MYSQL查询怎么优化？mysql查询优化的方法介绍

不言

发布时间：2018-10-08 17:03:47

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来源于segmentfault思否

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本篇文章给大家带来的内容是关于python中进程池的简单实现代码，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

1. 在所有用于`where`,`order by`和`group by`的列上添加索引

索引除了能够确保唯一的标记一条记录，还能是MySQL服务器更快的从数据库中获取结果。索引在排序中的作用也非常大。

Mysql的索引可能会占据额外的空间，并且会一定程度上降低插入，删除和更新的性能。但是，如果你的表格有超过10行数据，那么索引就能极大的降低查找的执行时间。

强烈建议使用“最坏情况的数据样本”来测试MySql查询，从而更清晰的了解查询在生产中的行为方式。

假设你正在一个超过500行的数据库表中执行如下的查询语句：

mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'

上述查询会迫使Mysql服务器执行一个全表扫描来获得所查找的数据。

型号，Mysql提供了一个特别的Explain语句，用来分析你的查询语句的性能。当你将查询语句添加到该关键词后面时，MySql会显示优化器对该语句的所有信息。

如果我们用explain语句分析一下上面的查询，会得到如下的分析结果：

mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | customers | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |  500 |    10.00 | Using where |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

可以看到，优化器展示出了非常重要的信息，这些信息可以帮助我们微调数据库表。首先，MySql会执行一个全表扫描，因为key列为Null。其次，MySql服务器已经明确表示它将要扫描500行的数据来完成这次查询。

为了优化上述查询，我们只需要在customer_id这一列上添加一个索引m即可：

mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

如果我们再次执行explain语句，会得到如下结果：

mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | customers | NULL       | ref  | customer_id   | customer_id | 13      | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+

从上述的输出结果，显然MySQL服务器会使用索引customer_id来查询表格。可以看需要扫描的行数为1。虽然我只是在一个行数为500的表格中执行这条查询语句，索引在检索一个更大的数据集的时候优化程度更加明显。

2. 用Union优化Like语句

有时候，你可能需要在查询中使用or操作符进行比较。当or关键字在where子句中使用频率过高的时候，它可能会使MySQL优化器错误的选择全表扫描来检索记录。union子句可以是查询执行的更快，尤其是当其中一个查询有一个优化索引，而另一个查询也有一个优化索引的时候。

比如，在first_name和last_name上分别存在索引的情况下，执行如下查询语句：

mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'

上述查询和下面使用union合并两条充分利用查询语句的查询相比，速度慢了许多。

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mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students where last_name like 'Ade%'

3. 避免使用带有前导通配符的表达式

当查询中存在前导通配符时，Mysql无法使用索引。以上面的student表为例，如下的查询会导致MySQL执行全表扫描，及时first_name字段上加了索引。

mysql> select * from students where first_name like '%Ade'

使用explain分析得到如下结果：

mysql> explain select * from students where first_name like  '%Ade'  ;
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table    | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | students | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |  500 |    11.11 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

如上所示，Mysql将扫描全部500行数据，这将使得查询极其缓慢。

4. 充分利用MySQL的全文检索

如果你正面临着使用通配符查询数据，但是并不想降低数据库的性能，你应当考虑使用MySQL的全文检索（FTS），因为它比通配符查询快得多。除此以外，FTS还能够返回质量更好的相关结果。

添加一个全文检索索引到student样表上的语句如下：

mysql> alter table students add fulltext(first_name, last_name)';
mysql> select * from students where match(first_name, last_name) against ('Ade');

在上面的例子中，我们针对搜索关键字Ade指定了想要匹配的列(first_name, last_name)。如果查询优化器如上语句的执行情况，将得到下面的结果：

mysql> explain Select * from students where match(first_name, last_name) AGAINST ('Ade');
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
| id | select_type | table    | partitions | type     | possible_keys | key        | key_len | ref   | rows | filtered | Extra                         |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | students | NULL       | fulltext | first_name    | first_name | 0       | const |    1 |   100.00 | Using where; Ft_hints: sorted |
+----+-------------+----------+------------+----------+---------------+------------+---------+-------+------+----------+-------------------------------+