MYSQL语句优化：limit和count的优化

2024-05-22 11:33:38

正文：

SQL语句的优化大有学问，不同的写法取得的效果大为不同。今例举limit和count语句来作下探讨
1， limit语句的优化。
常见的limit语句的形式为:LIMIT m,n;随之偏移量m的增大，limit语句的执行效率也跟着下降。所以，优化limit的原则是尽量不要使用偏移量m，将limit m,n转换为limit n的形式，万一非要使用偏移量m，也要m尽可能的小。现在，从表items表中，找出10000之后的10条记录。一般的查找方法如下:
mysql> explain select ItemID,ItemName,Code from items  limit 10000,10;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
|  1 | SImpLE      | items | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 22116 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
索引类型为ALL,而且是全表扫描，影响的行数整张表的记录总数。可见是对全行数据进行偏移。一个简单的技巧是对索引数据进行偏移，然后将索引数据与全行数据内联，得到所需的列。语句如下：
mysql> explain select ItemID from items INNER JOIN (select ItemID from items order by ItemID LIMIT 10000,10) AS items2 USING(ItemID);
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+---------------+-------+-------------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys | key     | key_len | ref           | rows  | Extra       |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+---------------+-------+-------------+
|  1 | PRIMARY     |  | ALL    | NULL          | NULL    | NULL    | NULL          |    10 |             |
|  1 | PRIMARY     | items      | eq_ref | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | items2.ItemID |     1 | Using index |
|  2 | DERIVED     | items      | index  | NULL          | PRIMARY | 4       | NULL          | 10010 | Using index |
+----+-------------+------------+--------+---------------+---------+---------+---------------+-------+-------------+
3 rows in set (0.00 sec)
上述查询影响的rows书只有10010，查询中对索引ItemID进行了排序。还有一种查找方法，使用子查询，转换为limit n形式。如下
mysql> explain select ItemID,ItemName,Code from items where ItemID >= 10000  order by ItemID limit 10;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows  | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+-------------+
|  1 | SImpLE      | items | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL | 13563 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+-------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
如果可以确定记录的具体位置，也可以使用between….and…来达到效果 mysql> explain select ItemID,ItemName,Code FROM items where ItemID between 10000 and 10010 order by ItemID;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra       |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+
|  1 | SImpLE      | items | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    8 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 2 count语句的优化
count语句不好做优化，只有写特例，在没有使用where语句的count查询，非常快。也就是select count(*) from items 现在，查询items表中，ItemID大于2的所有记录。sql语句如下： +----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                    |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
|  1 | SImpLE      | items | index | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL | 22114 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
对比如下查询 mysql> explain  select (select count(*) from items) - count(*) from items where ItemID <= 2;
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+------------------------------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra                        |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+------------------------------+
|  1 | PRIMARY     | items | range | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    1 | Using where; Using index     |
|  2 | SUBQUERY    | NULL  | NULL  | NULL          | NULL    | NULL    | NULL | NULL | Select tables optimized away |
+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+------+------+------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
第一句查询影响了>2的所以行，第二句查询影响了<=2的所以记录。关键区别在(select count(*) from items) - count(*)来计算行数和where条件的不同。还有一个有趣的地方，如果要统计同一列中不同值的记录数。如items表里产品上架(1)和下架(0)的不同数量。有两种查找方法，一种是使用count，一种是使用sum函数。 mysql> explain select count(isActive = '1' or null) as up,count(isActive = '0' or null) as down from items;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
|  1 | SImpLE      | items | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 22116 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select sum(if(isActive='1',1,0)) as up,sum(if(isActive='0',1,0)) as down from items;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows  | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
|  1 | SImpLE      | items | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 22116 |       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

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