《MySQL慢查询优化》之SQL语句及索引优化
1、慢查询优化方式
- 服务器硬件升级优化
- Mysql服务器软件优化
- 数据库表结构优化
- SQL语句及索引优化
本文重点关注于SQL语句及索引优化,关于其他优化方式以及索引原理等,请关注本人《MySQL慢查询优化》系列博文。优化我个人遵循的原则:积小胜为大胜,以空间换时间。-《论持久战》
2、数据源
工欲善其事必先利其器,为了测试与验证的方便,数据库可以直接采用MySQL官方提供的测试数据库employees,该数据库关系复杂度适中以及数据量较大,适合做SQL语句及索引优化分析,引用官方instruction:
The database contains about 300,000 employee records with 2.8 million salary entries.
The export data is 167 MB, which is not huge, but heavy enough to be non-trivial for testing.
- 数据库获取方式:https://github.com/gavincoder/test_db
- 数据库E-R关系图:
3、分析工具
采用explain指令直接模拟Mysql优化器执行SQL语句,查看SQL语句的执行计划。
示例:
explain命令执行结果包括若干参数:id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra;重点关注type、possible_keys、key、key_len、extra 这五个参数。
- possible_keys:此次查询中可能会被选用的索引,注意这些索引不一定被查询使用到。
- key:此次查询中真正使用到的索引。当为复合索引时,不确定是否被充分使用。
- type:访问类型,表示MySQL在表中查找所需行的方式。常用的类型有: ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL(性能从左到右逐步提升),其中:
ALL | Full Table Scan, MySQL将遍历全表以找到匹配的行; |
index | Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树; |
range | 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行; |
ref | 表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值; |
eq_ref | 类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件; |
const system |
当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下,使用system; |
NULL | MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。 |
- key_len:表示索引中使用的字节数,用来计算索引是否被充分使用,不损失精确性的情况下,长度越短越好 ;
key_len=字符长度*字节数+类型+是否允许为空 | ||||||
索引是否充分使用:复合索引每个列都需要计算,所有索引列都生效了才是充分利用。 | ||||||
计算规则: 。字节数相关:长度、字符编码、类型(int+0,char+0,varchar+2)、是否允许为空(空+1,非空+0); 。int类型字节数为4; 。char和varchar的长度是指字符数,一个字符在编码gbk为2个字节、utf-8为3个字节,需要:字符数*字节。 |
||||||
示例:
|
- extra:
Using where说明:SQL使用了where条件过滤数据; |
Using index说明:表示已经使用了覆盖索引。SQL所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上,而无需访问实际的行记录。(聚簇型索引,innodb的主键索引) |
4、索引策略
索引策略是指创建使用索引所要遵循的规则,换句话说,违背了这些规则会导致索引失效或者查询效率降低。
策略1:尽量考虑覆盖索引 |
策略2:遵循最左前缀匹配 |
策略3:范围查询字段放最后 |
策略4:不对索引字段进行逻辑操作 |
策略5:尽量全值匹配 |
策略6:Like查询,左侧尽量不要加% |
策略7:注意null/not null 可能对索引有影响 |
策略8:尽量减少使用不等于 |
策略9:字符类型务必加上引号 |
策略10:OR关键字前后尽量都为索引列 |
测试数据表:
show index from employees;
策略1:尽量考虑覆盖索引
覆盖索引:SQL只需要通过遍历索引树就可以返回所需要查询的数据,而不必通过辅助索引查到主键值之后再去查询数据(回表操作)。回表操作的详细介绍可以参考本人《MySQL慢查询优化》系列博文之索引。
EG:
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE gender ='M' ;
Using index:表示已经使用了覆盖索引。
策略2:遵循最左前缀匹配
联合索引命中必须遵循“最左前缀法则”。即SQL查询Where条件字段必须从索引的最左前列开始匹配,不能跳过索引中的列。
EG:
联合索引 |
INDEX idx_empno_birthdate_gender(emp_no,birth_date,gender) |
联合索引命中的where条件字段列表 |
实际上联合索引idx_empno_birthdate_gender等价建立了三个索引。 |
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE birth_date = '1963-06-01' AND gender ='F';
注:表存在多个索引时,即使Where条件满足最左前缀规则,SQL执行时也未必一定会命中联合索引,根据性能可能直接使用了主键索引。
EG:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_no = 10010 AND birth_date = '1963-06-01' AND gender ='F';
PRIMARY KEY (`emp_no`)
策略3:范围查询字段放最后
联合索引定义时,务必将范围查询字段放在最后。使用联合索引时范围列后面的索引列无法生效,同时索引最多用于一个范围列,如果查询条件中有多个范围列,也只能用到一个范围列索引。
索引的定义需要参考具体的SQL实现。
EG1:
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE emp_no > 10015 AND gender ='F';
只是使用到了主键索引PRIMARY(emp_no),联合索引未生效idx_empno_birthdate_gender(emp_no,birth_date,gender);
删除idx_empno_birthdate_gender索引,新建联合索引idx_gender_birthdate_empno(gender,birth_date,emp_no);
EG2:
EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE emp_no > 10015 AND gender ='F';
策略4:不对索引字段进行逻辑操作
在索引字段上进行计算、函数、类型转换(自动\手动)都会导致索引失效。
EG:
CREATE INDEX idx_first_name ON employees(first_name);
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE LEFT(first_name,3) ='Geo';
策略5:尽量全值匹配
全值匹配也就是精确匹配不使用like查询(模糊匹配),使用like会使查询效率降低。
策略6:Like查询,左侧尽量不要加%
like 以%开头,当前列索引无效(当为联合索引时,当前列和后续列索引不生效,可能导致索引使用不充分);当like前缀没有%,后缀有%时,索引有效。
EG1:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'Geo%';
EG2:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'%Geo%';
策略7:注意NULL/NOT NULL可能对索引有影响
在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL条件,可能对索引有所影响。
- 字段定义默认为NULL时,NULL索引生效,NOT NULL索引不生效;
- 字段定义明确为NOT NULL ,不允许为空时,NULL/NOT NULL索引列,索引均失效;
EG1:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NULL;
EG2:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;
EG3:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;
策略8:尽量减少使用不等于
不等于操作符是不会使用索引的。不等于操作符包括:not,<>,!=。
优化方法:数值型 key<>0 改为 key>0 or key<0。
EG:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name != 'Georgi';
策略9:字符类型务必加上引号
若varchar类型字段值不加单引号,可能会发生数据类型隐式转化,自动转换为int型,使索引无效。
EG:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 1;
策略10:OR关键字前后尽量都为索引列
当OR左右查询字段只有一个是索引,会使该索引失效,只有当OR左右查询字段均为索引列时,这些索引才会生效。OR改UNION效率高。
EG1:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR emp_no = 20001;
EG2:
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR last_name = 'Facello';
后续:
- 当全表扫描速度比索引速度快时,MySQL会使用全表扫描,此时索引失效。
- 表中存在多个索引时,即使where条件满足某个索引策略,MySQL查询优化器也不一定会使用该索引,可能使用其他索引,取决于性能。另外,当某个索引没有命中也不一定会走全表扫描,可能走其他索引。
- 理论上索引对顺序是敏感的,也就是说where子句的字段列表需要讲究顺序,但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以匹配适合的索引,因此,允许我们不去刻意关注where子句的条件顺序。
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