最全 MySQL 优化方法，从此优化不再难

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了最全 MySQL 优化方法，从此优化不再难，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含9197字，纯文字阅读大概需要14分钟。

内容图文

 老版本的MySQL会随机选择一个索引，但新版本做如下的优化：

 select film_id,actor_id from film_actor where actor_id = 1  
union all 
select film_id,actor_id from film_actor where film_id = 1 and actor_id <> 1

• 当出现多个索引做相交操作时（多个AND条件），通常来说一个包含所有相关列的索引要优于多个独立索引。

• 当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。所以这种情况下还不如走全表扫描。

因此explain时如果发现有索引合并（Extra字段出现Using union），应该好好检查一下查询和表结构是不是已经是最优的，如果查询和表都没有问题，那只能说明索引建的非常糟糕，应当慎重考虑索引是否合适，有可能一个包含所有相关列的多列索引更适合。

前面我们提到过索引如何组织数据存储的，从图中可以看到多列索引时，索引的顺序对于查询是至关重要的，很明显应该把选择性更高的字段放到索引的前面，这样通过第一个字段就可以过滤掉大多数不符合条件的数据。

 索引选择性是指不重复的索引值和数据表的总记录数的比值，选择性越高查询效率越高，因为选择性越高的索引可以让MySQL在查询时过滤掉更多的行。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

 理解索引选择性的概念后，就不难确定哪个字段的选择性较高了，查一下就知道了，比如：

 是应该创建(staff_id,customer_id)的索引还是应该颠倒一下顺序？执行下面的查询，哪个字段的选择性更接近1就把哪个字段索引前面就好。

 select count(distinct staff_id)/count(*) as staff_id_selectivity,
      count(distinct customer_id)/count(*) as customer_id_selectivity,
      count(*) from payment

 多数情况下使用这个原则没有任何问题，但仍然注意你的数据中是否存在一些特殊情况。举个简单的例子，比如要查询某个用户组下有过交易的用户信息：

 select user_id from trade where user_group_id = 1 and trade_amount > 0

MySQL为这个查询选择了索引(user_group_id,trade_amount)，如果不考虑特殊情况，这看起来没有任何问题，但实际情况是这张表的大多数数据都是从老系统中迁移过来的，由于新老系统的数据不兼容，所以就给老系统迁移过来的数据赋予了一个默认的用户组。这种情况下，通过索引扫描的行数跟全表扫描基本没什么区别，索引也就起不到任何作用。

推广开来说，经验法则和推论在多数情况下是有用的，可以指导我们开发和设计，但实际情况往往会更复杂，实际业务场景下的某些特殊情况可能会摧毁你的整个设计。

4、避免多个范围条件

实际开发中，我们会经常使用多个范围条件，比如想查询某个时间段内登录过的用户：

 select user.* from user where login_time > ‘2017-04-01‘ and age between 18 and 30;

这个查询有一个问题：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们。

5、覆盖索引

如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，那么就没有必要再回表查询，这就称为覆盖索引。覆盖索引是非常有用的工具，可以极大的提高性能，因为查询只需要扫描索引会带来许多好处：

• 索引条目远小于数据行大小，如果只读取索引，极大减少数据访问量

• 索引是有按照列值顺序存储的，对于I/O密集型的范围查询要比随机从磁盘读取每一行数据的IO要少的多

6、使用索引扫描来排序

MySQL有两种方式可以生产有序的结果集，其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的。如果explain的结果中type列的值为index表示使用了索引扫描来做排序。

扫描索引本身很快，因为只需要从一条索引记录移动到相邻的下一条记录。但如果索引本身不能覆盖所有需要查询的列，那么就不得不每扫描一条索引记录就回表查询一次对应的行。这个读取操作基本上是随机I/O，因此按照索引顺序读取数据的速度通常要比顺序地全表扫描要慢。

在设计索引时，如果一个索引既能够满足排序，又满足查询，是最好的。

只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向也一样时，才能够使用索引来对结果做排序。如果查询需要关联多张表，则只有ORDER BY子句引用的字段全部为第一张表时，才能使用索引做排序。ORDER BY子句和查询的限制是一样的，都要满足最左前缀的要求（有一种情况例外，就是最左的列被指定为常数，下面是一个简单的示例），其他情况下都需要执行排序操作，而无法利用索引排序。

 // 最左列为常数，索引：(date,staff_id,customer_id)
select  staff_id,customer_id from demo where date = ‘2015-06-01‘ order by staff_id,customer_id

7、冗余和重复索引

冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)。

大多数情况下都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。但有极少情况下出现性能方面的考虑需要冗余索引，比如扩展已有索引而导致其变得过大，从而影响到其他使用该索引的查询。

8、删除长期未使用的索引

定期删除一些长时间未使用过的索引是一个非常好的习惯。

关于索引这个话题打算就此打住，最后要说一句，索引并不总是最好的工具，只有当索引帮助提高查询速度带来的好处大于其带来的额外工作时，索引才是有效的。对于非常小的表，简单的全表扫描更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。对于超大型的表，建立和维护索引的代价随之增长，这时候其他技术也许更有效，比如分区表。最后的最后，explain后再提测是一种美德。

特定类型查询优化

优化COUNT()查询

COUNT()可能是被大家误解最多的函数了，它有两种不同的作用，其一是统计某个列值的数量，其二是统计行数。统计列值时，要求列值是非空的，它不会统计NULL。如果确认括号中的表达式不可能为空时，实际上就是在统计行数。最简单的就是当使用COUNT(*)时，并不是我们所想象的那样扩展成所有的列，实际上，它会忽略所有的列而直接统计行数。

我们最常见的误解也就在这儿，在括号内指定了一列却希望统计结果是行数，而且还常常误以为前者的性能会更好。但实际并非这样，如果要统计行数，直接使用COUNT(*)，意义清晰，且性能更好。

有时候某些业务场景并不需要完全精确的COUNT值，可以用近似值来代替，EXPLAIN出来的行数就是一个不错的近似值，而且执行EXPLAIN并不需要真正地去执行查询，所以成本非常低。通常来说，执行COUNT()都需要扫描大量的行才能获取到精确的数据，因此很难优化，MySQL层面还能做得也就只有覆盖索引了。如果不还能解决问题，只有从架构层面解决了，比如添加汇总表，或者使用redis这样的外部缓存系统。

优化关联查询

在大数据场景下，表与表之间通过一个冗余字段来关联，要比直接使用JOIN有更好的性能。如果确实需要使用关联查询的情况下，需要特别注意的是：

• 确保ON和USING字句中的列上有索引。在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器关联的顺序是A、B，那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担，一般来说，除非有其他理由，只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引（具体原因下文分析）。

• 确保任何的GROUP BY和ORDER BY中的表达式只涉及到一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引来优化。

要理解优化关联查询的第一个技巧，就需要理解MySQL是如何执行关联查询的。当前MySQL关联执行的策略非常简单，它对任何的关联都执行嵌套循环关联操作，即先在一个表中循环取出单条数据，然后在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为止。然后根据各个表匹配的行，返回查询中需要的各个列。

太抽象了？以上面的示例来说明，比如有这样的一个查询：

 假设MySQL按照查询中的关联顺序A、B来进行关联操作，那么可以用下面的伪代码表示MySQL如何完成这个查询：

可以看到，最外层的查询是根据A.xx列来查询的，A.c上如果有索引的话，整个关联查询也不会使用。再看内层的查询，很明显B.c上如果有索引的话，能够加速查询，因此只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引即可。

优化LIMIT分页

当需要分页操作时，通常会使用LIMIT加上偏移量的办法实现，同时加上合适的ORDER BY字句。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。

一个常见的问题是当偏移量非常大的时候，比如：LIMIT 10000 20这样的查询，MySQL需要查询10020条记录然后只返回20条记录，前面的10000条都将被抛弃，这样的代价非常高。

优化这种查询一个最简单的办法就是尽可能的使用覆盖索引扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联查询再返回所有的列。对于偏移量很大时，这样做的效率会提升非常大。考虑下面的查询：

如果这张表非常大，那么这个查询最好改成下面的样子：

这里的延迟关联将大大提升查询效率，让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要访问的记录后在根据关联列回原表查询所需要的列。

有时候如果可以使用书签记录上次取数据的位置，那么下次就可以直接从该书签记录的位置开始扫描，这样就可以避免使用OFFSET，比如下面的查询：

其他优化的办法还包括使用预先计算的汇总表，或者关联到一个冗余表，冗余表中只包含主键列和需要做排序的列。

优化UNION

MySQL处理UNION的策略是先创建临时表，然后再把各个查询结果插入到临时表中，最后再来做查询。因此很多优化策略在UNION查询中都没有办法很好的时候。经常需要手动将WHERE、LIMIT、ORDER BY等字句“下推”到各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件先优化。

除非确实需要服务器去重，否则就一定要使用UNION ALL，如果没有ALL关键字，MySQL会给临时表加上DISTINCT选项，这会导致整个临时表的数据做唯一性检查，这样做的代价非常高。当然即使使用ALL关键字，MySQL总是将结果放入临时表，然后再读出，再返回给客户端。虽然很多时候没有这个必要，比如有时候可以直接把每个子查询的结果返回给客户端。

结语

理解查询是如何执行以及时间都消耗在哪些地方，再加上一些优化过程的知识，可以帮助大家更好的理解MySQL，理解常见优化技巧背后的原理。希望本文中的原理、示例能够帮助大家更好的将理论和实践联系起来，更多的将理论知识运用到实践中。

其他也没啥说的了，给大家留两个思考题吧，可以在脑袋里想想答案，这也是大家经常挂在嘴边的，但很少有人会思考为什么？

1. 有非常多的程序员在分享时都会抛出这样一个观点：尽可能不要使用存储过程，存储过程非常不容易维护，也会增加使用成本，应该把业务逻辑放到客户端。既然客户端都能干这些事，那为什么还要存储过程？

2. JOIN本身也挺方便的，直接查询就好了，为什么还需要视图呢？

 作者：CHEN川

链接：https://www.jianshu.com/p/d7665192aaaf
來源：简书

最全 MySQL 优化方法，从此优化不再难

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本文系统来源：https://www.cnblogs.com/magedu/p/10682514.html

内容总结

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