MySQL—SQL优化

学到了几个不错的sql优化方法：

1、技术优化

建立索引并确保合理有效使用上索引，分析执行计划，在基于代价执行场景下，通过执行计划explain不是高手很难分析出问题（慢慢学习吧~）。

2、业务优化

1）明确查询主表再left join查询辅助列，from MainTabel m，m中包括整个sql返回结果的全部行；

A表的ID取前10然后再取B表的name

select T.,B.name from (select from A order by a.id limit 10 ) T left join B on t.id = b.id

2）去掉不必要的列和表；

去掉列好说，去掉表别说不可能，见过不少，特别是用到数据量大的表进行关联取数据，没业务环境例子不那么好举。

select tn.id,tn.cn, t1.c1,t2.c2,… from t1,t2,…,tn where … and tn.id = ‘100’ and tn.cn = ‘cn’

考虑不使用tn表，查询列用到tn的两个列如果非得加在sql里可以写成select ‘100’ id, ‘cn’ cn, … from …

去掉不必要的表优化效果非常明显，前提是得较深入了解业务。

3）利用子查询限定数据范围；

select * from t1,t2,…,tn条件全部在where中

实际上用到t2表仅有一条记录，过多的条件关联未能确保对于记录少的表优先处理，可以考虑

select * from t1,(select * from t2 where t2条件),…,tn

4）子查询未加条件导致范围过大；

select t1.c1,t1.c2,t2.cnt

from t1,(select c3,max(c4) cnt from t1 group by c3) t2

where t1.c3 = t2.c3

and t1.id1 = ? and t1.id2 = ?

在t2子查询中group by的是整个t1表数据，实际只需要对id1和id2为特定值的数据进行分组，在子查询中加上条件。

5）创建临时表或使用with语法；

with w_tab as

(select from t1,t2,t3)

select from w_tab m, w_tab a

6）优化count()、min()、max()

min() ：如果使用min()函数的数据列创建了索引，那么查询在O(1)的时间内完成，B-tree可以直接找最左端的数据。同理，max()直接找最右端的数据返回

count()：没有where条件的count对于myisam存储引擎来说是很快的，因为在myisam引擎中维护了一个变量来存储行数

7）优化order by，使用索引扫描来做排序

order by 的列要满足最左索引，也可以跟where条件同时使用来满足最左索引

条件： **

1）最左索引，不能跳跃

2）顺序跟索引顺序一致

3）排序顺序要一致，不能一个升序一个降序**

示例：

CREATE TABLE

pro_subgroup

(

pro_subgroup_id

int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT

pro_subgroup_name

varchar(50) NOT NULL DEFAULT ”

pro_group_id

int(10) NOT NULL DEFAULT ‘0’

PRIMARY KEY (

pro_subgroup_id

),

KEY

name_id

(

pro_subgroup_id

,

pro_subgroup_name

,

pro_group_id

)

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=17 DEFAULT CHARSET=utf8

EXPLAIN SELECT * FROM pro_subgroup ps

ORDER BY ps.

pro_subgroup_id

DESC, ps.

pro_group_id

DESC

Using index; Using filesort

跳跃未使用索引

8）使用覆盖索引。覆盖索引就是查询的列是全部的索引或部分索引列。使用覆盖索引的好处就是不需要回表再取其他列数据，直接使用索引查询就能返回结果，查询效率会提高很多。

对于innodb存储引擎而言，主键索引是聚集索引，聚集索引在叶子结点上保存了行的其他信息。二级索引在叶子结点上保存了行了主键值。如果在innodb上不使用覆盖索引，那么在需要先遍历二级索引，找到相应的主键值，然后再从主键查找其他列的信息。而使用覆盖索引就可以直接返回索引查询到的信息。

对于myisam来说，myisam的索引文件时存在内存中的，数据文件时放在磁盘中的。如果使用覆盖索引相当于是只访问内存数据，不用去磁盘查找。所以效率也是相当好的。

查询全部的索引列，可以使用覆盖索引

Key(

name

)

EXPLAIN SELECT NAME FROM user_admin



注意使用覆盖索引时，查询的列必须在一个索引集里面。比如单独给name和password创建了两个索引。此时select name,password from table是无法使用覆盖索引的

查询列不在一个索引集里，无法使用覆盖索引

Key name(

name

)

Key password (‘password’)

EXPLAIN SELECT NAME,PASSWORD FROM user_admin



查询列为索引的一部分，可以使用覆盖索引

Key name_password (

name

,

password

)

EXPLAIN SELECT NAME FROM user_admin



查询全部的列

EXPLAIN SELECT * FROM user_admin WHERE NAME=’admin’ AND PASSWORD =”



Using index condition :必要的时候查看是否需要全表扫描，因为select * 还是要读到表数据的，但是使用了索引。

优化

EXPLAIN SELECT * FROM user_admin a JOIN (SELECT admin_id FROM user_admin WHERE NAME=’admin’ AND PASSWORD =”) b

ON a.admin_id = b.admin_id



没有优化

继续。。

修改key:

alter table modify key name_password_email id_name_password(‘admin_id’,’name’,’password’)

EXPLAIN SELECT * FROM user_admin a JOIN (SELECT admin_id FROM user_admin WHERE NAME=’admin’ AND PASSWORD =”) b

ON a.admin_id = b.admin_id



终于可以了，子查询使用覆盖索引，然后对查询出的结果再与主表进行连接查询其他列数据

如果表使用的引擎是innoDB，那么可以有效的利用主键进行覆盖索引查询。因为二级索引的叶子结点保存了主键值

EXPLAIN SELECT admin_id,NAME FROM user_admin WHERE NAME=”



9)优化分页limit

在（mysql——sql优化继上篇）中有详细的介绍。

不知道问什么一篇文章会限制字数。。。。。。（无语）