作者：zhangqh

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一、EXPLAIN

做MySQL優化，我們要善用 EXPLAIN 查看SQL執行計劃。

下面來個簡單的示例，標注(1,2,3,4,5)我們要重點關注的數據

• type列，連接類型。一個好的sql語句至少要達到range級別。杜絕出現all級別

• key列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是NULL?？梢圆扇娭扑饕绞?/p>

• key_len列，索引長度

• rows列，掃描行數。該值是個預估值

• extra列，詳細說明。注意常見的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

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二、SQL語句中IN包含的值不應過多

MySQL對于IN做了相應的優化，即將IN中的常量全部存儲在一個數組里面，而且這個數組是排好序的。但是如果數值較多，產生的消耗也是比較大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3)?對于連續的數值，能用 between 就不要用?in?了；再或者使用連接來替換。

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三、SELECT語句務必指明字段名稱

SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、內存、網絡帶寬）；增加了使用覆蓋索引的可能性；當表結構發生改變時，前斷也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

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四、當只需要一條數據的時候，使用limit 1

這是為了使EXPLAIN中type列達到const類型

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五、如果排序字段沒有用到索引，就盡量少排序

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六、如果限制條件中其他字段沒有索引，盡量少用or

or兩邊的字段中，如果有一個不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會造成該查詢不走索引的情況。很多時候使用 union all 或者是union(必要的時候)的方式來代替“or”會得到更好的效果

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七、盡量用union all代替union

union和union all的差異主要是前者需要將結果集合并后再進行唯一性過濾操作，這就會涉及到排序，增加大量的CPU運算，加大資源消耗及延遲。當然，union all的前提條件是兩個結果集沒有重復數據。

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八、不使用ORDER BY RAND()

select?id?from?`table_name`? order?by?rand()?limit?1000;

上面的sql語句，可優化為

select?id?from?`table_name`?t1?join? (select?rand()?*?(select?max(id)?from?`table_name`)?as?nid)?t2? on?t1.id?>?t2.nid?limit?1000;

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九、區分in和exists， not in和not exists

select?*?from?表A?where?id?in?(select?id?from?表B)

上面sql語句相當于

select?*?from?表A?where?exists (select?*?from?表B?where?表B.id=表A.id)

區分in和exists主要是造成了驅動順序的改變（這是性能變化的關鍵），如果是exists，那么以外層表為驅動表，先被訪問，如果是IN，那么先執行子查詢。所以IN適合于外表大而內表小的情況；EXISTS適合于外表小而內表大的情況。

關于not in和not exists，推薦使用not exists，不僅僅是效率問題，not in可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個替代not exists的sql語句？

原sql語句

select?colname?…?from?A表? where?a.id?not?in?(select?b.id?from?B表)

高效的sql語句

select?colname?…?from?A表?Left?join?B表?on? where?a.id?=?b.id?where?b.id?is?null

取出的結果集如下圖表示，A表不在B表中的數據

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十、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率

select?id,name?from?table_name?limit?866613,?20

使用上述sql語句做分頁的時候，可能有人會發現，隨著表數據量的增加，直接使用limit分頁查詢會越來越慢。

優化的方法如下：可以取前一頁的最大行數的id，然后根據這個最大的id來限制下一頁的起點。比如此列中，上一頁最大的id是866612。sql可以采用如下的寫法：

select?id,name?from?table_name?where?id>?866612?limit?20

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十一、分段查詢

在一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時間范圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數過多。這個時候可以通過程序，分段進行查詢，循環遍歷，將結果合并處理進行展示。

如下圖這個sql語句，掃描的行數成百萬級以上的時候就可以使用分段查詢

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十二、避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷

對于null的判斷會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

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十三、不建議使用%前綴模糊查詢

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，這種查詢會導致索引失效而進行全表掃描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查詢%name%？

如下圖所示，雖然給secret字段添加了索引，但在explain結果果并沒有使用

那么如何解決這個問題呢，答案：使用全文索引

在我們查詢中經常會用到select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%';。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在MySQL中，有全文索引來幫助我們。

創建全文索引的sql語法是：

ALTER?TABLE?`table_name`?ADD?FULLTEXT?INDEX?`idx_user_name`?(`user_name`);

使用全文索引的sql語句是：

select?id,fnum,fdst?from?table_name? where?match(user_name)?against('zhangsan'?in?boolean?mode);

注意：在需要創建全文索引之前，請聯系DBA確定能否創建。同時需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區別

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十四、避免在where子句中對字段進行表達式操作

比如

select?user_id,user_project?from?table_name?where?age*2=36;

中對字段就行了算術運算，這會造成引擎放棄使用索引，建議改成

select?user_id,user_project?from?table_name?where?age=36/2;

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十五、避免隱式類型轉換

where 子句中出現 column 字段的類型和傳入的參數類型不一致的時候發生的類型轉換，建議先確定where中的參數類型

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十六、對于聯合索引來說，要遵守最左前綴法則

舉列來說索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name這樣的順序，但是name，school都無法使用這個索引。所以在創建聯合索引的時候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面

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十七、必要時可以使用force index來強制查詢走某個索引

有的時候MySQL優化器采取它認為合適的索引來檢索sql語句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時就可以采用force index來強制優化器使用我們制定的索引。

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十八、注意范圍查詢語句

對于聯合索引來說，如果存在范圍查詢，比如between,>,<等條件時，會造成后面的索引字段失效。

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十九、關于JOIN優化

• LEFT JOIN A表為驅動表

• INNER JOIN MySQL會自動找出那個數據少的表作用驅動表

• RIGHT JOIN B表為驅動表

注意：MySQL中沒有full join，可以用以下方式來解決

select?*?from?A?left?join?B?on?B.name?=?A.name? where?B.name?is?nullunion?all select?*?from?B;

盡量使用inner join，避免left join

參與聯合查詢的表至少為2張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是inner join，在沒有其他過濾條件的情況下MySQL會自動選擇小表作為驅動表，但是left join在驅動表的選擇上遵循的是左邊驅動右邊的原則，即left join左邊的表名為驅動表。

合理利用索引

被驅動表的索引字段作為on的限制字段。

利用小表去驅動大表

從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅動表的話，減少嵌套循環中的循環次數，以減少 IO總量及CPU運算的次數。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql選擇驅動表，但是有些特殊情況需要選擇另個表作為驅動表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」時。STRAIGHT_JOIN來強制連接順序，在STRAIGHT_JOIN左邊的表名就是驅動表，右邊則是被驅動表。在使用STRAIGHT_JOIN有個前提條件是該查詢是內連接，也就是inner join。其他鏈接不推薦使用STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結果不準確。

這個方式有時可能減少3倍的時間。

這里只列舉了上述優化方案，當然還有其他的優化方式，大家可以去摸索嘗試，感謝關注。

【End】

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的面试官问你MySQL的优化，看这篇文章就够了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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