浅谈数据库查询优化的几种思路

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六尺帐篷
0.6 2017.09.05 15:40* 字数 1333

1.使用索引

应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引

2.优化 SQL 语句

2.1通过 explain(查询优化神器)用来查看 SQL 语句的执行效果

可以帮助选择更好的索引和优化查询语句, 写出更好的优化语句。 通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的 SELECT 语句, 把关键字 EXPLAIN 加到前面, 查看执行计划。例如: explain select * from news;

2.2任何地方都不要使用 select * from t

用具体的字段列表代替“*” , 不要返回用不到的任何字段。
mysql innodb上的理解。
1,不需要的字段会增加数据传输的时间,即使mysql服务器和客户端是在同一台机器上,使用的协议还是tcp,通信也是需要额外的时间。
2,要取的字段、索引的类型,和这两个也是有关系的。举个例子,对于user表,有name和phone的联合索引,select name from user where phone=12345678912 和 select * from user where phone=12345678912,前者要比后者的速度快,因为name可以在索引上直接拿到,不再需要读取这条记录了。
3,大字段,例如很长的varchar,blob,text。准确来说,长度超过728字节的时候,会把超出的数据放到另外一个地方,因此读取这条记录会增加一次io操作。

2.3索引列不能参与计算,保持列“干净”

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);

2.4查询尽可能使用 limit 减少返回的行数, 减少数据传输时间和带宽浪费。

3 优化数据库对象

3.1优化表的数据类型

使用 procedure analyse()函数对表进行分析, 该函数可以对表中列的数据类型提出优化建议。 能小就用小。 表数据类型第一个原则是: 使用能正确的表示和存储数据的最短类型。 这样可以减少对磁盘空间、 内存、 cpu 缓存的使用。

使用方法: select * from 表名 procedure analyse();

3.2 对表进行拆分

通过拆分表可以提高表的访问效率。 有 2 种拆分方法

1.垂直拆分
把主键和一些列放在一个表中, 然后把主键和另外的列放在另一个表中。 如果一个表中某些列常用, 而另外一些不常用, 则可以采用垂直拆分。

2.水平拆分
根据一列或者多列数据的值把数据行放到二个独立的表中。

3.3 使用中间表来提高查询速度

创建中间表, 表结构和源表结构完全相同, 转移要统计的数据到中间表, 然后在中间表上进行统计, 得出想要的结果。

4.硬件优化

4.1 CPU 的优化

选择多核和主频高的 CPU。

4.2 内存的优化

使用更大的内存。 将尽量多的内存分配给 MYSQL 做缓存。

4.3 磁盘 I/O 的优化

4.3.1 使用磁盘阵列
RAID 0 没有数据冗余, 没有数据校验的磁盘陈列。 实现 RAID 0至少需要两块以上的硬盘, 它将两块以上的硬盘合并成一块, 数据连续地分割在每块盘上。

RAID1 是将一个两块硬盘所构成 RAID 磁盘阵列, 其容量仅等于一块硬盘的容量, 因为另一块只是当作数据“镜像”。使用 RAID-0+1 磁盘阵列。 RAID 0+1 是 RAID 0 和 RAID 1 的组合形式。 它在提供与 RAID 1 一样的数据安全保障的同时, 也提供了与 RAID 0 近似的存储性能。

4.3.2 调整磁盘调度算法
选择合适的磁盘调度算法, 可以减少磁盘的寻道时间

5.MySQL 自身的优化

对 MySQL 自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf 中的各项参数进行优化调整。 如指定 MySQL 查询缓冲区的大小, 指定 MySQL 允许的最大连接进程数等。

6.应用优化

6.1 使用数据库连接池

6.2 使用查询缓存

它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。 如果随后收到一个相同的查询, 服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。 查询缓存适用的对象是更新不频繁的表, 当表中数据更改后, 查询缓存中的相关条目就会被清空。

数据库
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