mysql優化sql語句 常見誤區 www.2cto.com 誤區1： count(1)和count(primary_key) 優於 count(*) 很多人為了統計記錄條數，就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ，他們認為這樣性能更好， 其實這是一個誤區。對於有些場景，這樣做可能性能會更差，應為數據庫對 count(*) 計數操作做了一些特別的優化。 誤區2： count(column) 和 count(*) 是一樣的 這個誤區甚至在很多的資深工程師或者是 DBA 中都普遍存在，很多人都會認為這是理所當然的。實際上，count(column) 和 count(*) 是一個完全不一樣的操作，所代表的意義也完全不一樣。 count(column) 是表示結果集中有多少個column字段不為空的記錄 count(*) 是表示整個結果集有多少條記錄 誤區3： select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以讓數據庫訪問更少的數據量 這個誤區主要存在於大量的開發人員中，主要原因是對數據庫的存儲原理不是太了解。 實際上，大多數關系型數據庫都是按照行(row)的方式存儲，而數據存取操作都是以一個固定大小的IO單元(被稱作 block 或者 page)為單 位，一般為4KB，8KB… 大多數時候，每個IO單元中存儲了多行，每行都是存儲了該行的所有字段(lob等特殊類型字段除外)。 所以，我們是取一個字段還是多個字段，實際上數據庫在表中需要訪問的數據量其實是一樣的。 當然，也有例外情況，那就是我們的這個查詢在索引中就可以完成，也就是說當只取 a,b兩個字段的時候，不需要回表，而c這個字段不在使用的索引中，需要回表取得其數據。在這樣的情況下，二者的IO量會有較大差異。(覆蓋索引) 誤區4： order by 一定需要排序操作 我們知道索引數據實際上是有序的，如果我們的需要的數據和某個索引的順序一致，而且我們的查詢又通過這個索引來執行，那麼數據庫一般會省略排序操作，而直接將數據返回，因為數據庫知道數據已經滿足我們的排序需求了。 實際上，利用索引來優化有排序需求的 SQL，是一個非常重要的優化手段 延伸閱讀：MySQL ORDER BY 的實現分析 ，MySQL 中 GROUP BY 基本實現原理 以及 MySQL DISTINCT 的基本實現原理。（order by null） 誤區5： 執行計劃中有 filesort 就會進行磁盤文件排序 有這個誤區其實並不能怪我們，而是因為 MySQL 開發者在用詞方面的問題。filesort 是我們在使用 explain 命令查看一條 SQL 的執行計劃的時候可能會看到在 “Extra” 一列顯示的信息。 實際上，只要一條 SQL 語句需要進行排序操作，都會顯示“Using filesort”，這並不表示就會有文件排序操作。 延伸閱讀：理解 MySQL Explain 命令輸出中的filesort，從中可以讓我們更加了解Explain，讓我們清晰知道哪種執行計劃更優。 基本原則 原則1： 盡量少 join MySQL 的優勢在於簡單，但這在某些方面其實也是其劣勢。MySQL 優化器效率高，但是由於其統計信息的量有 限，優化器工作過程出現偏差的可能性也就更多。對於復雜的多表 Join，一方面由於其優化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能 表現離 Oracle 等關系型數據庫前輩還是有一定距離。但如果是簡單的單表查詢，這一差距就會極小甚至在有些場景下要優於這些數據庫前輩。 原則2： 盡量少排序 排序操作會消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場景下會較大影響 SQL 的響應時間。 對於MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如： 1.上面誤區中提到的通過利用索引來排序的方式進行優化 2.減少參與排序的記錄條數 3.非必要不對數據進行排序 … 原則3： 盡量避免 select * 很多人看到這一點後覺得比較難理解，上面不是在誤區中剛剛說 select 子句中字段的多少並不會影響到讀取的數據嗎? 是的，大多數時候並不會影響到 IO 量，但是當我們還存在 order by 操作的時候，select 子句中的字段多少會在很大程度上影響到我們的排序效率。 此外，上面誤區中還說了，只是大多數時候是不會影響到 IO 量，當我們的查詢結果僅僅只需要在索引中就能找到的時候，還是會極大減少 IO 量的。（覆蓋索引） 原則4： 盡量用 join 代替子查詢 雖 然 Join 性能並不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優勢。MySQL 的子查詢執行計劃一直存在較大的問題，雖然這個問題 已經存在多年，但是到目前已經發布的所有穩定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。雖然官方也在很早就承認這一問題，並且承諾盡快解決，但是至少到目前為 止我們還沒有看到哪一個版本較好的解決了這一問題。 原則5： 盡量少 or 當 where 子 句中存在多個條件以“或”並存的時候，MySQL 的優化器並沒有很好的解決其執行計劃優化問題，再加上 MySQL 特有 的 SQL 與 Storage 分層架構方式，造成了其性能比較低下，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。 原則6： 盡量用 union all 代替 union union 和 union all 的 差異主要是前者需要將兩個(或者多個)結果集合並後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。所以當我們 可以確認不可能出現重復結果集或者不在乎重復結果集的時候，盡量使用 union all 而不是 union。 原則7： 盡量早過濾 這一優化策略其實最常見於索引的優化設計中(將過濾性更好的字段放得更靠前)。 在 SQL 編寫中同樣可以使用這一原則來優化一些 Join 的 SQL。比如我們在多個表進行分頁數據查詢的時候，我們最好是能夠在一個表上先過濾 好數據分好頁，然後再用分好頁的結果集與另外的表 Join，這樣可以盡可能多的減少不必要的 IO 操作，大大節省 IO 操作所消耗的時間。（storage engine本身可以識別最優連接順序，但畢竟也是程序，當多表復雜連接的時候也會不靈光。有時候手動straight-join控制表連接順序，效果會很明顯） 原則8： 避免類型轉換 這裡所說的“類型轉換”是指 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。 人為在column_name 上通過轉換函數進行轉換，直接導致 MySQL(實際上其他數據庫也會有同樣的問題)無法使用索引，如果非要轉換，應該在傳入的參數上進行轉換。 如果我們傳入的數據類型和字段類型不一致，同時我們又沒有做任何類型轉換處理，MySQL 可能會自己對我們的數據進行類型轉換操作，也可能不進行處理而交由存儲引擎去處理，這樣一來，也會出現索引無法使用的情況而造成執行計劃問題。（同時要注意<>不等於也不會用到索引，如果數據量比較大，可以采用子查詢not in，或者進一步優化到使用外連接的方式） 原則9： 優先優化高並發的 SQL，而不是執行頻率低某些“大”SQL 對於破壞性來說，高並發的 SQL 總是會比低頻率的來得大，因為高並發的 SQL 一旦出現問題，甚至不會給我們任何喘息的機會就會將系統壓跨。而對 於一些雖然需要消耗大量 IO 而且響應很慢的 SQL，由於頻率低，即使遇到，最多就是讓整個系統響應慢一點，但至少可能撐一會兒，讓我們有緩沖的機 會。 原則10： 從全局出發優化，而不是片面調整 SQL 優化不能是單獨針對某一個進行，而應充分考慮系統中所有的 SQL，尤其是在通過調整索引優化 SQL 的執行計劃的時候，千萬不能顧此失彼，因小失大。 盡可能對每一條運行在數據庫中的SQL進行 explain 優化 SQL，需要做到心中有數，知道 SQL 的執行計劃才能判斷是否有優化余地，才能判斷是否存在執行計劃問題。在對數據庫中運行的 SQL 進行了一段時間的優化之後，很明顯的問題 SQL 可能已經很少了，大多都需要去發掘，這時候就需要進行大量的 explain 操作收集執行計劃，並判斷是否需要進行優化。 還可以通過慢查詢日志分析，sql執行監控等手段去進一步篩選可優化的sql。
