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mysql性能优化小知识点
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mysql性能优化小知识点,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3199字,纯文字阅读大概需要5分钟。
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一、
(1)负向条件查询不能使用索引 例如:!= / not in /not exists
(2)前导模糊查询不能使用索引 例如: like "%sk"
(3)数据区分度不大的字段不宜使用索引 例如: 性别
(4)在属性上进行计算不能命中索引
(5)如果明确知道只有一条结果返回,limit 1能够提高效率
(6)把计算放到业务层而不是数据库层,除了节省数据的CPU,还有意想不到的查询缓存优化效果。
select * from order where date < = CURDATE()这不是一个好的SQL实践,
应该优化为:$curDate = date(‘Y-m-d‘);$res = mysql_query( ‘select * from order where date < = $curDate‘);
(7)隐式类型转换走不到索引,全是数字的字符串类型需要加上""(双引号)
二、SQL语句中IN包含的值不应过多,对于连续的数值,能用 between 就不要用 in
了
三、如果排序字段没有用到索引,就尽量少排序
四、尽量用union all代替union
union
和union all
的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的CPU运算,加大资源消耗及延迟。
当然,union all
的前提条件是两个结果集没有重复数据。
五、区分in和exists, not in和not exists
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键),如果是exists,那么以外层表为驱动表,先被访问,
如果是IN,那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
六、使用合理的分页方式以提高分页的效率
select id,name from table_name limit 866613, 20
使用上述sql语句做分页的时候,可能有人会发现,随着偏移量的增加,直接使用limit分页查询会越来越慢。
优化的方法如下:可以取前一页的最大行数的id,然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中,上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法:
select id,name from table_name where id> 866612 limit 20
七、建索引的几大原则
1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录。
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)。
5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
八、关于JOIN(尽量少用)
-
LEFT JOIN 左表为驱动表
-
INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
-
RIGHT JOIN 右表为驱动表
- 使用建议:
-
合理利用索引
被驱动表的索引字段作为on的限制字段。
利用小表去驱动大表
mysql性能优化小知识点
标签:没有 b+树 范围查询 查询优化 大量 数据表 要求 资源 知识点
本文系统来源:https://www.cnblogs.com/zhaolei1996/p/12577342.html
内容总结
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