Mysql专题-SQL优化

本文聚焦SQL语句优化,涵盖大批量插入数据、insert、order by、group by、嵌套查询、OR条件、分页查询等语句的优化,还介绍了USE INDEX、IGNORE INDEX、FORCE INDEX等SQL提示的使用,以提高数据库操作效率。

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本文给大家介绍SQL语句优化。主要包括优化insert语句、优化order by语句、filesort优化、优化group by语句、优化嵌套查询、优化or条件、优化分页查询、使用SQL提示。

1.大批量插入数据

1.环境准备:以相同的表结构创建 表 tb_user_1tb_user_2

CREATE TABLE `tb_user_1` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(45) NOT NULL,
  `password` varchar(96) NOT NULL,
  `name` varchar(45) NOT NULL,
  `birthday` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` char(1) DEFAULT NULL,
  `email` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(45) DEFAULT NULL,
  `qq` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `status` varchar(32) NOT NULL COMMENT '用户状态',
  `create_time` datetime NOT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `unique_user_username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

2.当使用load 命令导入数据的时候,适当的设置可以提高导入的效率。
在这里插入图片描述

对于 InnoDB 类型的表,有以下几种方式可以提高导入的效率:

主键顺序插入

因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的,所以将导入的数据按照主键的顺序排列,可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键,那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键,所以如果可以给表创建一个主键,将可以利用这点,来提高导入数据的效率。

脚本文件介绍 :
    sql1.log  ----> 主键有序
    sql2.log  ----> 主键无序

插入id顺序排列数据:

load data local infile '/root/sql1.log' into table `tb_user_1` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

在这里插入图片描述

插入id无序排列的数据 :

load data local infile '/root/sql2.log' into table `tb_user_2` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

在这里插入图片描述

关闭唯一性索引校验 :

在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0,关闭唯一性校验,在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1,恢复唯一性校验,可以提高导入的效率。
在这里插入图片描述

手动提交事务:

如果应用使用自动提交的方式,建议在导入前执行 SET AUTOCOMMIT=0,关闭自动提交,导入结束后再执行 SET AUTOCOMMIT=1,打开自动提交,也可以提高导入的效率。
在这里插入图片描述

2.优化insert语句

当进行数据的insert操作的时候,可以考虑采用以下的几种优化方案。

如果需要同时对一张表插入很多行数据时,应该尽量使用多个值表的insert语句,这种方式将大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。使得效率比公开执行的单个insert语句快。

我们通过一个案例来验证上面提到的结论。我们一般插入数据的方式如下所示:

insert into tb_test values(1, 'Tom');
insert into tb_test values(2, 'Cat');
insert into tb_test values(3, 'Jerry');

优化后的方案为:

insert into tb_test values(1, 'Tom'),(2, 'Cat'),(3, 'Jerry');

在事务中进行数据的插入,具体的实现语句如下:

start transaction;
insert into tb_test values(1, 'Tom');
insert into tb_test values(2, 'Cat');
insert into tb_test values(3, 'Jerry');
commit;

数据有序插入,我们一般插入数据的方式如下所示:

insert into tb_test values(4, 'Tim');
insert into tb_test values(1, 'Tom');
insert into tb_test values(3, 'Jerry');
insert into tb_test values(5, 'Rose');
insert into tb_test values(2, 'Cat');

优化后的语句如下

insert into tb_test values(1, 'Tom');
insert into tb_test values(2, 'Cat');
insert into tb_test values(3, 'Jerry');
insert into tb_test values(4, 'Tim');
insert into tb_test values(5, 'Rose');

3.优化order by 语句

3.1.环境准备

CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;


insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');

-- 为数据库创建复合索引 
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);

3.2.两种排序方式

第一种是通过对返回数据进行排序,也就是通常说的 filesort 排序,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。

不是通过索引直接返回
在这里插入图片描述
第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据(直接从索引字段中返回,查询索引字段中的值),这种情况即为 using index,不需要额外排序,操作效率高。

直接返回索引列数据在这里插入图片描述
多字段,以及索引字段不同顺序 ,排序
在这里插入图片描述
查询返回非索引字段的值
在这里插入图片描述
查看当前表中的索引字段 :

show index from emp;

查看当前表中的索引字段
在这里插入图片描述

3.3.Filesort 的优化

通过创建合适的索引,能够减少 Filesort 的出现,但是在某些情况下,条件限制不能让Filesort消失,那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort , MySQL 有两种排序算法:

  1. 两次扫描算法 :MySQL4.1 之前,使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息,然后在排序区 sort buffer 中排序,如果sort buffer不够,则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后,再根据行指针回表读取记录,该操作可能会导致大量随机I/O操作。

  2. 一次扫描算法:一次性取出满足条件的所有字段,然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大,但是排序效率比两次扫描算法要高。

  3. MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小, 来判定是否那种排序算法,如果max_length_for_sort_data 更大,那么使用第二种优化之后的算法;否则使用第一种。

  4. 可以适当提高 sort_buffer_sizemax_length_for_sort_data 系统变量,来增大排序区的大小,提高排序的效率。

  5. 可以适当提高 sort_buffer_sizemax_length_for_sort_data 系统变量,来增大排序区的大小,提高排序的效率。

  6. 查看 系统变量 sort_buffer_sizemax_length_for_sort_data 系统变量的大小 :

show  variables like 'max_length_for_sort_data';

show  variables like 'sort_buffer_size';

在这里插入图片描述

4.优化group by 语句

  1. 由于GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作,而且与ORDER BY 相比,GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然,如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数,那么还需要一些聚合函数的计算。所以,在GROUP BY 的实现过程中,与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。
  2. 如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗, 则可以执行order by null 禁止排序。如下 :
-- 查看emp表中当前所存在的索引 
show index from emp;

-- 首先删除原来 emp 表中创建的 复合索引 
drop index index_emp_age_salary on emp;

-- 分析 分组查询的
explain select age ,count(*) from emp group by age;

emp表中当前存在的索引
在这里插入图片描述
分析分组查询emp表 未创建索引
在这里插入图片描述
优化后:禁止排序

explain select age ,count(*) from emp group by age order by null;

分析分组查询emp表 禁止排序
在这里插入图片描述
从上面的例子可以看出,第一个SQL语句需要进行"filesort",而第二个SQL由于order by null 不需要进行 “filesort”, 而上文提过Filesort往往非常耗费时间。

创建索引 :

create index index_emp_age_salary on emp(age,salary);

使用索引列进行分组:

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;

使用索引进行分组
在这里插入图片描述

5.优化嵌套查询

Mysql4.1版本之后,开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果,然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作,同时也可以避免事务或者表锁死,并且写起来也很容易。但是,有些情况下,子查询是可以被更高效的连接(JOIN)替代。

  1. 示例 ,查找有角色的所有的用户信息 :
-- 首先查询有角色信息的用户信息 
select * from t_user where id in (select user_id from user_role);

查询右角色的用户信息
在这里插入图片描述

  1. 示例, 查看查询有角色信息的所有用户信息sql的执行计划 :
explain select * from t_user where id in (select user_id from user_role);

查看使用字表作为查询条件时的 sql 执行计划
在这里插入图片描述

  1. 优化后
-- 多表连接查询
select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;
-- 查看多表连接查询的执行计划
explain select * from t_user u , user_role ur where u.id = ur.user_id;

执行多表连接查询
在这里插入图片描述
执行多表连接查询的执行计划
在这里插入图片描述

6.优化OR条件

  1. 对于包含OR的查询子句,如果要利用索引,则OR之间的每个条件列都必须用到索引 , 而且不能使用到复合索引; 如果没有索引,则应该考虑增加索引。
  2. 获取 emp 表中的所有的索引 :
show index from emp;

获取emp表中使用的索引
在这里插入图片描述

  1. 示例 :使用 or 连接其中一个有索引,另一个没索引,此时不会走索引。
explain select * from emp where id = 1 or age = 'Tom';

explain select * from emp where id = 1 union select * from emp where name='Tom';

使用or关键字 和 union 执行计划分析
在这里插入图片描述

  1. 示例
explain select * from emp where age = 20 or salary = 3500;
explain select * from emp where age = 20 union select * from emp where salary =3500;

使用or连接时如果索引是联合索引也不会走索引
在这里插入图片描述
使用union优化之后求并集
在这里插入图片描述

  1. 示例: 使用单列索引查询,使用or进行连接,查询效率也不是很高。
explain select * from emp where id =1 or id =10;
explain select * from emp where id = 1 union select * from emp where id = 10;

使用单列索引进行查询,使用or进行连接的时候查询效率不是很高
在这里插入图片描述
使用单列索引使用union进行并集查询效率会非常高
在这里插入图片描述

  1. 示例 :
explain select * from emp where id =1 or age = 20;
explain select* from emp where id = 1 union select *  from emp where age = 20;

单列索引和复合索引使用or连接
在这里插入图片描述
单列索引和复合索引使用union并集查询效率比较高
在这里插入图片描述
我们来比较下重要指标,发现主要差别是 type 和 ref 这两项 。 type 显示的是访问类型,是较为重要的一个指标,结果值从好到坏依次是:

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null  > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

7. 优化分页查询

  1. 一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是 limit 2000000,10 ,此时需要MySQL排序前2000010 记录,仅仅返回2000000 - 2000010 的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大 。

  2. 示例: 查询一张用户数据量为 100 完条数据的表 ;

-- 查看该表的索引字段 
show index from tb_user_1;

-- 查询 从 990000 开始之后的 10条数据 使用普通的查询 
select *from tb_user_1 limit 990000 , 10;

查询tb_user_1的索引字段

在这里插入图片描述
查询 从 990000 开始之后的 10条数据 使用普通的查询

在这里插入图片描述

7.1 优化思路一

  1. 在索引上完成排序分页操作,最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

-- 首先完成主键id分页排序
select id from tb_user_1 order by limit 990000 ,10;

-- 根据主键关联回到原表 
select *from tb_user_1 tu , (select id from tb_user_1 order by id limit 990000 , 10) t where tu.id = t.id;

首先完成主键id分页排序
在这里插入图片描述
优化前后查询效率对比
在这里插入图片描述

7.2 优化思路二

1 .该方案适用于主键自增的表,可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 。但是首先必须满足该表中主键不能出现断层的情况。

把Limit 查询转换成某个位置的查询
在这里插入图片描述

8.使用SQL提示

SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

8.1.USE INDEX

在查询语句中表名的后面,添加 use index 来提供希望MySQL去参考的索引列表,就可以让MySQL不再考虑其他可用的索引。

查看tb_seller表所包含的索引:

show index  from tb_user;

为name 、status 、address三个字段创建复合索引;

create index index_seller_name_status_address on tb_seller(name,status,address);

使用use index 为Mysql提供参考,让其主要使用哪个索引;
在这里插入图片描述

8.2. IGNORE INDEX

如果用户只是单纯的想让MySQL忽略一个或者多个索引,则可以使用 ignore index 作为 hint

explain select * from tb_seller ignore index(idx_seller_name) where name = '小米科技';

使用 ignore index 忽略一个不想使用的索引
在这里插入图片描述

8.3. FORCE INDEX

为强制MySQL使用一个特定的索引,可在查询中使用 force index 作为hint 。

explain select * from tb_seller force index (idx_seller_addr)  where address = '北京市';

使用force index为mysql强制指定一个索引
在这里插入图片描述

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