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項(xiàng)目中常用的 19 條 MySQL 優(yōu)化分別是是什么，相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
一、EXPLAIN
做 MySQL 優(yōu)化，我們要善用 EXPLAIN 查看 SQL 執(zhí)行計(jì)劃。
下面來個(gè)簡(jiǎn)單的示例，標(biāo)注 (1,2,3,4,5) 我們要重點(diǎn)關(guān)注的數(shù)據(jù)：
type 列，連接類型。一個(gè)好的 sql 語句至少要達(dá)到 range 級(jí)別。杜絕出現(xiàn) all 級(jí)別
key 列，使用到的索引名。如果沒有選擇索引，值是 NULL。可以采取強(qiáng)制索引方式
key_len 列，索引長(zhǎng)度
rows 列，掃描行數(shù)。該值是個(gè)預(yù)估值
extra 列，詳細(xì)說明。注意常見的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary
二、SQL 語句中 IN 包含的值不應(yīng)過多
MySQL 對(duì)于 IN 做了相應(yīng)的優(yōu)化，即將 IN 中的常量全部存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)組里面，而且這個(gè)數(shù)組是排好序的。但是如果數(shù)值較多，產(chǎn)生的消耗也是比較大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了; 再或者使用連接來替換。
三、SELECT 語句務(wù)必指明字段名稱
SELECT * 增加很多不必要的消耗(cpu、io、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬); 增加了使用覆蓋索引的可能性; 當(dāng)表結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)，前斷也需要更新。所以要求直接在 select 后面接上字段名。
四、當(dāng)只需要一條數(shù)據(jù)的時(shí)候，使用 limit 1
這是為了使 EXPLAIN 中 type 列達(dá)到 const 類型
五、如果排序字段沒有用到索引，就盡量少排序
六、如果限制條件中其他字段沒有索引，盡量少用 or
or 兩邊的字段中，如果有一個(gè)不是索引字段，而其他條件也不是索引字段，會(huì)造成該查詢不走索引的情況。很多時(shí)候使用 union all 或者是 union(必要的時(shí)候)的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果
七、盡量用 union all 代替 union
union 和 union all 的差異主要是前者需要將結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的 CPU 運(yùn)算，加大資源消耗及延遲。當(dāng)然，union all 的前提條件是兩個(gè)結(jié)果集沒有重復(fù)數(shù)據(jù)。
八、不使用 ORDER BY RAND()
select id from `table_name` order by rand() limit 1000;上面的 sql 語句，可優(yōu)化為
select id from `table_name` t1 join (select rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 on t1.id t2.nid limit 1000;九、區(qū)分 in 和 exists，not in 和 not exists
select * from 表 A where id in (select id from 表 B)上面 sql 語句相當(dāng)于
select * from 表 A where exists(select * from 表 B where 表 B.id= 表 A.id)區(qū)分 in 和 exists 主要是造成了驅(qū)動(dòng)順序的改變(這是性能變化的關(guān)鍵)，如果是 exists，那么以外層表為驅(qū)動(dòng)表，先被訪問，如果是 IN，那么先執(zhí)行子查詢。所以 IN 適合于外表大而內(nèi)表小的情況;EXISTS 適合于外表小而內(nèi)表大的情況。更多內(nèi)容：面試題內(nèi)容聚合
關(guān)于 not in 和 not exists，推薦使用 not exists，不僅僅是效率問題，not in 可能存在邏輯問題。如何高效的寫出一個(gè)替代 not exists 的 sql 語句?
原 sql 語句
select colname hellip; from A 表 where a.id not in (select b.id from B 表)高效的 sql 語句
select colname hellip; from A 表 Left join B 表 on where a.id = b.id where b.id is null取出的結(jié)果集如下圖表示，A 表不在 B 表中的數(shù)據(jù)
十、使用合理的分頁方式以提高分頁的效率
select id,name from table_name limit 866613, 20使用上述 sql 語句做分頁的時(shí)候，可能有人會(huì)發(fā)現(xiàn)，隨著表數(shù)據(jù)量的增加，直接使用 limit 分頁查詢會(huì)越來越慢。
優(yōu)化的方法如下：可以取前一頁的最大行數(shù)的 id，然后根據(jù)這個(gè)最大的 id 來限制下一頁的起點(diǎn)。比如此列中，上一頁最大的 id 是 866612。sql 可以采用如下的寫法：
select id,name from table_name where id 866612 limit 20十一、分段查詢
在一些用戶選擇頁面中，可能一些用戶選擇的時(shí)間范圍過大，造成查詢緩慢。主要的原因是掃描行數(shù)過多。這個(gè)時(shí)候可以通過程序，分段進(jìn)行查詢，循環(huán)遍歷，將結(jié)果合并處理進(jìn)行展示。
如下圖這個(gè) sql 語句，掃描的行數(shù)成百萬級(jí)以上的時(shí)候就可以使用分段查詢
十二、避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷
對(duì)于 null 的判斷會(huì)導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。
十三、不建議使用 % 前綴模糊查詢
例如 LIKE“%name”或者 LIKE“%name%”，這種查詢會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。但是可以使用 LIKE“name%”。
那如何查詢 %name%?
如下圖所示，雖然給 secret 字段添加了索引，但在 explain 結(jié)果果并沒有使用
那么如何解決這個(gè)問題呢，答案：使用全文索引
在我們查詢中經(jīng)常會(huì)用到 select id,fnum,fdst from table_name where user_name like %zhangsan%。這樣的語句，普通索引是無法滿足查詢需求的。慶幸的是在 MySQL 中，有全文索引來幫助我們。
創(chuàng)建全文索引的 sql 語法是：
ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT INDEX `idx_user_name` (`user_name`);使用全文索引的 sql 語句是：
select id,fnum,fdst from table_name where match(user_name) against(zhangsan in boolean mode);注意：在需要?jiǎng)?chuàng)建全文索引之前，請(qǐng)聯(lián)系 DBA 確定能否創(chuàng)建。同時(shí)需要注意的是查詢語句的寫法與普通索引的區(qū)別
十四、避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作
比如：
select user_id,user_project from table_name where age*2=36;中對(duì)字段就行了算術(shù)運(yùn)算，這會(huì)造成引擎放棄使用索引，建議改成
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;十五、避免隱式類型轉(zhuǎn)換
where 子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換，建議先確定 where 中的參數(shù)類型
十六、對(duì)于聯(lián)合索引來說，要遵守最左前綴法則
舉列來說索引含有字段 id,name,school，可以直接用 id 字段，也可以 id,name 這樣的順序，但是 name，school 都無法使用這個(gè)索引。所以在創(chuàng)建聯(lián)合索引的時(shí)候一定要注意索引字段順序，常用的查詢字段放在最前面
十七、必要時(shí)可以使用 force index 來強(qiáng)制查詢走某個(gè)索引
有的時(shí)候 MySQL 優(yōu)化器采取它認(rèn)為合適的索引來檢索 sql 語句，但是可能它所采用的索引并不是我們想要的。這時(shí)就可以采用 force index 來強(qiáng)制優(yōu)化器使用我們制定的索引。
十八、注意范圍查詢語句
對(duì)于聯(lián)合索引來說，如果存在范圍查詢，比如 between, , 等條件時(shí)，會(huì)造成后面的索引字段失效。
十九、關(guān)于 JOIN 優(yōu)化
LEFT JOIN A 表為驅(qū)動(dòng)表
INNER JOIN MySQL 會(huì)自動(dòng)找出那個(gè)數(shù)據(jù)少的表作用驅(qū)動(dòng)表
RIGHT JOIN B 表為驅(qū)動(dòng)表
注意：MySQL 中沒有 full join，可以用以下方式來解決
select * from A left join B on B.name = A.name where B.name is null union all select * from B;(1) 盡量使用 inner join，避免 left join
參與聯(lián)合查詢的表至少為 2 張表，一般都存在大小之分。如果連接方式是 inner join，在沒有其他過濾條件的情況下 MySQL 會(huì)自動(dòng)選擇小表作為驅(qū)動(dòng)表，但是 left join 在驅(qū)動(dòng)表的選擇上遵循的是左邊驅(qū)動(dòng)右邊的原則，即 left join 左邊的表名為驅(qū)動(dòng)表。為什么代碼規(guī)范要求 SQL 語句不要過多的 join?
(2) 合理利用索引
被驅(qū)動(dòng)表的索引字段作為 on 的限制字段。
(3) 利用小表去驅(qū)動(dòng)大表
從原理圖能夠直觀的看出如果能夠減少驅(qū)動(dòng)表的話，減少嵌套循環(huán)中的循環(huán)次數(shù)，以減少 IO 總量及 CPU 運(yùn)算的次數(shù)。
(4) 巧用 STRAIGHT_JOIN
inner join 是由 mysql 選擇驅(qū)動(dòng)表，但是有些特殊情況需要選擇另個(gè)表作為驅(qū)動(dòng)表，比如有 group by、order by 等「Using filesort」、「Using temporary」時(shí)。STRAIGHT_JOIN 來強(qiáng)制連接順序，在 STRAIGHT_JOIN 左邊的表名就是驅(qū)動(dòng)表，右邊則是被驅(qū)動(dòng)表。在使用 STRAIGHT_JOIN 有個(gè)前提條件是該查詢是內(nèi)連接，也就是 inner join。其他鏈接不推薦使用 STRAIGHT_JOIN，否則可能造成查詢結(jié)果不準(zhǔn)確。
這個(gè)方式有時(shí)可能減少 3 倍的時(shí)間。
這里只列舉了上述優(yōu)化方案，當(dāng)然還有其他的優(yōu)化方式，大家可以去摸索嘗試。
看完上述內(nèi)容，你們掌握項(xiàng)目中常用的 19 條 MySQL 優(yōu)化分別是是什么的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注丸趣 TV 行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
