常用的MySQL优化方法_vlambda技术博客

vlambda
2020-05-24

常用的MySQL优化方法

阅读本文约需要7分钟

大家好，我是你们的导师，我每天都会在这里给大家分享一些干货内容（当然了，周末也要允许老师休息一下哈）。上次老师跟大家分享了下Spring Boot 整合 redisson 实现分布式锁的相关知识，今天跟大家分享常用的MySQL优化方法的知识。

1 常用的MySQL优化方法

1、大批量插入数据优化

（1）对于MyISAM存储引擎的表，可以使用：DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭 MyISAM 表非唯一索引的更新。

ALTER TABLE tbl_name DISABLE KEYS;loading the dataALTER TABLE tbl_name ENABLE KEYS;

（2）对于InnoDB引擎，有以下几种优化措施：

① 导入的数据按照主键的顺序保存：这是因为InnoDB引擎表示按照主键顺序保存的，如果能将插入的数据提前按照排序好自然能省去很多时间。

比如bulk_insert.txt文件是以表user主键的顺序存储的，导入的时间为15.23秒

mysql> load data infile 'mysql/bulk_insert.txt' into table user;Query OK, 126732 rows affected (15.23 sec)Records: 126732 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

没有按照主键排序的话，时间为：26.54秒

mysql> load data infile 'mysql/bulk_insert.txt' into table user;Query OK, 126732 rows affected (26.54 sec)Records: 126732 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 0

② 导入数据前执行SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，带导入之后再打开设置为1：校验会消耗时间，在数据量大的情况下需要考虑。

③ 导入前设置SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入后结束再设置为1：这是因为自动提交会消耗部分时间与资源，虽然消耗不是很大，但是在数据量大的情况下还是得考虑。

2、INSERT的优化

（1）尽量使用多个值表的 INSERT 语句，这种方式将大大缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。（同一客户的情况下），即：

INSERT INTO tablename values(1,2),(1,3),(1,4)

实验：插入8条数据到user表中（使用navicat客户端工具）

insert into user values(1,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(2,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(3,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(4,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(5,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(6,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(7,'test',replace(uuid(),'-',''));insert into user values(8,'test',replace(uuid(),'-',''));

得到反馈：

[SQL] insert into user values(1,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.033s[SQL] insert into user values(2,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.034s[SQL] insert into user values(3,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.056s[SQL] insert into user values(4,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.008s[SQL] insert into user values(5,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.008s[SQL] insert into user values(6,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.024s[SQL] insert into user values(7,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.004s[SQL] insert into user values(8,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 1时间: 0.004s

总共的时间为0.171秒，接下来使用多值表形式：

insert into user values(9,'test',replace(uuid(),'-','')),(10,'test',replace(uuid(),'-','')),(11,'test',replace(uuid(),'-','')),(12,'test',replace(uuid(),'-','')),(13,'test',replace(uuid(),'-','')),(14,'test',replace(uuid(),'-','')),(15,'test',replace(uuid(),'-','')),(16,'test',replace(uuid(),'-',''));

得到反馈：

[SQL] insert into user values(9,'test',replace(uuid(),'-','')),(10,'test',replace(uuid(),'-','')),(11,'test',replace(uuid(),'-','')),(12,'test',replace(uuid(),'-','')),(13,'test',replace(uuid(),'-','')),(14,'test',replace(uuid(),'-','')),(15,'test',replace(uuid(),'-','')),(16,'test',replace(uuid(),'-',''));受影响的行: 8时间: 0.038s

得到时间为0.038，这样一来可以很明显节约时间优化SQL

（2）如果在不同客户端插入很多行，可使用INSERT DELAYED语句得到更高的速度，DELLAYED含义是让INSERT语句马上执行，其实数据都被放在内存的队列中。并没有真正写入磁盘。LOW_PRIORITY刚好相反。

（3）将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放（InnoDB引擎是在同一个表空间的）。

（4）如果批量插入，则可以增加bluk_insert_buffer_size变量值提供速度（只对MyISAM有用）

（5）当从一个文本文件装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE，通常比INSERT语句快20倍。

3、GROUP BY的优化

在默认情况下，MySQL中的GROUP BY语句会对其后出现的字段进行默认排序（非主键情况），就好比我们使用ORDER BY col1,col2,col3…所以我们在后面跟上具有相同列（与GROUP BY后出现的col1,col2,col3…相同）ORDER BY子句并没有影响该SQL的实际执行性能。

在user_1中执行select id, sum(money) form user_1 group by name时，会默认排序（注意group by后的column是非index才会体现group by的排序，如果是primary key，那之前说过了InnoDB默认是按照主键index排好序的）

mysql> select*from user_1;+----+----------+-------+| id | name | money |+----+----------+-------+| 1 | Zhangsan | 32 || 2 | Lisi | 65 || 3 | Wangwu | 44 || 4 | Lijian | 100 |+----+----------+-------+4 rows in set

不禁止排序，即不使用ORDER BY NULL时：有明显的Using filesort。

常用的MySQL优化方法

当使用ORDER BY NULL禁止排序后，Using filesort不存在

常用的MySQL优化方法

4、ORDER BY 的优化　　

MySQL可以使用一个索引来满足ORDER BY 子句的排序，而不需要额外的排序，但是需要满足以下几个条件：

（1）WHERE 条件和OREDR BY 使用相同的索引：即key_part1与key_part2是复合索引，where中使用复合索引中的key_part1

SELECT*FROM user WHERE key_part1=1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;

（2）而且ORDER BY顺序和索引顺序相同：

SELECT*FROM user ORDER BY key_part1, key_part2;

（3）并且要么都是升序要么都是降序：

SELECT*FROM user ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC;

但以下几种情况则不使用索引：

（1）ORDER BY中混合ASC和DESC：

SELECT*FROM user ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;

（2）查询行的关键字与ORDER BY所使用的不相同，即WHERE 后的字段与ORDER BY 后的字段是不一样的

SELECT*FROM user WHERE key2 = ‘xxx’ ORDER BY key1;

（3）ORDER BY对不同的关键字使用，即ORDER BY后的关键字不相同

SELECT*FROM user ORDER BY key1, key2;

5、OR的优化

当MySQL使用OR查询时，如果要利用索引的话，必须每个条件列都使独立索引，而不是复合索引（多列索引），才能保证使用到查询的时候使用到索引。

比如我们新建一张用户信息表user_info

常用的MySQL优化方法

mysql> select*from user_info;+---------+--------+----------+-----------+| user_id | idcard | name | address |+---------+--------+----------+-----------+| 1 | 111111 | Zhangsan | Kunming || 2 | 222222 | Lisi | Beijing || 3 | 333333 | Wangwu | Shanghai || 4 | 444444 | Lijian | Guangzhou |+---------+--------+----------+-----------+4 rows in set

之后创建ind_name_id(user_id, name)复合索引、id_index(id_index)独立索引，idcard主键索引三个索引。

mysql> show index from user_info;+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| user_info | 0 | PRIMARY | 1 | idcard | A | 4 | NULL | NULL | | BTREE | | || user_info | 1 | ind_name_id | 1 | user_id | A | 4 | NULL | NULL | | BTREE | | || user_info | 1 | ind_name_id | 2 | name | A | 4 | NULL | NULL | YES | BTREE | | || user_info | 1 | id_index | 1 | user_id | A | 4 | NULL | NULL | | BTREE | | |+-----------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+4 rows in set

测试一：OR连接两个有单独索引的字段，整个SQL查询才会用到索引(index_merge)，并且我们知道OR实际上是把每个结果最后UNION一起的。

mysql> explain select*from user_info where user_id=1 or idcard='222222';+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | index_merge | PRIMARY,ind_name_id,id_index | ind_name_id,PRIMARY | 4,62 | NULL | 2 | 100 | Using sort_union(ind_name_id,PRIMARY); Using where |+----+-------------+-----------+------------+-------------+------------------------------+---------------------+---------+------+------+----------+----------------------------------------------------+1 row in set

测试二：OR使用复合索引的字段name，与没有索引的address，整个SQL都是ALL全表扫描的

mysql> explain select*from user_info where name='Zhangsan' or address='Beijing';+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 43.75 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set

交换OR位置并且使用另外的复合索引的列，也是ALL全表扫描：

mysql> explain select*from user_info where address='Beijing' or user_id=1;+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | ind_name_id,id_index | NULL | NULL | NULL | 4 | 43.75 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set

6、优化嵌套查询

使用嵌套查询有时候可以使用更有效的JOIN连接代替，这是因为MySQL中不需要在内存中创建临时表完成SELECT子查询与主查询两部分查询工作。但是并不是所有的时候都成立，最好是在on关键字后面的列有索引的话，效果会更好！

比如在表major中major_id是有索引的：

select * from student u left join major m on u.major_id=m.major_id where m.major_id is null;

而通过嵌套查询时，在内存中创建临时表完成SELECT子查询与主查询两部分查询工作，会有一定的消耗

select * from student u where major_id not in (select major_id from major);

7、使用SQL提示

SQL提示（SQL HINT）是优化数据库的一个重要手段，就是往SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化目的。下面是一些常用的SQL提示：

（1）USE INDEX：使用USE INDEX是希望MySQL去参考索引列表，就可以让MySQL不需要考虑其他可用索引，其实也就是possible_keys属性下参考的索引值

mysql> explain select* from user_info use index(id_index,ind_name_id) where user_id>0;+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | ind_name_id,id_index | NULL | NULL | NULL | 4 | 100 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set
mysql> explain select* from user_info use index(id_index) where user_id>0;+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | id_index | NULL | NULL | NULL | 4 | 100 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set

（2）IGNORE INDEX忽略索引

我们使用user_id判断，用不到其他索引时，可以忽略索引。即与USE INDEX相反，从possible_keys中减去不需要的索引，但是实际环境中很少使用。

mysql> explain select* from user_info ignore index(primary,ind_name_id,id_index) where user_id>0;+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4 | 33.33 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set

（3）FORCE INDEX强制索引

比如where user_id > 0，但是user_id在表中都是大于0的，自然就会进行ALL全表搜索，但是使用FORCE INDEX虽然执行效率不是最高（where user_id > 0条件决定的）但MySQL还是使用索引。

mysql> explain select* from user_info where user_id>0;+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | ALL | ind_name_id,id_index | NULL | NULL | NULL | 4 | 100 | Using where |+----+-------------+-----------+------------+------+----------------------+------+---------+------+------+----------+-------------+1 row in set

之后强制使用独立索引id_index(user_id)：

mysql> explain select* from user_info force index(id_index) where user_id>0;+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | user_info | NULL | range | id_index | id_index | 4 | NULL | 4 | 100 | Using index condition |+----+-------------+-----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+------+----------+-----------------------+1 row in set

总结

（1）很多时候数据库的性能是由于不合适（是指效率不高，可能会导致锁表等）的SQL语句造成，本篇博文只是介绍简单的SQL优化

（2）其中有些优化在真正开发中是用不到的，但是一旦出问题性能下降的时候需要去一一分析。

参考文献：www.cnblogs.com/jian0110/p/9410981.html

好了，今天技术部分就讲到这里。还有一个重要的事，我们现在已开放对外招导师。工资还可以，大概15K-25K，点击下面【链接】有详细介绍！(注意！每期我们只招1个人！)

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