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MySQL 如何进行慢 SQL 优化?

mysql技术 mb5fdcae3079e89 18次浏览 已收录 0个评论

思路:

  • 通过慢查询日志去寻找哪些 SQL 执行效率低

  • 使用 explain 获取低效率的 SQL 执行计划

  • 结合 SQL 与执行计划,进行分析与优化

 

引起 SQL 查询很慢的原因与解决办法:

1、没有索引。解决办法:

  • 根据 where 和 order by 使用比较频繁的字段创建索引,提高查询效率

  • 索引不宜过多,单表最好不要超过 6 个。索引过多会导致占用存储空间变大;insert、update 变慢

  • 删除未使用的索引

 

2、索引未生效。解决办法:

  • 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,创建表默认值是 NULL。尽量使用 NOT NULL,或使用特殊值,如 0、-1

  • 避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符, MySQL 只有对以下操作符才使用索引:<、<=、=、>、>=、BETWEEN、IN、非 % 开头的 LIKE

  • 避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,可以使用 UNION 进行连接

  • 能用 union all 就不用 union,union 过滤重复数据要耗费更多的 CPU 资源

  • 避免部分 like 查询,如 ‘%ConstXiong%’

  • 避免在索引列上使用计算、函数

  • in 和 not in 慎用,能用 between 不要用 in

  • select 子句中避免使用 *

 

3、单表数据量太大。解决办法:

  • 分页查询(在索引上完成排序分页操作、借助主键进行关联)

  • 单表数据过大,进行分库分表

  • 考虑使用非关系型数据库提高查询效率

  • 全文搜索场景较多,考虑使用 ElasticSearch、solr

 

提升性能的一些技巧:

  • 尽量使用数字型字段

  • 只需要一行数据时使用 limit 1

  • 索引尽量选择较小的列

  • 不需要的数据在 GROUP BY 之前过滤掉

  • 大部分时候 exists、not exists 比 in、not in 效率(除了子查询是小表的情况使用 in 效率比 exists 高)

  • 不确定长度的字符串字段使用 varchar/nvarchar,如使用 char/nchar 定长存储会带来空间浪费

  • 不要使用 select *,去除不需要的字段查询

  • 避免一次性查询过大的数据量

  • 使用表别名,减少多表关联解析时间

  • 多表 join 最好不超过 5 个,视图嵌套最好不超过 2 个

  • or 条件查询可以拆分成 UNION 多个查询

  • count(1) 比 count(*) 有效

  • 判断是否存在数据使用 exists 而非 count,count 用来获取数据行数

PS:继续刷题ing… 汇总于小程序与博客


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