SQL常见的可优化点
此文章系在SQL代码文件中写的...
# ########################################### # 索引相关 # ########################################### – 查询(或更新,删除,可以转换为查询)没有用到索引 这是最基础的步骤,需要对sql执行explain查看执行计划中是否用到了索引,需要重点关注type=ALL, key=NULL的字段。 – 在索引字段上施加函数 to_char(gmt_created, ‘mmdd’) = ’0101′ 正确的写法 gmt_created between to_date(“20090101″, “yyyymmdd”) and to_date(“20090102″, “yyyymmdd”) – 在索引字段上使用全模糊 member_id like ‘%alibab%’ B树无法解决此类问题,可以考虑搜索引擎。 但是member_id like ‘alibab%’可以用到索引。 其实,对任何一个字段使用 like ‘%xxxx%’都是一种不规范的做法,需要能检查到这种错误用法。 – 多列字段的索引,没有用到前导索引 索引:(memeber_id, group_id) where group_id=9234 实际上,这个条件是没有办法用到上面的索引的。 这是一个很常见的误用。要理解为什么不能用到这个索引,需要理解mysql如何构造多列索引的。 索引是一棵B树,问题是,对于多列索引,mysql将索引字段按照索引建立的顺序进行拼装,组成一个新的字符串,这个字符串被用来做为构建B树的键。所以,在查询条件里,如果没有用到前导列,就没办法访问多列索引的B树。 应该建立索引:(group_id, member_id) – 访问到了索引之外的字段 索引(member_id, subject) select subject from offer where member_id=234 在member_id=234记录数很多的情况下,会优于 select subject, gmt_created from offer where member_id=234 原因是第二条sql会根据索引查找到的rowid访问表里的记录。第一条sql使用索引范围扫描就可以得到结果。 如果某个sql执行次数很多,但是读取的字段没有被索引覆盖,那么,可能需要建立覆盖性索引。 – 计数count(id)有时比count(*)慢 count(id) === count(1) where id is not null 如果没有(id)索引,那么会用全表扫描,而count(*)会使用最优的索引 进行用索引快速全扫描 计数统一使用count(*) – 正确使用stop机制 判断member_id在offer表中是否存在记录: select count(*) from offer where member_id=234 limit 1 优于 select count(*) from offer where member_id=234 原因是第一条sql会在得到第一条符合条件的记录后停止。 # ########################################### # 高效分页 # ########################################### – 高效的分页 使用join技术,利用索引查找到符合条件的id,构造成临时表,用这个小 的临时表于原表做join select * from ( select t.*, rownum AS rn from (select * from blog.blog_article where domain_id=1 and draft=0 order by domain_id, draft, gmt_created desc) t where rownum >= 2 ) a where a.rn <= 3 应该改写成 select blog_article.* from ( select rid, rownum as rn from ( select rowid as id from blog.blog_article where domain_id=1 and draft=0 order by domain_id, draft, gmt_created desc ) t where rownum >= 2 ) a, blog_article where a.rn >= 3 and a.rid = blog_article.rowid – order by没有用到索引 有索引(a, b, ) 混合排序规则 ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC /* mixed sort direction */ 缺失了前导列 WHERE g = const ORDER BY b, c /* a prefix is missing */ 缺失了中间列 WHERE a = const ORDER BY c /* b is missing */ 使用了不在索引中的列进行排序 WHERE a = const ORDER BY a, d /* d is not part of index */ # ########################################### # 高效地利用primary key # ########################################### – 随机查询 一个错误的做法: select * from title where kind_id=1 order by rand() limit 1; create index k on title(kind_id); 这个sql执行过程中需要全表扫描,并且将数据保存到临时表,这是一个非常耗时的操作。 改进的做法,利用偏移量。 select round(rand() * count(*)) from titile where kind_id=1; select * from title where kind_id=1 limit 1 offset $random; create index k on title(kind_id); 相比上面的做法,这种写法能够利用到kind_id上的索引,减少了需要扫描的数据块。但是,如果offset非常大,那么需要扫描的数据块也非常大,极端情况是扫描索引k的所有数据块。 最优的做法,利用主键进行范围查找 select round(rand() * count(*)) from title where kind_id=1; select * from title where kind_id = and id > $random limit 1; 这个sql利用primary key进行范围查询,完全走索引,并且只读取一条记录,速度非常快。但是,这种用法的限制是primary key必须是int型,并且是连续自增长的。 # ########################################### # 高效join # ########################################### – 小表驱动大表进行join – 避免子查询 子查询是一个影响性能的隐患。应该使用join改写sql。 # ########################################### # 数据类型 # ########################################### – 避免隐式转换 CREATE TABLE `user` ( `id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `account` char(11) NOT NULL COMMENT ”, `email` varchar(128), PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `username` (`account`) ) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8; mysql> explain select * from user where account=123 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user type: ALL possible_keys: username key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 2 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) 可以看到,account=123的条件并没有用到唯一索引`username`。mysql的server从storage engine中读取所有的记录,使用to_number()函数,将记录中的account转换成数字,被转换后的数字用来和参数比较。我们的测试表里有2条记录,而执行计划中rows的值也是2,并且type的值为ALL,这也说明索引`username`并没有被用到。 mysql> explain select * from user where account=’123′ \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: user type: const possible_keys: username key: username key_len: 33 ref: const rows: 1 Extra: 1 row in set (0.00 sec) 参数为字符串类型,我们可以看到索引`username`,被使用到了。 这是一个经常被误用的做法。 – 主键不是自增列 自增列的主键有多个好处: 插入性能高。 减小page的碎片。 提供二级索引的性能,降低二级索引的空间,因为二级索引存储的是主键的值,并不是page中的行id。
本文转自:阿里云产品博客
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