【MySQL】查询性能优化_mysql查询性能优化

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慢查询基础:优化数据访问

重构查询的方式

MySQL查询优化器的局限性

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如果查询写得很糟糕，即使库表结构再合理、索引再合适，也无法实现高性能。

慢查询基础:优化数据访问

查询性能低下最基本的原因是访问的数据太多。

对于低效的查询，从以下两个分析很有效：

1. 确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。这意味着访问了太多的行，但有时候也可能也是访问了太多的列。
2. 确认MySQL服务器层是否在分析大量超过需要的数据行。

是否向数据库请求了不需要的数据

查询不需要的额记录

一个常见错误是误以为MySQL会只返回需要的数据，实际上MySQL却是先返回全部结果集再进行计算。实际情况是MySQL会查询出全部的结果集，客户端的应用程序会接受全部的结果集数据，然后抛弃其中大部分数据。最简单的解决办法是在这样的查询后加上LIMIT。

多表关联时返回全部列

 

这将返回这三个表的全部数据列。正确的方式应该是像下面这样只取需要的列

 

总是取出全部列

每次看到SELECT*时需要小心是否会返回全部的列。取出全部列，会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，还会为服务器带来额外的I/O、内存和CPU消耗。

重复查询相同的数据

不断重复执行相同的查询，每次都返回相同的数据，比较好的方案是，当初次查询的时候将这个数据缓存起来，需要的时候从缓存中取出。

MySQL是否在扫描额外的记录

衡量查询开销的三个指标

1. 响应时间
2. 扫描的行数
3. 返回的行数

响应时间

响应时间是服务时间和排队时间之和

扫描的行数和返回的行数

并不是所有的行的访问代价都是相同的。较短的行访问速度更快，内存中的行也比磁盘中的行访问速度更快。

理想状态下扫描行数和返回行数应该相同，实际在做一个关联查询时，服务器必须要扫描多行才能生成结果集中的一行。

扫描的行数和访问类型

EXPLAIN语句中的type列反映了访问类型。从全表扫描到索引扫描、范围扫描、唯一索引扫描、常数引用，上述速度由慢到快。

如果没办法找到合适的访问类型，解决办法通常就是增加一个合适的索引。

Using Where表示MySQL通过WHERE条件来筛选存储引擎返回的记录。

一般MySQL能够使用如下三种方式应用WHERE条件，从好到坏：

1. 在索引中使用WHERE条件来过滤不匹配的记录
2. 使用索引覆盖扫描来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中结果。
3. 从数据表中返回数据，然后过滤不满足条件的记录。