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e. 避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描
f. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
11. 删除表所有记录请用 truncate,不要用 delete
mysql> show variables like "%slow%";
slow_query_log为OFF,表示未开启慢查询,直接set global slow_query_log=on;slow_query_log_file是存放慢查询日志的地址
(set global 只是全局session生效,重启后失效,如果需要以上配置永久生效,需要在mysql.ini(linux my.cnf)中配置)
set global slow_query_log=on;
mysql> show variables like "long_query_time";
value值即为操作时长大于该值后就认为是慢sql
测试时值可以设置得小些
Time :日志记录的时间
User@Host:执行的用户及主机
Query_time:查询耗费时间 Lock_time 锁表时间 Rows_sent 发送给请求方的记录条数 Rows_examined 语句扫描的记录条数
SET timestamp 语句执行的时间点
(如何mysql是docker部署的,文件需要进入到mysql服务的内部才能查看到)
查询mysql的操作信息show status 显示全部mysql操作信息
/* 获得mysql的插入次数; */
show status like "com_insert%";
/* 获得mysql的删除次数; */
show status like "com_delete%";
/* 获得mysql的查询次数; */
show status like "com_select%";
/* 获得mysql服务器运行时间; */
show status like "uptime";
/* 获得mysql连接次数; */
show status like 'connections';
/* 服务器启动以来执行时间最长的20条SQL语句; */
id:选择标识符
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表
partitions:匹配的分区
type:表示表的连接类型
possible_keys:表示查询时,可能使⽤的索引
key:表示实际使⽤的索引
key_len:索引字段的长度
ref:列与索引的比较
rows:扫描出的行数(估算的行数)
filtered:按表条件过滤的⾏百分比
Extra:执行情况的描述和说明
type字段说明:
system:表中只有一条数据,等于系统表(引擎只能使MYISAM和MEMORY)
const:使用主键或者唯一索引,可以将查询的变量转成常量。(例如:… where id=3 或者where name=‘name1’
eq_ref:类似ref,区别在于使用唯一索引,返回匹配的唯一一条数据(通常在连接时出现,例如:explain select t1.name from t1, t2 where t1.name= t2.name)。
ref: 非唯一性索引,可以返回多行匹配的数据。
range: 范围查询,使用索引返回一个范围中的行(例如:… where id >3)
index: 以索引顺序进行全表扫描,优点是不用排序,缺点是还要全表扫描。
all: 全表扫描,应尽量避免。
extra字段说明:
using index: 使用了覆盖索引,覆盖索引的好处是一条SQL通过索引就可以返回我们需要的数据, 不需要通过索引回表。
using index condition: 在5.6版本后加入的新特性:索引下推(Index Condition Pushdown),索引下推是在非主键索引上的优化,可以有效减少回表的次数,大大提升了查询的效率。。查询的列不完全被索引覆盖,where条件中是一个前导列的范围。会先条件过滤索引,过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行,随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行; using index condition = using index + 回表 + where 过滤。
using where: 查询时没使用到索引,然后通过where条件过滤获取到所需的数据。
using temporary: 表示查询时,mysql使用临时表保存结果。效率较低,应当尽量避免。
using filesort: 当SQL中包含 ORDER BY 操作,而且无法利用索引完成排序操作的时候,MySQL不得不选择相应的排序算法来实现,这时就会出现Using filesort,效率较低,应该尽量避免。
SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name='hechunyang');
(优化只针对SELECT有效,对UPDATE/DELETE子 查询无效)
可以改为
SELECT * FROM t WHERE 1 LIMIT 10;
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;
默认情况下,MySQL对所有GROUP BY col1,col2…的字段进⾏排序。如果查询包括GROUP BY,想要避免排序结果的消耗,则可以指定ORDER BY NULL禁止排序。
可以改为:
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id WHERE 1 = 1 ORDER BY u.create_time DESC;
可以改为:
SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id;
需要join的字段,数据类型保持绝对一致;多表关联查询时,保证被关联的字段需要有索引
没必要对全字段建立索引,根据实际文本区分度决定索引长度。
索引的长度与区分度是一对矛盾体,一般对字符串类型数据,长度为20的索引,区分度会高达90%以上,可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定
只返回需要的字段
若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
如字符串类型的不用引号,数字类型的用引号等,这有可能会用不到索引导致全表扫描;
如下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num/2=100
SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016
可以改为:
select id from t where num=100*2
SELECT * FROM t WHERE d >= '2016-01-01';
select name from t where name like %s
select name from t where name like %s%
如果需要请走搜索引擎来解决,因为索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性,如果左边的值未确定,那么无法使用此索引。
select id from t where num != 2
可以改为:
select id from t where num > 2 and num < 2
select id from t where num is null
可以改为:设置num的默认值为0,确保没有null值
select id from t where num=0
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;
可以改为:
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);
或
SELECT FROM t WHERE LOC_IN = 10 UNION ALL SELECT FROM t WHERE LOC_IN = 20 UNION ALL SELECT * FROM t WHERE LOC_IN = 30
对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了
select id from t where num between 1 and 3
因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引:
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。
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