微学网

热门关键词:   as  thinkphp  ecshop  xxx  商务通  www.ymwears.cn
热门: ASP.NET PHP编程 ASP编程 JSP编程 Python

mysql查询优化实战案例【实例较长,建议慢慢学习】

发布时间:2021-04-08 来源:未知 点击:
这篇文章主要给大家介绍了关于MySQL查询优化分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用MySQL具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
前言
 
MySQL是关系性数据库中的一种,查询功能强,数据一致性高,数据安全性高,支持二级索引。但性能方面稍逊于非关系性数据库,特别是百万级别以上的数据,很容易出现查询慢的现象。这时候需要分析查询慢的原因,一般情况下是程序员sql写的烂,或者是没有键索引,或者是索引失效等原因导致的。
 
这时候MySQL 提供的 EXPLAIN 命令就尤其重要, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
 
而且就在查询语句前加上 Explain 就成:
 
EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id < 100;

准备

 
首先需要建立两个测试用表及数据:
 
CREATE TABLE `customer` ( 
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `age` INT(11) unsigned DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `name_index` (`name`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('a', 1);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('b', 2);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('c', 3);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('d', 4);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('e', 5);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('f', 6);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('g', 7);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('h', 8);
INSERT INTO customer (name, age) VALUES ('i', 9);
 
CREATE TABLE `orders` (
 `id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `user_id` BIGINT(20) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, `product_name` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '',
 `productor` VARCHAR(30) NOT NULL DEFAULT '',
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET = utf8mb4

INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p2', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (1, 'p1', 'DX');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (2, 'p5', 'WL');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (3, 'p3', 'MA');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (4, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (6, 'p1', 'WHH');
INSERT INTO orders (user_id, product_name, productor) VALUES (9, 'p8', 'TE');

EXPLAIN 输出格式

 
EXPLAIN 命令的输出内容大致如下:
mysql> explain select * from customer where id = 1\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)


各列的含义如下:

 
id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
select_type: SELECT 查询的类型.
table: 查询的是哪个表partitions: 匹配的分区type: join 类型
possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
key: 此次查询中确切使用到的索引.
ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
extra: 额外的信息
接下来我们来重点看一下比较重要的几个字段.
 
select_type
 
SIMPLE —— 简单的select 查询,查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY —— 查询中若包含任何复杂的子查询,最外层查询则被标记为primary
UNION —— 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
DEPENDENT UNION —— UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
UNION RESULT —— 从UNION表获取结果的select结果
DERIVED —— 在from列表中包含的子查询被标记为derived(衍生)MySQL会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。
SUBQUERY —— 在select或where 列表中包含了子查询
DEPENDENT SUBQUERY —— 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
最常见的查询类别应该是 SIMPLE 了, 比如当我们的查询没有子查询, 也没有 UNION 查询时, 那么通常就是 SIMPLE 类型, 例如:
 
mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
如果我们使用了 UNION 查询, 那么 EXPLAIN 输出 的结果类似如下:
 
mysql> EXPLAIN (SELECT * FROM customer WHERE id IN (1, 2, 3)) 
 -> UNION
 -> (SELECT * FROM customer WHERE id IN (3, 4, 5));
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| 2 | UNION | customer | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 3 | 100.00 | Using where |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-----------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
table
 
表示查询涉及的表或衍生表
 
type
 
type 字段比较重要, 它提供了判断查询是否高效的重要依据依据. 通过 type 字段, 我们判断此次查询是 全表扫描 还是 索引扫描 等.
 
type 常用类型
 
type 常用的取值有:
 
system: 表中只有一条数据. 这个类型是特殊的 const 类型.
const: 针对主键或唯一索引的等值查询扫描, 最多只返回一行数据. const 查询速度非常快, 因为它仅仅读取一次即可.例如下面的这个查询, 它使用了主键索引, 因此 type 就是 const 类型的.
mysql> explain select * from customer where id = 2\G
*************************** 1. row ***************************
 id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
 type: const
possible_keys: PRIMARY
 key: PRIMARY
 key_len: 8
 ref: const
 rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
eq_ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 表示对于前表的每一个结果, 都只能匹配到后表的一行结果. 并且查询的比较操作通常是 =, 查询效率较高. 例如:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 314
  ref: NULL
  rows: 9
 filtered: 100.00
 Extra: Using where; Using index
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: test.order_info.user_id
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
ref: 此类型通常出现在多表的 join 查询, 针对于非唯一或非主键索引, 或者是使用了 最左前缀 规则索引的查询.
 
例如下面这个例子中, 就使用到了 ref 类型的查询:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer, order_info WHERE customer.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5\G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: const
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: NULL
*************************** 2. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: order_info
 partitions: NULL
  type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
  key: user_product_detail_index
 key_len: 9
  ref: const
  rows: 1
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
2 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
range: 表示使用索引范围查询, 通过索引字段范围获取表中部分数据记录. 这个类型通常出现在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中.当 type 是 range 时, 那么 EXPLAIN 输出的 ref 字段为 NULL, 并且 key_len 字段是此次查询中使用到的索引的最长的那个.
 
例如下面的例子就是一个范围查询:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM customer WHERE id BETWEEN 2 AND 8 \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: range
possible_keys: PRIMARY
  key: PRIMARY
 key_len: 8
  ref: NULL
  rows: 7
 filtered: 100.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
index: 表示全索引扫描(full index scan), 和 ALL 类型类似, 只不过 ALL 类型是全表扫描, 而 index 类型则仅仅扫描所有的索引, 而不扫描数据.
 
index 类型通常出现在: 所要查询的数据直接在索引树中就可以获取到, 而不需要扫描数据. 当是这种情况时, Extra 字段 会显示 Using index.
 
例如:
 
mysql> EXPLAIN SELECT name FROM customer \G
*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: index
possible_keys: NULL
  key: name_index
 key_len: 152
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 100.00
 Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
上面的例子中, 我们查询的 name 字段恰好是一个索引, 因此我们直接从索引中获取数据就可以满足查询的需求了, 而不需要查询表中的数据. 因此这样的情况下, type 的值是 index, 并且 Extra 的值是 Using index.
 
ALL: 表示全表扫描, 这个类型的查询是性能最差的查询之一. 通常来说, 我们的查询不应该出现 ALL 类型的查询, 因为这样的查询在数据量大的情况下, 对数据库的性能是巨大的灾难. 如一个查询是 ALL 类型查询, 那么一般来说可以对相应的字段添加索引来避免.
下面是一个全表扫描的例子, 可以看到, 在全表扫描时, possible_keys 和 key 字段都是 NULL, 表示没有使用到索引, 并且 rows 十分巨大, 因此整个查询效率是十分低下的.
 
mysql> EXPLAIN SELECT age FROM customer WHERE age = 20 \G*************************** 1. row ***************************
  id: 1
 select_type: SIMPLE
 table: customer
 partitions: NULL
  type: ALL
possible_keys: NULL
  key: NULL
 key_len: NULL
  ref: NULL
  rows: 10
 filtered: 10.00
 Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
type 类型的性能比较
 
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
 
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system
 
ALL 类型因为是全表扫描, 因此在相同的查询条件下, 它是速度最慢的.
 
而 index 类型的查询虽然不是全表扫描, 但是它扫描了所有的索引, 因此比 ALL 类型的稍快.后面的几种类型都是利用了索引来查询数据, 因此可以过滤部分或大部分数据, 因此查询效率就比较高了.
 
对程序员来说,若保证查询至少达到range级别或者最好能达到ref则算是一个优秀而又负责的程序员。
 
ALL:(full table scan)全表扫描无疑是最差,若是百万千万级数据量,全表扫描会非常慢。
index:(full index scan)全索引文件扫描比all好很多,毕竟从索引树中找数据,比从全表中找数据要快。
range:只检索给定范围的行,使用索引来匹配行。范围缩小了,当然比全表扫描和全索引文件扫描要快。sql语句中一般会有between,in,>,< 等查询。
ref:非唯一性索引扫描,本质上也是一种索引访问,返回所有匹配某个单独值的行。比如查询公司所有属于研发团队的同事,匹配的结果是多个并非唯一值。
eq_ref:唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中有一条记录与之匹配。比如查询公司的CEO,匹配的结果只可能是一条记录,
const:表示通过索引一次就可以找到,const用于比较primary key 或者unique索引。因为只匹配一行数据,所以很快,若将主键至于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量。
system:表只有一条记录(等于系统表),这是const类型的特列,平时不会出现,了解即可
possible_key
 
spossible_keys 表示 MySQL 在查询时, 能够使用到的索引. 注意, 即使有些索引在 possible_keys 中出现, 但是并不表示此索引会真正地被 MySQL 使用到. MySQL 在查询时具体使用了哪些索引, 由 key 字段决定.
 
key
 
此字段是 MySQL 在当前查询时所真正使用到的索引.
 
key_len
 
表示查询优化器使用了索引的字节数. 这个字段可以评估组合索引是否完全被使用, 或只有最左部分字段被使用到.
 
key_len 的计算规则如下:
 
字符串
char(n): n 字节长度
varchar(n): 如果是 utf8 编码, 则是 3
n + 2字节; 如果是 utf8mb4 编码, 则是 4
n + 2 字节.
数值类型:
TINYINT: 1字节
SMALLINT: 2字节
MEDIUMINT: 3字节
INT: 4字节
BIGINT: 8字节
时间类型
DATE: 3字节
TIMESTAMP: 4字节
DATETIME: 8字节
字段属性: NULL 属性 占用一个字节. 如果一个字段是 NOT NULL 的, 则没有此属性.
我们来举两个简单的栗子:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: range
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 9
   ref: NULL
   rows: 5
  filtered: 11.11
  Extra: Using where; Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
上面的例子是从表 order_info 中查询指定的内容, 而我们从此表的建表语句中可以知道, 表 order_info 有一个联合索引:
 
 
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
不过此查询语句 WHERE user_id < 3 AND product_name = 'p1' AND productor = 'WHH' 中, 因为先进行 user_id 的范围查询, 而根据 最左前缀匹配 原则, 当遇到范围查询时, 就停止索引的匹配, 因此实际上我们使用到的索引的字段只有 user_id, 因此在 EXPLAIN 中, 显示的 key_len 为 9. 因为 user_id 字段是 BIGINT, 占用 8 字节, 而 NULL 属性占用一个字节, 因此总共是 9 个字节. 若我们将user_id 字段改为 BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '0', 则 key_length 应该是8.
 
上面因为 最左前缀匹配 原则, 我们的查询仅仅使用到了联合索引的 user_id 字段, 因此效率不算高.
 
接下来我们来看一下下一个例子:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
这次的查询中, 我们没有使用到范围查询, key_len 的值为 161. 为什么呢? 因为我们的查询条件 WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' 中, 仅仅使用到了联合索引中的前两个字段, 因此 keyLen(user_id) + keyLen(product_name) = 9 + 50 * 3 + 2 = 161
 
rows
 
rows 也是一个重要的字段. MySQL 查询优化器根据统计信息, 估算 SQL 要查找到结果集需要扫描读取的数据行数.
 
这个值非常直观显示 SQL 的效率好坏, 原则上 rows 越少越好.
 
Extra
 
EXplain 中的很多额外的信息会在 Extra 字段显示, 常见的有以下几种内容:
 
Using filesort
当 Extra 中有 Using filesort 时, 表示 MySQL 需额外的排序操作, 不能通过索引顺序达到排序效果. 一般有 Using filesort, 都建议优化去掉, 因为这样的查询 CPU 资源消耗大.
 
例如下面的例子:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info WHERE user_id = 1 AND product_name = 'p1' \G;
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: ref
possible_keys: user_product_detail_index
   key: user_product_detail_index
  key_len: 161
   ref: const,const
   rows: 2
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
我们的索引是
 
KEY `user_product_detail_index` (`user_id`, `product_name`, `productor`)
但是上面的查询中根据 product_name 来排序, 因此不能使用索引进行优化, 进而会产生 Using filesort.
 
如果我们将排序依据改为 ORDER BY user_id, product_name, 那么就不会出现 Using filesort 了. 例如:
 
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM order_info ORDER BY user_id, product_name \G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
 select_type: SIMPLE
  table: order_info
 partitions: NULL
   type: index
possible_keys: NULL
   key: user_product_detail_index
  key_len: 253
   ref: NULL
   rows: 9
  filtered: 100.00
  Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

 
Using index
"覆盖索引扫描", 表示查询在索引树中就可查找所需数据, 不用扫描表数据文件, 往往说明性能不错
 
Using temporary
查询有使用临时表, 一般出现于排序, 分组和多表 join 的情况, 查询效率不高, 建议优化.
 

总结

 
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。

这就是微学网-程序员之家为你提供的"mysql查询优化实战案例【实例较长,建议慢慢学习】"希望对你有所帮助.本文来自网络,转载请注明出处:http://www.weixuecn.cn/article/14136.html
网络编程 | 前端制作 | 数据库 | CMS教程 | 脚本编程 | 框架 | 服务器 | 微信开发 | APP开发 |

凡本网站转载的文章、图片等资料的版权归版权所有人所有,因无法和版权所有者一一联系,如果本网站选取的文/图威胁到您的权益,请您及时和本网站联系。 我们会在第一时间内采取措施,避免给双方造 成不必要的损失。
© 2015-2021 微学网 版权所有,并保留所有权利。 备案号:粤ICP备09051474号-1

菜鸟教程,提供各类程序编程入门,技巧