一、查询为什么慢
网络,CPU计算,生成的统计信息,执行技术,锁等待,IO等待等。
二、慢查询优化访问
低效查询的处理办法:
- 确认是否访问了太多行,或者太多列
- 是否分析了大量的数据
问题及应对办法
- 查询不需要的记录:使用Limit
- 避免select *,会影响索引覆盖扫描
- 避免重复查询相同的数据
WHERE语句的三种使用方式
- 存储引擎直接使用WHERE过滤无效字段
- 使用索引扫描,在索引中过滤无效字段(Extra出现Using Index)
- 返回所有数据然后WHERE过滤(Extra中出现Using Where)
查询大量数据返回少量行是可以考虑的技巧
- 使用覆盖索引
- 修改库表结构例如增加汇总表
- 重写复杂查询
三、重构查询方式
考虑使用一个复杂查询还是多个简单查询
切分查询
- 将服务器的压力分散到一个时间段
分解关联查询
- 让缓存的效率更高
- 执行单个查询可以减少所得争用问题
- 更易拆分数据表,更容易做到高性能和可扩展
- 可能让MySQL按照ID进行顺序查询,而不是随机关联
- 可以减少冗余数据的查询
- 相当于在应用中实现了HASH关联,而不是使用MySQL的嵌套循环关联
四、查询执行基础
查询执行流程
- 服务器接收一条查询命令
- 如果有查询缓存直接返回结果,否则进入下一阶段
- SQL解析,预处理
- 优化器生成对应的执行计划
- 根据执行计划调用存储引擎API,完成查询
- 将结果返回
查询缓存
使用大小写敏感的hash查找实现,只要查询语句有一点改变,就不会被命中。再此期间还会确认一遍用户的权限。这时候查询语句并未被解析,所以也就解释好了where a>2执行完之后where a>1+1不会被缓存命中的原因。
MySQL执行关联策略
MySQL对任何关联都执行嵌套关联操作。
- MySQL先在一个表中循环取出单条数据
- 然后再嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行
- 依次下去直到找到所有表中匹配的行为止
- 然后根据根据各个表匹配的行,返回查询中需要的列
- MySQL会根据相应的优化策略优化关联的顺序,使遍历多表达到较好的效果
查看重构查询
对该查询执行
explain select * from t1;
之后执行
show warning;
排序优化
- 旧:读取行指针和需要排序的字段,对其 进行排序,然后在根据排序结果读取所需要的行
- 新:先读取查询所需要的所有的列,然后再根据给定列进行排序,最后直接返回排序结果
-
比较:
- 优点:只需要一次顺序IO,比起两次IO(其中还有一次随机IO)有了很大优势
- 缺点:引入很多无用的列,白白占用着内存,对排序无影响
-
文件排序:
- 对每一个排序记录都会分配一个足够长的定长空间来存放,有时排序占用的空间比数据存储占用的空间还要多
- 对于关联查询来数order by子句中所有的列都来自于第一个表,那么MySQL在关联第一张表的时候就进行文件排序(Extra中可看到Using Filesort)
- 否则会先将关联的结果放到临时表中,然后在所有表都关联完成后再进行文件排序,5.6版本之后可以将Limit提前执行,避免了排序大量的数据到最后只需要很少的尴尬处境
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