文章目录

  • 一、考点
    • 1、查找分析查询速度慢的原因
      • 1）分析SQL查询慢的方法
      • 2）使用 show profile
      • 3）使用 show status
      • 4）使用 show processlist
      • 5）使用 explain
    • 2、优化查询过程中的数据访问
      • 1）访问数据太多导致性能下降
      • 2）确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
      • 3）确认 MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
      • 4）避免使用如下SQL语句
      • 5）重复查询相同的数据，可以缓存数据，下次直接读取缓存
      • 6）是否在扫描额外的记录
    • 3、优化长难的查询语句
      • 一个复杂查询好 还是 过个 简单查询好？？？
      • 1）切分查询
      • 2）分解关联查询
    • 4、优化特定类型的查询语句
      • 1）优化 count() 查询
      • 2）优化关联查询
      • 3）优化子查询（即嵌套查询）
      • 4）优化 GROUP BY 和 DISTINCT
      • 5）优化 LIMIT 分页
        • 解决方法：
      • 6）优化 UNION 查询
  • 二、解题方法
  • 三、真题
    • SQL语句优化的一些方法。
      • 注：此题可以根据以上的内容进行一个详细的总结。

一、考点

1、查找分析查询速度慢的原因

1）分析SQL查询慢的方法

  • 记录 慢查询日志；
  • 分析查询日志，不要直接打开慢查询日志进行分析，这样比较浪费时间和精力，可以使用 pt-query-digest工具 进行分析。

2）使用 show profile

  • set profiling = 1; 开启，服务器上执行的所有语句会检测消耗的时间，存到临时表中。
  • show profiles;
  • show profile for query 临时表ID；

3）使用 show status

  • show status 会返回一些计数器， show global status 查看服务器级别的所有计数；
  • 有时根据这些计数，可以猜测出哪些操作代价较高或者消耗时间多。

4）使用 show processlist

  • 观察是否有大量线程处于不正常的状态或者特征。

5）使用 explain

  • 分析单条SQL语句。

2、优化查询过程中的数据访问

1）访问数据太多导致性能下降

不要使用 SELECT *。

2）确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列

如：一个应用程序在某个步骤下，只需要获取到 10列中的两列的50条数据，但是在查询的时候，特别贪婪的把所有的数据所有列的内容全部都查询了出来，这样本身就是不合理的，所以我们要确定该情况是否存在。

3）确认 MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

4）避免使用如下SQL语句

  • 查询不需要的记录，使用 limit 解决；
  • 多表关联返回全部列，指定 A.id, A.name, B.age；
  • 总是取出全部列，SELECT * 会让优化器无法完成索引覆盖扫描的优化。

5）重复查询相同的数据，可以缓存数据，下次直接读取缓存

6）是否在扫描额外的记录

使用 explain 来进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：

  • 使用索引覆盖扫描，把所有用的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行，就可以返回结果；
  • 改变数据库和表的结构，修改数据表范式；
  • 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询

3、优化长难的查询语句

一个复杂查询好 还是 过个 简单查询好？？？

  • MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢很多；
  • 使用尽可能少的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。

1）切分查询

  • 将一个大的查询分为多个小的相同的查询；
  • 一次性删除 1000万 的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。

2）分解关联查询

  • 可以将一条关联语句分解成多条SQL来执行；
  • 让缓存的效率更高；
  • 执行单个查询可以减少锁的竞争；
  • 查询效率会有大幅提升；
  • 较少冗余记录的查询。

4、优化特定类型的查询语句

1）优化 count() 查询

  • count(*) 中的 * 会忽略所有的列，直接统计所有列数，因此不要使用 count(列名)；
  • MyISAM中，没有任何 WHERE 条件的 count(*) 会非常快；
  • 当有 WHERE 条件，MyISAM的 count统计不一定比其他引擎快
    • 可以使用 explain进行全表扫描，查询近似值，用近似值替代 count(*)；
    • 增加汇总表（每次修改信息就修改一下汇总表）；
    • 使用缓存（每次查询的时候，查询汇总表即可，可以把汇总表做成缓存）；

2）优化关联查询

  • 确定 ON 或者 USING 子句的列上是否有索引（如果没有，则一定要建立索引，没有索引会导致全表扫描，对查询的效率）；
  • 确保 GROUP BY 和 ORDER BY 中只有一个表中的列，这样 MySQL 才有可能使用索引。

3）优化子查询（即嵌套查询）

尽可能使用关联查询来替代。

4）优化 GROUP BY 和 DISTINCT

这两种查询均可使用 索引 来优化，是 最有效的优化方法.

  • 关联查询中，使用 标识列 进行分组的效率会更高（即 使用 GROUP BY 的时候，尽量使用 主键列，或者是 auto_increment 这样的列来做分组，效率会更高）；
  • 如果不需要 ORDER BY，进行 GROUP BY 时使用 ORDER BY NULL ，MySQL不会再进行文件排序（否则有可能进行文件排序，导致性能消耗）；
  • WITH ROLLUP 超级聚合，可以挪到应用程序处理。

5）优化 LIMIT 分页

LIMIT 偏移量大的时候，查询效率较低.

解决方法：

可以记录上次查询的 最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询（如： limit 0,100，加个 where条件 ，where id > '上次查询的最大ID'，虽然这样的值并不一定很精确，但是我们可以用其他的方法，进行数据上的弥补）。

6）优化 UNION 查询

UNION ALL的效率高于 UNION（用 UNION ALL 来优化 UNION，UNION ALL 会将重复的数据显示出来，可以在应用层面把重复的数据筛掉，但是我们查询的时候，还使用 UNION ALL, 对MySQL的性能损耗会降低很多，提高我们的查询效率）。

二、解题方法

对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。

三、真题

SQL语句优化的一些方法。

  • 优化查询过程中的数据访问；
  • 访问数据太多导致性能下降;
  • 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列；
  • 确认 MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行；
  • 重复查询相同的数据，可以缓存数据，下次直接读取缓存；
  • 是否在扫描额外的记录。
  • 优化长难的查询语句；
  • 切分查询；
  • 分解关联查询
  • 优化特定类型的查询语句；
  • 优化 count() 查询；
  • 优化关联查询；
  • 优化子查询（即嵌套查询）；
  • 优化 GROUP BY 和 DISTINCT；
  • 优化 LIMIT 分页；
  • 优化 UNION 查询。

注：此题可以根据以上的内容进行一个详细的总结。

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