MySQL 优化
2023-02-05 21:03:49 18 举报AI智能生成
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MySQL 优化 技巧
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大纲/内容
id列越大，执行优先级越高，id相同则从上往下执行， id为NULL的最后执行
id
简单查询
simple
复杂查询中最外层查询
primary
包含在select中的字查询(不在from子句中)
subquery
包含在from子句中的字查询，Mysql会将结果放入临时表(派生表/derived)
derived
在union 中的第二个和随后的select
union
select_type
当有from子查询时，table列是<derivenN>格式，当前查询依赖id=N的查询，先执行id=N的查询
表示explan 的这一行正在访问哪个表
table
在优化阶段分解查询语句，执行阶段不需要访问表
NULL
CONST 的特例，整表只有一条元组匹配时为system。例:【explain select * from (select * from a limit 1) tmp】
system
对查询某部分优化为常量，表最多有一个匹配行，读取一次，速度较快【可以看show warnings】
const
连接查询时 使用primary key 或 unique key， 最多只会返回一条符合的记录
eq_ref
ref
range
扫描全索引就能拿到结果，一般扫描某个二级索引，不会从索引树根节点开始查找，而是便利叶子结点，速度较慢，通常使用覆盖索引
index
全表扫描，扫描聚簇索引的所有叶子结点
ALL
type(性能从上到下变差)
可能使用哪些索引来查找
possible_key
实际采用哪个索引来优化， force index(强制使用索引) ignore index(强制忽略索引)
key
根据指定的列的字符长度计算得到的字节长度， 索引使用的字段字节长度
key_len
预估监测行数
rows
使用覆盖索引
Using index
使用where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
Using where
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
Using Index condition
Mysql 需要创建一张临时表来处理查询
Using temporary
单路排序
双路排序
将用外部排序而不是索引排序
Using filesort
Select tables optimized away
Extra
EXPLAIN
全值匹配
最左前缀法则
不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动/手动)类型转换)， 例如 字符串不加单引号会导致索引失效
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列，like 可以，5.6之后引入了索引下推【扫描like的时候会扫描后续数据条件】
尽量使用覆盖索引
is null， is not null 一般也无法使用索引
使用覆盖索引，可以只扫描二级索引即可拿到结果，like %xx% 可以走索引
不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
like 以通配符开头无法使用索引
or 和 in 会根据检索比例，表大小等因素评估是否走索引，不确定
范围过大的查询回表消耗高，可能All 全表扫描， 可以分段查询来走索引提高效率
索引优化
T1(10000data)/ T2(100data)
traight_join 可指定驱动表，只有 inner join 可指定，一般情况不需要调整，myslq自动会优化
小表驱动大表
嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法【连接字段走索引】
如果join buffer 放不下，则分段依次放入 join buffer 进行比对
基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL) 算法
Join 连接优化
in 先子查询，后主查询
exists 先主查询，再过滤exists条件
select * from A where id in (select * from B)
当B表数据集小于A表时，in优先于exsits
select * from A where exists( select 1 from B where B.id = A.id)
in 和 exists 优化
count(字段)不会统计 NULL 值
字段有索引：count(*) =~ count(1) > count(字段) > count(主键id)
字段无索引：count(*) =~ count(1) > count(主键) > count（字段）
count(*) 效率很高
自己维护总行数
show table status 【字段 rows】 估计值
Redis 维护总行数
本地事务内维护行数
优化方式
count() 优化
MySQL 优化
职业：暂无
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