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mysqlsqlin優化

發布時間: 2023-09-08 17:08:50

⑴ mysql資料庫如何優化,優化了哪些功能

mysql的優化大的有兩方面:

1、配置優化
配置的優化其實包含兩個方面的:操作系統內核的優化和mysql配置文件的優化
1)系統內核的優化對專用的mysql伺服器來說,無非是內存實用、連接數、超時處理、TCP處理等方面的優化,根據自己的硬體配置來進行優化,這里不多講;
2)mysql配置的優化,一般來說包含:IO處理的常用參數、最大連接數設置、緩存使用參數的設置、慢日誌的參數的設置、innodb相關參數的設置等,如果有主從關系在設置主從同步的相關參數即可,網上的相關配置文件很多,大同小異,常用的設置大多修改這些差不多就夠用了。
2、sql語句的優化
1、 盡量稍作計算
Mysql的作用是用來存取數據的,不是做計算的,做計算的話可以用其他方法去實現,mysql做計算是很耗資源的。

2.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 等關系型資料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資料庫前輩。

3.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:
通過利用索引來排序的方式進行優化
減少參與排序的記錄條數
非必要不對數據進行排序

⑵ SQL優化萬能公式:5 大步驟 + 10 個案例

在應用開發的早期,數據量少,開發人員開發功能時更重視功能上的實現,隨著生產數據的增長,很多SQL語句開始暴露出性能問題,對生產的影響也越來越大,有時可能這些有問題的SQL就是整個系統性能的瓶頸。

1、通過慢查日誌等定位那些執行效率較低的SQL語句

2、explain 分析SQL的執行計劃

type由上至下,效率越來越高

Extra

3、show profile 分析

了解SQL執行的線程的狀態及消耗的時間。默認是關閉的,開啟語句「set profiling = 1;」

4、trace

trace分析優化器如何選擇執行計劃,通過trace文件能夠進一步了解為什麼優惠券選擇A執行計劃而不選擇B執行計劃。

5、確定問題並採用相應的措施

案例1、最左匹配

索引

SQL語句

查詢匹配從左往右匹配,要使用order_no走索引,必須查詢條件攜帶shop_id或者索引( shop_id , order_no )調換前後順序

案例2、隱式轉換

索引

SQL語句

隱式轉換相當於在索引上做運算,會讓索引失效。mobile是字元類型,使用了數字,應該使用字元串匹配,否則MySQL會用到隱式替換,導致索引失效。

案例3、大分頁

索引

SQL語句

對於大分頁的場景,可以優先讓產品優化需求,如果沒有優化的,有如下兩種優化方式, 一種是把上一次的最後一條數據,也即上面的c傳過來,然後做「c < xxx」處理,但是這種一般需要改介面協議,並不一定可行。另一種是採用延遲關聯的方式進行處理,減少SQL回表,但是要記得索引需要完全覆蓋才有效果,SQL改動如下

案例4、in + order by

索引

SQL語句

in查詢在MySQL底層是通過n*m的方式去搜索,類似union,但是效率比union高。in查詢在進行cost代價計算時(代價 = 元組數 * IO平均值),是通過將in包含的數值,一條條去查詢獲取元組數的,因此這個計算過程會比較的慢,所以MySQL設置了個臨界值(eq_range_index_pe_limit),5.6之後超過這個臨界值後該列的cost就不參與計算了。因此會導致執行計劃選擇不準確。默認是200,即in條件超過了200個數據,會導致in的代價計算存在問題,可能會導致Mysql選擇的索引不準確。

處理方式,可以( order_status , created_at )互換前後順序,並且調整SQL為延遲關聯。

案例5、范圍查詢阻斷,後續欄位不能走索引

索引

SQL語句

范圍查詢還有「IN、between」

案例6、不等於、不包含不能用到索引的快速搜索。(可以用到ICP)

在索引上,避免使用NOT、!=、>、!、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等

案例7、優化器選擇不使用索引的情況

如果要求訪問的數據量很小,則優化器還是會選擇輔助索引,但是當訪問的數據占整個表中數據的蠻大一部分時(一般是20%左右),優化器會選擇通過聚集索引來查找數據。

查詢出所有未支付的訂單,一般這種訂單是很少的,即使建了索引,也沒法使用索引。

案例8、復雜查詢

如果是統計某些數據,可能改用數倉進行解決;如果是業務上就有那麼復雜的查詢,可能就不建議繼續走SQL了,而是採用其他的方式進行解決,比如使用ES等進行解決。

案例9、asc和desc混用

desc 和asc混用時會導致索引失效

案例10、大數據

對於推送業務的數據存儲,可能數據量會很大,如果在方案的選擇上,最終選擇存儲在MySQL上,並且做7天等有效期的保存。那麼需要注意,頻繁的清理數據,會照成數據碎片,需要聯系DBA進行數據碎片處理。

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