MySQL 与 SQL 优化

2021-06-23

字数统计: 1.4k字 | 阅读时长≈ 5分

SQL 优化

遵循小表驱动大表。
UNION 和 OR，多个 OR 语句使用 UNION 可以提高速度，表查询使用 OR 可能导致索引失效。
LIKE 不能以 % 开头，可能导致索引失效。
使用查询语句 where 条件时，不能出现函数，可能导致索引失效。
组合索引遵循从 左到右 原则, 否则索引失效。SELECT * FROM table WHERE name = ‘zhangsan’ AND age = 18, 组合索引必须是 name,age 形式。
索引尽量不超过 10 个
表必须有主键，加快查询效率
分表，根据业务字段尾数中的个位或十位或百位（以此类推）做表名达到分表目的。
分库，根据业务字段尾数中的个位或十位或百位（以此类推）做表名达到分库目的。
表分区，类似硬盘分区，将某个时间段的时间放在分区里，加快查询速度，可配合分表 + 表分区结合使用。
MYSQL 神器：EXPLAIN 模拟优化器执行查询语句，分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 文章

反向条件查询不能使用索引

# no in / not exists 都不是好习惯
select from order where status != 0 and status != 1

# 优化为 in 查询
select from order where status in (2,3)

前导模糊查询不能使用索引; 例如 LIKE %xxx

数据区分度不大的字段不宜使用索引；

# 性别只有男 女，每次过滤掉的数据很少
select from  user where sex =1
 
# 能过滤 80% 的数据时就可以使用索引。对于订单状态，如果状态很少，不宜使用索引，如果状态值很多，能都过滤大量数据，则应该建立索引。

在属性上进行计算不能命中索引

select from order where YEAR(data) <= '2017'

# 即使 data 建立了索引，也会全表扫描，可优化为值计算
select from order where data <= CURDATA()
# 或者
select from order where data <= '2017-01-01'

非周知SQL优化实践

如果业务大部分是单条查询，使用 Hash 索引性能更好，例如用户中心

select from user where uid =?
select from user where login_name=?

# 因为 B-Tree 索引时间复杂度是 O(log(n)), 而 Hash 索引时间复杂度是 O(1)

允许 null 的列，查询有潜在坑，单列索引不存 null 值，复合索引不存全为 null 值，如果列允许为 null，可能会得到“不符合预期”的结果集

1
2
3

select from user where name != 'shenjian'

# 如果 name 允许为 null 值，索引不存储 null 值，结果集中不会包含这些记录。所以，使用 not null 约束以及设置默认值

符合索引最左前缀，并不是值 SQL 语句的 where 顺序要和复合索引一致

# 用户中心建立了 （login_name, passwd) 的复合索引
select from user where login_name=? and passwd =?
select fron user where passwd=? and login_name=?

# 都能够命中索引
select from user where login_name=?

# 也能命中索引，满足复合索引最左前缀
select from user where passwd=?

# 不能命中索引，不满足复合索引最左前缀

使用 ENUM 而不是字符串，ENUM 保持的是 TINYINT ，不要在枚举里插入 “中国”，“广东”，“技术部” 这样的字符串，字符串空间大，效率低。

小众有用

如果明确知道只有一条结果返回 limit 1 能够提高效率

select from user where login_name=?
# 优化
select from user where login_name=? limit 1
# 你知道只有一条结果，但数据并不知道，明确告诉它，让其主动停止游标移动

把计算放到业务层而不是数据库层，除了节省数据的 CPU，还有意想不到的查询缓存优化效果

select from order where data <= CURDATE()
# 应该优化为
$curDate = date('Y-m-d');
$res = mysqlquery('select from order where data <= $curDate');

# 释放了数据库的 CPU， 多次调用，传入的 SQL 相同，才可以利用查询缓存

强制类型转换会全表扫描

select from user where phone=13712354789

# 这样不会命中 phone 索引
# 优化
select from user where phone='13712354789'

不要使用 select * (文章里的 SQL 都不合格), 只需要返回需要的列，能够节省许多数据传输量，与数据库的内存使用量。

MYSQL 死锁

产生死锁的四个条件，只要发生死锁，这四个条件必然成立:

互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用
请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对以获取的资源保持不放。
不剥夺条件：进程已获得的资源，在为使用完之前，不能强行剥夺。
循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系

降低死锁概率：

按同一顺序访问对象
避免事务中的用户交互
保持事务的用户交互
保持事务简短并在一个批处理中
使用低隔离级别
使用绑定连接。

数据库索引的原理

数据库索引，是数据库管理系统中的一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引通常使用 BTree 以及变种 B+ Tree。B-Tree 索引通常非常占用内存，不能全部存储在内存中，但是如果存储在磁盘，索引查找的过程中就要产生磁盘 I/O 的消耗，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘 I/O 的存取次数。

https://www.cnblogs.com/soundcode/p/4454292.html

本文作者： MISAKIGA
本文链接： https://misakiga.github.io/2021/06/23/mysql/mysql_sql/
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