Mysql-11-慢查询优化

注意sql查询慢的原因都是:引起filesort

1. 分析慢查询日志

• 直接分析mysql慢查询日志 ,利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析sql慢查询语句

  例如：执行EXPLAIN SELECT * FROM res_user ORDER BYmodifiedtime LIMIT 0,1000

得到如下结果： 显示结果分析：  

            table |  type | possible_keys | key |key_len  | ref | rows | Extra  EXPLAIN列的解释：           

            table                 显示这一行的数据是关于哪张表的           

           type                  这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL 

            rows                显示需要扫描行数

            key                   使用的索引

以下通过explain显示出mysql执行的字段内容：

• 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

注意 : 可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面，在执行结果中查看key这一列的值，如果为NULL，说明没有使用索引。

索引失效的情况

• like 以%开头，索引无效；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效。

• or语句前后没有同时使用索引。当or左右查询字段只有一个是索引，该索引失效，只有当or左右查询字段均为索引时，才会生效

• 联合索引，不是使用第一列索引，索引失效。

• 数据类型出现隐式转化。如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型，使索引无效，产生全表扫描。

• 在索引字段上使用not，<>，!=。不等于操作符是永远不会用到索引的，因此对它的处理只会产生全表扫描。 优化方法： key<>0 改为 key>0 or key<0。

• 当全表扫描速度比索引速度快时，mysql会使用全表扫描，此时索引失效。

• 对索引字段进行计算操作、字段上使用函数。（索引为 emp(ename,empno,sal)）

2. 优化一：索引

• 使用LIKE关键字的查询语句

  • 在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。

• 使用多列索引的查询语句

​ MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引最多可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件使用了这些字段中的第一个字段时，索引才会被使用。

3. 优化二 ： 表结构

• 合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间，而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计，需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。

1. 将字段很多的表分解成多个表

​ 对于字段比较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

2. 增加中间表

​ 对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

4. 优化三 ： 分解关联查询

将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。(检查自己的sql是不是写错了)

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效，例如：

SELECT * FROM tag 
        JOIN tag_post ON tag_id = tag.id
        JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
        WHERE tag.tag = 'mysql';

        分解为：

        SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
        SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
        SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);

5. 优化四： 范围查询优化

1. 优化limit分页

• 在系统中需要分页的操作通常会使用limit加上偏移量的方法实现，同时加上合适的order by 子句。如果有对应的索引，通常效率会不错，否则MySQL需要做大量的文件排序操作。
• 一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。

2. 索引覆盖

   优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

   对于下面的查询：

​ select id,title from collect limit 90000,10;

该语句存在的最大问题在于limit M,N中偏移量M太大（我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响），导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录，之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。如果表非常大，且筛选字段没有合适的索引，且M特别大那么这样的代价是非常高的。 试想，如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找，找到满足条件的100条记录，并记下下一次查询应该开始的位置，以便于下一次查询能直接从该位置 开始，这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录，舍弃，在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。

方法一：虑筛选字段（title）上加索引

​ title字段加索引 （此效率如何未加验证）

方法二：先查询出主键id值

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

原理：先查询出90000条数据对应的主键id的值，然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。

方法三：\“关延迟联”**

如果这个表非常大，那么这个查询可以改写成如下的方式：

Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);

​ 这里的\“关延迟联”**将大大提升查询的效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。

方法四：建立复合索引 acct_id和create_time

select * from acct_trans_log WHERE acct_id = 3095 order by create_time desc limit 0,10

6. 优化五：分析具体的SQL联表（子）查询

1、两个表选哪个为驱动表，表面是可以以数据量的大小作为依据，但是实际经验最好交给mysql查询优化器自己去判断。

例如： select * from a where id in (select id from b );

• 对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。
  mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );
• 而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。

\exists查询有什么弊端？**
由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。

\如何优化？**
建索引。但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。

\为什么要反过来？**
因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？

\该如何进一步优化？**
把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）

\为什么不用left join 和 right join？**
这时候表之间的连接的顺序就被固定住了，比如左连接就是必须先查左表全表扫描，然后一条一条的到另外表去查询，右连接同理。仍然不是最好的选择。

\为什么使用inner join就可以？**
inner join中的两张表，如： a inner join b，但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的，最终执行也可能会是b连接a，顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下，同样可以使用上索引。

那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高？
你不知道，我也不知道。谁知道？mysql自己知道。让mysql自己去判断（查询优化器）。具体表的连接顺序和使用索引情况，mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估，最终选择最优的那个做为执行计划。

​ 在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高，如果两个表都建有索引的情况下，mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。

利用explain字段查看执行时运用到的key（索引）
而我们要做的就是：把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引，然后explain 一下，查看执行计划，看mysql到底利用了哪个索引，最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。

参考博客 ： https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/8550452.html

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