字段完全相同)，則該索引僅出現(xiàn)在 key 列表中。
rows
大致估算出找到所需記錄所需要讀取的行數(shù)(從效率上來講，數(shù)值越小越好)。
Extra
重要的額外信息。包含 MySQL 解決查詢的詳細(xì)信息，也是關(guān)鍵參考項(xiàng)之一。
幾種實(shí)用解決方案
我們通過 EXPLAIN 關(guān)鍵字模擬查詢優(yōu)化器執(zhí)行查詢 SQL，發(fā)現(xiàn)了慢查詢問題原因，那看看如何才能有效解決呢?
推薦幾種較為實(shí)用的解決方案給大家。
優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
選擇索引的數(shù)據(jù)類型
MySQL 支持很多數(shù)據(jù)類型，選擇合適的數(shù)據(jù)類型存儲(chǔ)數(shù)據(jù)對(duì)性能有很大的影響。
通常來說，可以遵循以下一些指導(dǎo)原則。
越小的數(shù)據(jù)類型通常更好
越小的數(shù)據(jù)類型通常在磁盤、內(nèi)存和 CPU 緩存中都需要更少的空間，處理起來更快。
簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)類型更好
整型數(shù)據(jù)比起字符，處理開銷更小，因?yàn)樽址谋容^更復(fù)雜。在 MySQL 中，應(yīng)該用內(nèi)置的日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型，而不是用字符串來存儲(chǔ)時(shí)間;以及用整型數(shù)據(jù)類型存儲(chǔ) IP 地址。
盡量避免 NULL
應(yīng)該指定列為 NOT NULL，在 MySQL 中，含有空值的列很難進(jìn)行查詢優(yōu)化，因?yàn)樗鼈兪沟盟饕?、索引的統(tǒng)計(jì)信息以及比較運(yùn)算更加復(fù)雜。
你可以用 0、一個(gè)特殊的值或者一個(gè)空串代替 NULL 值。
范式與反范式
范式化
范式化模型要求滿足下面三大范式：
1. 數(shù)據(jù)庫(kù)表中每個(gè)字段只包含最小的信息屬性，不能再進(jìn)行細(xì)化分解。
2. 模型含有主鍵，非主鍵字段依賴主鍵(在滿足 1 的基礎(chǔ)上)。
比如用戶這個(gè)模型，它的主鍵是用戶 ID，那么用戶模型其它字段都應(yīng)該依賴于用戶 ID，如商品 ID 和用戶沒有直接關(guān)系，則這個(gè)屬性不應(yīng)該放到用戶模型而應(yīng)該放到”用戶-商品”關(guān)聯(lián)訂單表。
3. 模型非主鍵字段不能相互依賴(在滿足 2 的基礎(chǔ)上)。
例如：設(shè)計(jì)訂單表(訂單 ID、用戶 ID、用戶姓名……)
乍一看該表滿足第二范式，每列都和主鍵列“訂單 ID”相關(guān)，但是其中“用戶 ID”和“用戶姓名”相關(guān)，而且“用戶 ID”和“訂單 ID”又也相關(guān)，依次推斷：“用戶姓名”和“訂單 ID”也相關(guān)。不滿足第三范式，應(yīng)去掉訂單表“用戶姓名” 列，放入到用戶表中。
反范式化
反范式化模型即不滿足范式化的模型。主要是為了性能和效率的考慮適當(dāng)?shù)倪`反范式化設(shè)計(jì)要求，允許存在少量的數(shù)據(jù)冗余，即以空間換時(shí)間。
小結(jié)
可見一個(gè)良好而實(shí)用的數(shù)據(jù)模型往往是依賴于具體的需求場(chǎng)景的，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型之前，仔細(xì)分析需求場(chǎng)景，不僅能提高效率，也能有效規(guī)避后期可能遇到的一些意外麻煩。
范式化設(shè)計(jì)和反范式化設(shè)計(jì)的對(duì)比：
- 范式化最大化的減少數(shù)據(jù)冗余，表相對(duì)較小，更新操作更快;
- 反范式化減少了表之間的關(guān)聯(lián)，可以更好的對(duì)索引進(jìn)行優(yōu)化(例如：覆蓋索引)。
應(yīng)用索引策略
索引(MySQL 中也被稱為“鍵 Key”)，是存儲(chǔ)引擎用于快速找到記錄的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。索引對(duì)于良好的性能非常關(guān)鍵，尤其當(dāng)表中的數(shù)據(jù)量越來越大時(shí)，索引對(duì)性能的影響愈發(fā)重要(不恰當(dāng)?shù)乃饕龑?duì)會(huì)隨數(shù)據(jù)量增大時(shí)，性能急劇下降)。
舉例如下情況：
假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)中一個(gè)表有 10^6 條記錄，DBMS 的頁(yè)面大小為 4K(約可存儲(chǔ) 100 條記錄)。
如果沒有索引，查詢將對(duì)整個(gè)表進(jìn)行掃描，最壞的情況下，如果所有數(shù)據(jù)頁(yè)都不在內(nèi)存，需要讀取 10^4 個(gè)頁(yè)面，如果這 10^4 個(gè)頁(yè)面在磁盤上隨機(jī)分布，需要進(jìn)行 10^4 次 I/O，假設(shè)磁盤每次 I/O 時(shí)間為 10ms(忽略數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間)，則總共需要 100s(但實(shí)際上要好很多很多)。
如果對(duì)之建立 B-Tree 索引，則只需要進(jìn)行 log100( 10^6 )=3 次頁(yè)面讀取，最壞情況下耗時(shí) 30ms。這就是索引帶來的效果。
了解了索引的優(yōu)點(diǎn)之后，其實(shí)正確的創(chuàng)建和使用索引是實(shí)現(xiàn)高性能查詢的基礎(chǔ)。
可以利用 B-Tree 索引進(jìn)行全關(guān)鍵字、關(guān)鍵字范圍和關(guān)鍵字前綴查詢，當(dāng)然，如果想使用索引，必須保證按索引的最左邊前綴(leftmost prefix of the index)來進(jìn)行查詢。
最左前綴主要規(guī)則
最左前綴原則主要使用在聯(lián)合索引中。
例如：聯(lián)合索引 idx_col1_col2_col3(col1、col2、col3)。
匹配全值(Match the full value)
對(duì)索引中的所有列都指定具體的值：
-- 以下均可以應(yīng)用到此聯(lián)合索引（此情況字段順序無關(guān)）
col1 = 'a' AND col2 = 'b' AND col3 = 'c'
col2 = 'c' AND col3 = 'b' AND col1 = 'a'
col3 = 'c' AND col1 = 'b' AND col2 = 'a'
匹配最左前綴(Match a leftmost prefix)
盡可能應(yīng)用到聯(lián)合索引中的排序靠前的字段：
-- 以下均可以應(yīng)用聯(lián)合索引中的部分索引
-- 以下均可以應(yīng)用聯(lián)合索引中的部分索引
col1 = 'a' AND col2 = 'b'
col1 = 'a'
col1 like 'a%'
索引覆蓋(Index-only queries)
僅對(duì)索引進(jìn)行查詢，如果查詢的列都位于索引中，則不需要讀取列元組的值。
select a, b, c
聚簇索引
聚簇索引保證關(guān)鍵字的值相近的元組存儲(chǔ)的物理位置也相同(所以字符串類型不宜建立聚簇索引，特別是隨機(jī)字符串，會(huì)使得系統(tǒng)進(jìn)行大量的移動(dòng)操作)，且一個(gè)表只能有一個(gè)聚簇索引。因?yàn)橛纱鎯?chǔ)引擎實(shí)現(xiàn)索引，所以，并不是所有的引擎都支持聚簇索引。目前，只有 SolidDB 和 InnoDB 支持。
InnoDB 對(duì)主鍵建立聚簇索引。如果你不指定主鍵，InnoDB 會(huì)用一個(gè)具有唯一且非空值的索引來代替。如果不存在這樣的索引，InnoDB 會(huì)定義一個(gè)隱藏的主鍵，然后對(duì)其建立聚簇索引。
查詢緩存
MySQL 查詢緩存會(huì)保存查詢返回的完整結(jié)果。當(dāng)查詢命中緩存，MySQL 會(huì)立刻返回結(jié)果，而跳過了后續(xù)解析、優(yōu)化以及執(zhí)行階段，會(huì)有效提升查詢性能。
但是查詢緩存不是銀彈，它也會(huì)存在一些問題。
查詢緩存注意事項(xiàng)
1. 緩存情況嚴(yán)格
- 存在一些不確定函數(shù)情況無法使用查詢緩存，如：NOW()、CURRENT_DATE() 等類似的函數(shù);
- 超過 query_cache_size (設(shè)置查詢緩存空間大小)的查詢結(jié)果無法被緩存;
- 同時(shí)大小寫敏感，只有字符串相等情況下查詢 SQL 才使用相同緩存。
-- 不會(huì)使用同一個(gè)緩存
select name from users where id = 1;
SELECT name FROM users WHERE id = 1;
2. 緩存易失效
假如緩存過查詢結(jié)果，但是由于查詢緩存設(shè)置內(nèi)存不足，新緩存加入時(shí) MySQL 會(huì)將某些緩存逐出，導(dǎo)致后續(xù)查詢未命中;
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)修改、內(nèi)存不足、緩存碎片都會(huì)導(dǎo)致緩存失效。
小結(jié)
查詢緩存對(duì)應(yīng)用程序完全透明，應(yīng)用程序無需關(guān)心 MySQL 是通過查詢緩存返回的還是實(shí)際執(zhí)行返回的結(jié)果。但隨著目前服務(wù)器性能越來越強(qiáng)，查詢緩存被發(fā)現(xiàn)是一個(gè)影響服務(wù)器擴(kuò)展性的因素，它很可能成為整個(gè)服務(wù)器的資源競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)，大家采用生產(chǎn)環(huán)境開啟應(yīng)用時(shí)候一定要慎重考量。
重構(gòu)查詢方式
優(yōu)化慢查詢時(shí)候，我們可以轉(zhuǎn)換下思路，我們的目標(biāo)是找到一個(gè)更優(yōu)的方法獲取時(shí)間需要的結(jié)果，而不是一定從 MySQL 獲取一模一樣的結(jié)果集。重構(gòu)查詢的技巧很有必要。
復(fù)雜查詢拆分
將一個(gè)復(fù)雜查詢拆分多個(gè)簡(jiǎn)單查詢，考慮是否需要將一個(gè)復(fù)雜查詢拆分為多個(gè)簡(jiǎn)單查詢。
實(shí)際開發(fā)過程中，大家往往會(huì)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)庫(kù)層完成盡可能多的工作，這樣做的初衷是認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)通信、查詢解析和優(yōu)化是一件代價(jià)很高的事情，其實(shí) MySQL 從設(shè)計(jì)上讓連接和斷開都很輕量級(jí)，同時(shí)在返回一個(gè)小查詢結(jié)果方面很高效。況且目前網(wǎng)絡(luò)速度也比之前快很多，無論是帶寬還是延遲。
對(duì)于大查詢我們要“分而治之”，將大查詢切分成多個(gè)小查詢。不過在一次查詢能夠勝任的情況下還拆成多個(gè)獨(dú)立查詢就不明智了。
例如：做數(shù)據(jù)庫(kù)做 10 次查詢，每次返回一行記錄。
分解關(guān)聯(lián)查詢
將關(guān)聯(lián)查詢進(jìn)行分解，對(duì)每一個(gè)表進(jìn)行一次單表查詢，然后將結(jié)果在應(yīng)用程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
例如：
SELECT *
FROM users
LEFT JOIN orders ON orders.user_id = users.user_id
LEFT JOIN goods ON goods.good_id = orders.good_id
WHERE users.name = 'zhangsan';
以上查詢可以分解成下面的查詢來代替：
SELECT * FROM users WHERE users.name = 'zhangsan';
SELECT * FROM orders WHERE orders.user_id = 103;
SELECT * FROM goods WHERE goods.good_id IN （123, 456, 789）;
為什么要這樣做呢?看起來好像沒有什么好處，而且返回?cái)?shù)據(jù)結(jié)果也是一致的。實(shí)際上利用分解查詢的方式來重構(gòu)查詢有很大的優(yōu)勢(shì)，主要表現(xiàn)為：
- 將查詢分解后，執(zhí)行單個(gè)查詢可減少鎖的競(jìng)爭(zhēng);
- 應(yīng)用層做關(guān)聯(lián)，更容易對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行拆分，更易于做到高性能和可擴(kuò)展;
- 減少冗余記錄的查詢(在應(yīng)用層做關(guān)聯(lián)，表示對(duì)某條記錄應(yīng)用只需要查詢一次，而在數(shù)據(jù)庫(kù)中做關(guān)聯(lián)查詢，則可能需要重復(fù)訪問一部分?jǐn)?shù)據(jù)。)
高性能查詢難題優(yōu)化總結(jié)
如何處理高性能查詢難題?
假如把高性能查詢比作一個(gè)“難題”，它其實(shí)是包括多個(gè)子難題在內(nèi)，共同作用的結(jié)果。
今天我們來歸納總結(jié)下，主要包括以下幾類。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化
良好的庫(kù)表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則是普遍適用的，但是 MySQL 有它自己的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)要注意。
總結(jié)應(yīng)用原則如下，注意借鑒：
- 盡量避免過度設(shè)計(jì)
- 使用小而簡(jiǎn)單的合適數(shù)據(jù)類型，盡可能避免使用 null
- 盡量使用相同的數(shù)據(jù)類型存儲(chǔ)相似或者相關(guān)的值
- 注意可變長(zhǎng)字符串，其在臨時(shí)表和排序時(shí)可能按最大長(zhǎng)度分配內(nèi)存
- 盡量使用整形定義標(biāo)識(shí)符
索引設(shè)計(jì)優(yōu)化
常見的 B-Tree 索引，按照順序存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，所以 MySQL 可以用來做 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。因?yàn)閿?shù)據(jù)是有序的，所以便于將相關(guān)的列值都存儲(chǔ)在一起。由于索引中存儲(chǔ)了實(shí)際的列值，所以一些查詢只通過索引就能夠完成查詢(如：聚簇索引)。
根據(jù)索引的特性，總結(jié)索引的優(yōu)點(diǎn)有如下幾點(diǎn)：
- 減少服務(wù)器需要掃描的數(shù)據(jù)量
- 幫助服務(wù)器避免排序和臨時(shí)表
- 將隨機(jī) I/O 變?yōu)轫樞?I/O
編寫查詢語(yǔ)句時(shí)候應(yīng)該注意盡可能選擇合適的索引，以避免單行查找，盡可能使用索引覆蓋。
根據(jù)執(zhí)行計(jì)劃依次掃描相關(guān)表中的行，不在數(shù)據(jù)緩沖區(qū)的走 IO 存儲(chǔ)引擎掃描表的性能消耗參考下面的 list，消耗從大到小：
全表掃描 > 全索引掃描 > 部分索引掃描 > 索引查找 > 唯一索引/主鍵查找 > 常量/null
應(yīng)用查詢優(yōu)化
應(yīng)用查詢優(yōu)化是建立在良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和合理的索引設(shè)計(jì)之上的。
它主要包括以下幾種情況。
1. 重構(gòu)查詢方式
優(yōu)化慢查詢時(shí)，目標(biāo)應(yīng)該是找到一個(gè)更優(yōu)的方案來達(dá)到我們獲取結(jié)果數(shù)據(jù)的目的。其中可以存在多樣的權(quán)衡方案：
- 從數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢計(jì)算直接獲取到結(jié)果數(shù)據(jù);
- 拆分多條子查詢來逐步得到結(jié)果數(shù)據(jù);
- 從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，然后應(yīng)用代碼邏輯加工后獲得結(jié)果數(shù)據(jù)。
2. 讓 SQL 盡量符合查詢優(yōu)化器的執(zhí)行要求
MySQL 查詢優(yōu)化器并不是對(duì)所有查詢都適用的，我們可以通過改寫查詢 SQL 來讓數(shù)據(jù)庫(kù)更高效的完成工作。
常見查詢優(yōu)化建議如下：
- 對(duì)于任何查詢，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立并應(yīng)用索引。
- 盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件、對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷、匹配查詢 '%abc%'、!= 或 <> 操作符，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
- 盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式、函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
- 使用索引字段作為條件時(shí)，如果是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
- 添加索引盡量避開區(qū)分度不大的字段，如：sex、male、female 這種五五開的索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，那么即使在 sex 上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。
- 一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過 6 個(gè)。索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率， 因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。
- 盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。 這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。
- 盡量避免使用 select * from table ，用具體的字段列表代替 *，不要返回用不到的任何字段，尤其是多表關(guān)聯(lián)查詢的情況。
MySQL v5.6 版本以后，消除了很多 MySQL 原本的限制，讓更多的查詢能夠以盡可能高的效率完成。
小結(jié)
良好的表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是高性能查詢的基石，恰當(dāng)?shù)乃饕O(shè)計(jì)是高性能查詢的助推器，同時(shí)合理的查詢應(yīng)用也是必不可少的。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、索引設(shè)計(jì)優(yōu)化及應(yīng)用查詢優(yōu)化猶如三叉戟一般，齊頭并進(jìn)，在高性能查詢應(yīng)用中缺一不可。
寫在最后
全文總結(jié)一下，其實(shí)就是我們要學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)庫(kù)的要求方式來執(zhí)行 SQL。
即要寫好應(yīng)用查詢 SQL，必須要結(jié)合良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和合理的索引設(shè)計(jì)才可以。
其實(shí) MySQL 查詢優(yōu)化中的每一項(xiàng)拆開講都可以是很大的章節(jié)，在此主要是將解決問題的思路分享給大家，希望能對(duì)大家今后的工作中能有所幫助。
網(wǎng)頁(yè)名稱：處理MySQL慢查詢的正確姿勢(shì)
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