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前言
本章讲解SQL语言中的优化,有想看上章的小伙伴可以到小刘主页进行查看,因为有一些原因我提供不了链接。
目录
F. 根据phone,age进行升序排序,phone在前,age在后。
G. 创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序)
3 order by优化
MySQL 的排序,有两种方式:Using filesort : 通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区 sortbuffer 中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。Using index : 通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,这种情况即为 using index ,不需要额外排序,操作效率高。
对于以上的两种排序方式,
Using index
的性能高,而
Using filesort
的性能低,我们在优化排序
操作时,尽量要优化为
Using index
。
接下来,我们来做一个测试:
A. 数据准备
把之前测试时,为
tb_user
表所建立的部分索引直接删除掉
drop index idx_user_phone on tb_user;
drop index idx_user_phone_name on tb_user;
drop index idx_user_name on tb_user;
B. 执行排序SQL
explain select id,age,phone from tb_user order by age ;
explain select id,age,phone from tb_user order by age, phone ;
由于
age, phone
都没有索引,所以此时再排序时,出现
Using filesort
, 排序性能较低。
C. 创建索引
-- 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);
D. 创建索引后,根据age, phone进行升序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age;
explain select id,age,phone from tb_user order by age , phone;
建立索引之后,再次进行排序查询,就由原来的
Using filesort
, 变为了
Using index
,性能
就是比较高的了。
E. 创建索引后,根据age, phone进行降序排序
explain select id,age,phone from tb_user order by age desc , phone desc ;
也出现
Using index
, 但是此时
Extra
中出现了
Backward index scan
,这个代表反向扫描索
引,因为在
MySQL
中我们创建的索引,默认索引的叶子节点是从小到大排序的,而此时我们查询排序
时,是从大到小,所以,在扫描时,就是反向扫描,就会出现
Backward index scan
。 在
MySQL8
版本中,支持降序索引,我们也可以创建降序索引。
F. 根据phone,age进行升序排序,phone在前,age在后。
explain select id,age,phone from tb_user order by phone , age;
排序时
,
也需要满足最左前缀法则
,
否则也会出现
filesort
。因为在创建索引的时候,
age
是第一个
字段,
phone
是第二个字段,所以排序时,也就该按照这个顺序来,否则就会出现
Using
filesort
。
F. 根据age, phone进行降序一个升序,一个降序
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;
因为创建索引时,如果未指定顺序,默认都是按照升序排序的,而查询时,一个升序,一个降序,此时就会出现Using filesort。
为了解决上述的问题,我们可以创建一个索引,这个联合索引中
age
升序排序,
phone
倒序排序。
G. 创建联合索引(age 升序排序,phone 倒序排序)
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc ,phone desc);
H. 然后再次执行如下SQL
explain select id,age,phone from tb_user order by age asc , phone desc ;
升序/降序联合索引结构图示:
由上述的测试
,
我们得出
order by
优化原则
:
A. 根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时,也遵循最左前缀法则。B. 尽量使用覆盖索引。C. 多字段排序 , 一个升序一个降序,此时需要注意联合索引在创建时的规则( ASC/DESC )。D. 如果不可避免的出现 filesort ,大数据量排序时,可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size( 默认 256k) 。
4 group by优化
分组操作,我们主要来看看索引对于分组操作的影响。
首先我们先将
tb_user
表的索引全部删除掉 。
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
drop index idx_email_5 on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_aa on tb_user;
drop index idx_user_age_phone_ad on tb_user;
接下来,在没有索引的情况下,执行如下SQL,查询执行计划:
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;
然后,我们在针对于 profession , age, status 创建一个联合索引。
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);
紧接着,再执行前面相同的
SQL
查看执行计划。
explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;
再执行如下的分组查询SQL,查看执行计划:
我们发现,如果仅仅根据
age
分组,就会出现
Using temporary
;而如果是 根据
profession,age
两个字段同时分组,则不会出现
Using temporary
。原因是因为对于分组操作,
在联合索引中,也是符合最左前缀法则的。
所以,在分组操作中,我们需要通过以下两点进行优化,以提升性能:A. 在分组操作时,可以通过索引来提高效率。B. 分组操作时,索引的使用也是满足最左前缀法则的。
5 limit优化
在数据量比较大时,如果进行
limit
分页查询,在查询时,越往后,分页查询效率越低。
我们一起来看看执行
limit
分页查询耗时对比:
通过测试我们会看到,越往后,分页查询效率越低,这就是分页查询的问题所在。
因为,当在进行分页查询时,如果执行
limit 2000000,10
,此时需要
MySQL
排序前
2000010
记
录,仅仅返回
2000000 - 2000010
的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大 。
优化思路
:
一般分页查询时,通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查
询形式进行优化.
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id
limit 2000000,10) a where t.id = a.id;
6 count优化
6.1 概述
select count(*) from tb_user ;
在之前的测试中,我们发现,如果数据量很大,在执行
count
操作时,是非常耗时的。
MyISAM
引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行
count(*)
的时候会直接返回这个
数,效率很高; 但是如果是带条件的
count
,
MyISAM
也慢。
InnoDB
引擎就麻烦了,它执行
count(*)
的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出
来,然后累积计数。
如果说要大幅度提升 InnoDB 表的 count 效率,主要的优化思路:自己计数 ( 可以借助于 redis 这样的数据库进行 , 但是如果是带条件的 count 又比较麻烦了 ) 。
6.2 count用法
count()
是一个聚合函数,对于返回的结果集,一行行地判断,如果
count
函数的参数不是
NULL
,累计值就加
1
,否则不加,最后返回累计值。
用法:
count
(
*
)、
count
(主键)、
count
(字段)、
count
(数字)
按照效率排序的话,count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*),所以尽
量使用 count(*) 。
7 update优化
我们主要需要注意一下
update
语句执行时的注意事项。
update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;
当我们在执行删除的
SQL
语句时,会锁定
id
为
1
这一行的数据,然后事务提交之后,行锁释放.
但是当我们在执行如下
SQL
时。
update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;
当我们开启多个事务,在执行上述的
SQL
时,我们发现行锁升级为了表锁。 导致该
update
语句的性能大大降低。
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁 , 并且该索引不能失效,否则会从行锁升级为表锁
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