MYSQL性能调优06_分页查询优化、JOIN关联查询优化、in和exsits优化、count(*)查询优化

2024-05-02 01:18
文章标签 mysql 查询 优化 性能 分页 join 关联 06 count database 调优 exsits

本文主要是介绍MYSQL性能调优06_分页查询优化、JOIN关联查询优化、in和exsits优化、count(*)查询优化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

  • ①. 分页查询优化
  • ②. Join关联查询优化
  • ③. in和exsits优化
  • ④. count(*)查询优化

①. 分页查询优化

  • ①. 坏境准备
    表示从表 employees 中取出从 10001 行开始的 10 行记录。看似只查询了 10 条记录,实际这条 SQL 是先读取 10010 条记录,然后抛弃前 10000 条记录,然后读到后面 10 条想要的数据。因此要查询一张大表比较靠后的数据,执行效率是非常低的
示例表:
CREATE TABLE `employees` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名',`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',`position` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '职位',`hire_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '入职时间',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_name_age_position` (`name`,`age`,`position`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工记录表';
  • ②. 根据自增且连续的主键排序的分页查询
    (主键自增且连续、结果是按照主键排序的)

  1. 首先来看一个根据自增且连续主键排序的分页查询的例子:
    (该 SQL 表示查询从第 90001开始的五行数据,没添加单独 order by,表示通过主键排序。我们再看表 employees ,因为主键是自增并且连续的,所以可以改写成按照主键去查询从第 90001开始的五行数据,如下)
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

  2. 查询的结果是一致的。我们再对比一下执行计划:
    (显然改写后的 SQL 走了索引,而且扫描的行数大大减少,执行效率更高)
    在这里插入图片描述

  3. 但是,这条改写的SQL 在很多场景并不实用,因为表中可能某些记录被删后,主键空缺,导致结果不一致,如下图试验所示(先删除一条前面的记录,然后再测试原 SQL 和优化后的 SQL)
    两条 SQL 的结果并不一样,因此,如果主键不连续,不能使用下面描述的优化方法
    在这里插入图片描述

  • ③. 根据非主键字段排序的分页查询
    (发现并没有使用 name 字段的索引(key 字段对应的值为 null),具体原因:扫描整个索引并查找到没索引的行(可能要遍历多个索引树)的成本比扫描全表的成本更高,所以优化器放弃使用索引)在这里插入图片描述
  • ④. 实关键是让排序时返回的字段尽可能少,所以可以让排序和分页操作先查出主键,然后根据主键查到对应的记录,SQL改写如下:
    原SQL使用的是 filesort 排序,而优化后的SQL使用的是索引排序。
    在这里插入图片描述

②. Join关联查询优化

  • ①. 坏境搭建
-- 示例表:
CREATE TABLE `t1` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`a` int(11) DEFAULT NULL,`b` int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_a` (`a`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;create table t2 like t1;-- 插入一些示例数据
-- 往t1表插入1万行记录
drop procedure if exists insert_t1; 
delimiter ;;
create procedure insert_t1()        
begindeclare i int;                    set i=1;                          while(i<=10000)do                 insert into t1(a,b) values(i,i);  set i=i+1;                       end while;
end;;
delimiter ;
call insert_t1();-- 往t2表插入100行记录
drop procedure if exists insert_t2; 
delimiter ;;
create procedure insert_t2()        
begindeclare i int;                    set i=1;                          while(i<=100)do                 insert into t2(a,b) values(i,i);  set i=i+1;                       end while;
end;;
delimiter ;
call insert_t2();

  • ②. mysql的表关联常见有两种算法(Nested-Loop Join算法、Block Nested-Loop Join算法)

  • ③. 嵌套循环连接 Nested-Loop Join(NLJ) 算法

  1. 一次一行循环地从第一张表(称为驱动表)中读取行,在这行数据中取到关联字段,根据关联字段在另一张表(被驱动表)里取出满足条件的行,然后取出两张表的结果合集
  2. 从执行计划中可以看到这些信息:
    (1). 驱动表(小表)是 t2,被驱动表是t1(大表)。先执行的就是驱动表(执行计划结果的id如果一样则按从上到下顺序执行sql)；优化器一般会优先选择小表做驱动表,用where条件过滤完驱动表,然后再跟被驱动表做关联查询。所以使用 inner join 时,排在前面的表并不一定就是驱动表
    (2). 当使用left join时,左表是驱动表,右表是被驱动表,当使用right join时,右表时驱动表,左表是被驱动表,当使用join时,mysql会选择数据量比较小的表作为驱动表,大表作为被驱动表
    left join 必须在右表加上索引、right join 必须在左表加上索引
    (3). 使用了 NLJ算法。一般 join 语句中,如果执行计划 Extra 中未出现 Using join buffer 则表示使用的 join 算法是 NLJ
    在这里插入图片描述

上面sql的大致流程如下:
(1). 从表 t2 中读取一行数据(如果t2表有查询过滤条件的,用先用条件过滤完,再从过滤结果里取出一行数据)
(2). 从第 1 步的数据中,取出关联字段 a,到表 t1 中查找；
(3). 取出表 t1 中满足条件的行,跟 t2 中获取到的结果合并,作为结果返回给客户端；
(4). 重复上面 3 步。
(5). 整个过程会读取 t2 表的所有数据(扫描100行),然后遍历这每行数据中字段 a 的值,根据 t2 表中 a 的值索引扫描 t1 表中的对应行(扫描100次 t1 表的索引,1次扫描可以认为最终只扫描 t1 表一行完整数据,也就是总共 t1 表也扫描了100行)。因此整个过程扫描了 200 行。
(6). 如果被驱动表的关联字段没索引,使用NLJ算法性能会比较低(下面有详细解释),mysql会选择Block Nested-Loop Join算法。

  • ④. 基于块的嵌套循环连接 Block Nested-Loop Join(BNL)算法
    把驱动表的数据读入到 join_buffer 中,然后扫描被驱动表,把被驱动表每一行取出来跟 join_buffer 中的数据做对比
    在这里插入图片描述

上面sql的大致流程如下:
(1). 把 t2 的所有数据放入到 join_buffer 中
(2). 把表 t1 中每一行取出来,跟 join_buffer 中的数据做对比
(3). 返回满足 join 条件的数据
整个过程对表 t1 和 t2 都做了一次全表扫描,因此扫描的总行数为10000(表 t1 的数据总量) + 100(表 t2 的数据总量) = 10100。并且 join_buffer 里的数据是无序的,因此对表 t1 中的每一行,都要做 100 次判断,所以内存中的判断次数是 100 * 10000= 100 万次。
这个例子里表 t2 才 100 行,要是表 t2 是一个大表,join_buffer 放不下怎么办呢？·
join_buffer 的大小是由参数 join_buffer_size 设定的,默认值是 256k。如果放不下表 t2 的所有数据话,策略很简单,就是分段放。
比如 t2 表有1000行记录, join_buffer 一次只能放800行数据,那么执行过程就是先往 join_buffer 里放800行记录,然后从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比得到部分结果,然后清空 join_buffer ,再放入 t2 表剩余200行记录,再次从 t1 表里取数据跟 join_buffer 中数据对比。所以就多扫了一次 t1 表。

  • ⑤. 被驱动表的关联字段没索引为什么要选择使用BNL算法而不使用Nested-Loop Join呢？
  1. 如果上面第二条sql使用 Nested-Loop Join,那么扫描行数为 100 * 10000 = 100万次,这个是磁盘扫描。
    很显然,用BNL磁盘扫描次数少很多,相比于磁盘扫描,BNL的内存计算会快得多。
  2. 因此MySQL对于被驱动表的关联字段没索引的关联查询,一般都会使用 BNL 算法。如果有索引一般选择 NLJ 算法,有索引的情况下 NLJ 算法比 BNL算法性能更高
  • ⑥. 对于关联sql的优化
  1. 关联字段加索引,让mysql做join操作时尽量选择NLJ算法,驱动表因为需要全部查询出来,所以过滤的条件也尽量要走索引,避免全表扫描,总之,能走索引的过滤条件尽量都走索引
  2. 小表驱动大表,写多表连接sql时如果明确知道哪张表是小表可以用straight_join写法固定连接驱动方式,省去mysql优化器自己判断的时间
  • ⑦. straight_join解释
  1. straight_join功能同join类似,但能让左边的表来驱动右边的表,能改表优化器对于联表查询的执行顺序。
    比如:select * from t2 straight_join t1 on t2.a = t1.a; 代表指定mysql选着 t2 表作为驱动表。
  2. straight_join只适用于inner join,并不适用于left join,right join。(因为left join,right join已经代表指定了表的执行顺序)
  3. 尽可能让优化器去判断,因为大部分情况下mysql优化器是比人要聪明的。使用straight_join一定要慎重,因为部分情况下人为指定的执行顺序并不一定会比优化引擎要靠谱。
  • ⑧. 对于小表定义的明确
    在决定哪个表做驱动表的时候,应该是两个表按照各自的条件过滤,过滤完成之后,计算参与 join 的各个字段的总数据量,数据量小的那个表,就是“小表”,应该作为驱动表。

③. in和exsits优化

  • ①. in后面跟的是小表,exists后面跟的是大表

  • ②. in:当B表的数据集小于A表的数据集时,in优于exists

select * from A where id in (select id from B)  
#等价于:for(select id from B){select * from A where A.id = B.id}
  • ③. exists:当A表的数据集小于B表的数据集时,exists优于in
    将主查询A的数据,放到子查询B中做条件验证,根据验证结果(true或false)来决定主查询的数据是否保留
elect * from A where exists (select 1 from B where B.id = A.id)
#等价于:for(select * from A){select * from B where B.id = A.id}
#A表与B表的ID字段应建立索引

④. count(*)查询优化

  • ①. 坏境准备
-- 临时关闭mysql查询缓存,为了查看sql多次执行的真实时间
mysql> set global query_cache_size=0;
mysql> set global query_cache_type=0;mysql> EXPLAIN select count(1) from employees;
mysql> EXPLAIN select count(id) from employees;
mysql> EXPLAIN select count(name) from employees;
mysql> EXPLAIN select count(*) from employees;
  • ②. 注意:以上4条sql只有根据某个字段count不会统计字段为null值的数据行
    在这里插入图片描述
  • ③. 四个sql的执行计划一样,说明这四个sql执行效率应该差不多
  1. 字段有索引:count(*)≈count(1)>count(字段)>count(主键 id) //字段有索引,count(字段)统计走二级索引,二级索引存储数据比主键索引少,所以count(字段)>count(主键 id)
  2. 字段无索引:count(*)≈count(1)>count(主键 id)>count(字段) //字段没有索引count(字段)统计走不了索引,count(主键 id)还可以走主键索引,所以count(主键 id)>count(字段)
  3. count(1)跟count(字段)执行过程类似,不过count(1)不需要取出字段统计,就用常量1做统计,count(字段)还需要取出字段,所以理论上count(1)比count(字段)会快一点。
  4. count(*) 是例外,mysql并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,按行累加,效率很高,所以不需要用count(列名)或count(常量)来替代 count(*)
  5. 为什么对于count(id),mysql最终选择辅助索引而不是主键聚集索引？因为二级索引相对主键索引存储数据更少,检索性能应该更高,mysql内部做了点优化(应该是在5.7版本才优化)。

这篇关于MYSQL性能调优06_分页查询优化、JOIN关联查询优化、in和exsits优化、count(*)查询优化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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