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優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫中的查詢語句詳解

 更新時間:2014年07月25日 09:11:46   投稿:shichen2014  
這篇文章主要介紹了優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫中的查詢語句,非常實用的經(jīng)驗總結,需要的朋友可以參考下

很多時候基于php+MySQL建立的網(wǎng)站所出現(xiàn)的系統(tǒng)性能瓶頸往往是出在MySQL上,而MySQL中用的最多的語句就是查詢語句,因此,針對MySQL數(shù)據(jù)庫查詢語句的優(yōu)化就顯得至關重要!本文就此問題做出詳細分析如下:

1、判斷是否向MySQL數(shù)據(jù)庫請求了不需要的數(shù)據(jù),如下列情況:

(1)、查詢不需要的數(shù)據(jù),例如你需要10條數(shù)據(jù),但是你選出了100條數(shù)據(jù)加了limit做限制。
(2)、多表關聯(lián)時返回全部列
(3)、總是取出全部列select*......取出全部列,會讓優(yōu)化器無法完成索引覆蓋掃描這類優(yōu)化,還為服務器帶來額外的I/O、內存、和cpu的消耗
(4)、重復查詢相同的數(shù)據(jù)例如,在用戶評論的地方需要查詢用戶的頭像的URL,那么用戶多次評論的時候將這個數(shù)據(jù)緩存起來,需要的時候從緩存取出,這樣性能會更好。

2、mysql是否在掃描額外的記錄

最簡單衡量查詢開銷的三個指標如下:響應時間、掃描的行數(shù)、返回的行數(shù)

響應時間:服務時間和排隊時間。服務時間是指數(shù)據(jù)庫處理這個查詢真正花費的時間。排隊時間是指服務器因為等待某些資源而沒有真正執(zhí)行的查詢。

掃描的行數(shù)返回的行數(shù):理想情況下掃描的行數(shù)和返回的行數(shù)應該是相同的。

一般MYSQL能夠使用如下三種方式應用where條件記錄,從好到壞依次為:

(1)、在索引中使用where條件來過濾不匹配的記錄,在存儲索引層完成。

(2)、使用索引覆蓋掃描來返回記錄,直接從索引中過濾不需要的記錄并返回命中的結果,在mysql服務器層完成,但無需在回表查詢記錄。

(3)、從數(shù)據(jù)表中返回數(shù)據(jù),然后過濾不滿足條件的記錄,在mysql服務器層完成,需要先從數(shù)據(jù)表讀出記錄然后過濾

如果發(fā)現(xiàn)查詢需要掃描大量的數(shù)據(jù)但返回少數(shù)的行,那么通??梢試L試下面的技巧:

(1)、使用索引覆蓋掃描,把所有需要的列都放到索引中,這樣存儲引擎無須返回表獲取對應行就可以返回結果了。

(2)、改變庫表結構,使用單獨的匯總表

(3)、重寫這個復雜的查詢

3、重構查詢的方式

(1)、一個復雜查詢還是多個簡單查詢

Mysql內部每秒能夠掃描內存中上百萬條數(shù)據(jù),相比之下,mysql響應數(shù)據(jù)給客戶端就慢得多,在其他條件都相同的時候,使用盡可能少的查詢當然是好的,但有時候將一個大查詢分解為多個小查詢都是很有必要的。

(2)、切分查詢

刪除舊數(shù)據(jù)是一個很好的例子,在定期清除大量數(shù)據(jù)時,如果用一個大的語句一次性完成的話,則可能一次鎖住很多數(shù)據(jù),占滿整個事物日志。耗盡系統(tǒng)資源,阻塞很多小的但很重要的查詢。

Mysql>deletefrommessageswherecreated<DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH);

改寫:

Rows_affected=0;
Do{
Rows_affected=do_query(
“deletefrommessageswherecreated<DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH)”;
)
}

(3)、分解關聯(lián)查詢:

可以讓緩存的效率更高,在應用程序中可以方便的緩存單條數(shù)據(jù)
就查詢分解后,執(zhí)行單個查詢可以減少鎖的競爭
在應用層做關聯(lián),可以更容易對數(shù)據(jù)庫進行拆分,更容易做到高性能和高擴展
查詢本身效率也會更高。
可以減少冗余數(shù)據(jù)的查詢,在應用層做關聯(lián)查詢,意味著對于某條數(shù)據(jù)應用只需要查詢一次,而在數(shù)據(jù)庫中做查詢,可能需要重復的訪問一部分數(shù)據(jù)。

適合場景:

①當應用程序能夠方便的緩存單個查詢結果的時候;
②當可以將數(shù)據(jù)分布到不同的mysql服務器上的時候;
③當能夠使用IN()的方式代替關聯(lián)查詢的時候;
④當查詢中使用一個數(shù)據(jù)表的時候。

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