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mysqlsqlin优化

发布时间: 2023-09-08 17:08:50

⑴ mysql数据库如何优化,优化了哪些功能

mysql的优化大的有两方面:

1、配置优化
配置的优化其实包含两个方面的:操作系统内核的优化和mysql配置文件的优化
1)系统内核的优化对专用的mysql服务器来说,无非是内存实用、连接数、超时处理、TCP处理等方面的优化,根据自己的硬件配置来进行优化,这里不多讲;
2)mysql配置的优化,一般来说包含:IO处理的常用参数、最大连接数设置、缓存使用参数的设置、慢日志的参数的设置、innodb相关参数的设置等,如果有主从关系在设置主从同步的相关参数即可,网上的相关配置文件很多,大同小异,常用的设置大多修改这些差不多就够用了。
2、sql语句的优化
1、 尽量稍作计算
Mysql的作用是用来存取数据的,不是做计算的,做计算的话可以用其他方法去实现,mysql做计算是很耗资源的。

2.尽量少 join

MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。

3.尽量少排序

排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL的响应时间。
对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如:
通过利用索引来排序的方式进行优化
减少参与排序的记录条数
非必要不对数据进行排序

⑵ SQL优化万能公式:5 大步骤 + 10 个案例

在应用开发的早期,数据量少,开发人员开发功能时更重视功能上的实现,随着生产数据的增长,很多SQL语句开始暴露出性能问题,对生产的影响也越来越大,有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。

1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句

2、explain 分析SQL的执行计划

type由上至下,效率越来越高

Extra

3、show profile 分析

了解SQL执行的线程的状态及消耗的时间。默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;”

4、trace

trace分析优化器如何选择执行计划,通过trace文件能够进一步了解为什么优惠券选择A执行计划而不选择B执行计划。

5、确定问题并采用相应的措施

案例1、最左匹配

索引

SQL语句

查询匹配从左往右匹配,要使用order_no走索引,必须查询条件携带shop_id或者索引( shop_id , order_no )调换前后顺序

案例2、隐式转换

索引

SQL语句

隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引失效。mobile是字符类型,使用了数字,应该使用字符串匹配,否则MySQL会用到隐式替换,导致索引失效。

案例3、大分页

索引

SQL语句

对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式, 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的c传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行。另一种是采用延迟关联的方式进行处理,减少SQL回表,但是要记得索引需要完全覆盖才有效果,SQL改动如下

案例4、in + order by

索引

SQL语句

in查询在MySQL底层是通过n*m的方式去搜索,类似union,但是效率比union高。in查询在进行cost代价计算时(代价 = 元组数 * IO平均值),是通过将in包含的数值,一条条去查询获取元组数的,因此这个计算过程会比较的慢,所以MySQL设置了个临界值(eq_range_index_pe_limit),5.6之后超过这个临界值后该列的cost就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是200,即in条件超过了200个数据,会导致in的代价计算存在问题,可能会导致Mysql选择的索引不准确。

处理方式,可以( order_status , created_at )互换前后顺序,并且调整SQL为延迟关联。

案例5、范围查询阻断,后续字段不能走索引

索引

SQL语句

范围查询还有“IN、between”

案例6、不等于、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、优化器选择不使用索引的情况

如果要求访问的数据量很小,则优化器还是会选择辅助索引,但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时(一般是20%左右),优化器会选择通过聚集索引来查找数据。

查询出所有未支付的订单,一般这种订单是很少的,即使建了索引,也没法使用索引。

案例8、复杂查询

如果是统计某些数据,可能改用数仓进行解决;如果是业务上就有那么复杂的查询,可能就不建议继续走SQL了,而是采用其他的方式进行解决,比如使用ES等进行解决。

案例9、asc和desc混用

desc 和asc混用时会导致索引失效

案例10、大数据

对于推送业务的数据存储,可能数据量会很大,如果在方案的选择上,最终选择存储在MySQL上,并且做7天等有效期的保存。那么需要注意,频繁的清理数据,会照成数据碎片,需要联系DBA进行数据碎片处理。

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