深入浅出MySQL(十)关于mysql查询的一些优化技巧

深入学习理解MySQL高级特性系列(四) -- 深入浅出查询性能优化 阅读详情

EXPLAIN
先是最简单的一个分析:
EXPLAIN(SELECT admin_name FROM w_admin )
在这里插入图片描述
这里面显示了查询类型select_type为简单查询,type指的是字段,possible_keys是指使用了哪个索引来进行搜索,key是指mysql实际使用的索引,key_len是指响应索引的长度,ref是指链接的匹配条件(例如外键查询):rows是指mysql根据统计信息以及索引选用的情况。
例如这样一条关于管理员角色分配查询的sql语句。
在这里插入图片描述
in查询里面不要包含太多的字段内容:
in实际上是用了数组来存储里面的字段信息的,如果这些数字都是连续的话,就建议不要用in了,用between会好些。

执行select语句的时候,尽量指明字段名称
减少网络的io耗损

当查询数据只有一条的时候,尽量使用limit 1
这是为了能够使得EXPLAIN中的type列达到const类型

如果说sql语句进行排序的时候,尽量使得排序的关键字是索引字段

如果限制条件中其他字段没有使用到索引,则尽量少用or
通常会用union all或者union来替代

union和union all的使用区别
前者在进行数据整合的时候会进行去重和重新排序,因此会消耗较多的cpu性能,所以使用的时候需要谨慎。(UNION ALL 查询的时候没有去重,所以可能会查询出来多余部分的数据)

随机查询的实现技巧
SELECT * from w_article ORDER BY RAND() limit 10
这种方式实现的随机查询一般性能消耗会比较大,不妨试试用limit来进行优化,limit的开始位置通过java或者php代码,传入相应的参数来进行设置。

常用的查询关键字 in和exists的区别?
两种关键字驱动的查询顺序有所不同,这也是性能变化的关键之处。
exists:外表驱动
in:内表驱动,先进行子查询
优化可以考虑:

原SQL语句:

select colname … from A表 where a.id not in (select b.id from B表)

高效的SQL语句:

select colname … from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

合理高效的分页技巧:
通过一些limit来进行分页的话,当数据量增大的时候,查询会越来越慢。
不妨可以通过相应的id来进行起始点优化性能。不过这招很不靠谱。

尽量在where字句中用到null值,因为这样会放弃使用全表查询

不建议使用%前缀模糊查询
例如LIKE“%name”或者LIKE“%name%”,这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。
那如何查询%name%?
如下图所示,虽然给secret字段添加了索引,但在explain结果并没有使用:
那么如何解决这个问题呢,答案:使用全文索引。
在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangsan%’; 。这样的语句,普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中,有全文索引来帮助我们。(但是全文索引只在MYISAM里能被支持)
创建全文索引的SQL语法是:
ALTER TABLE dynamic_201606 ADD FULLTEXT INDEX idx_user_name (user_name);
使用全文索引的SQL语句是:
select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where match(user_name) against(‘zhangsan’ in boolean mode);
注意:在需要创建全文索引之前,请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别。

在where字句中尽量少些一些对于字段的表达式操作,容易造成数据库引擎放弃索引的操作
举个例子来说:

select user_id,user_project from user_base where age*2=36;

中对字段就行了算术运算,这会造成引擎放弃使用索引,建议改成:

select user_id,user_project from user_base where age=36/2;

对于联合索引来说,要遵守最左前缀法则
举列来说索引含有字段id、name、school,可以直接用id字段,也可以id、name这样的顺序,但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序,常用的查询字段放在最前面。

必要时可以使用force index来强制查询走某个索引
有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索SQL语句,但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用forceindex来强制优化器使用我们制定的索引。

当我们使用了范围查询的时候,联合索引可能会失效
对于联合索引来说,如果存在范围查询,比如between、>、<等条件时,会造成后面的索引字段失效。

LEFT JOIN A表为驱动表,INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表,RIGHT JOIN B表为驱动表。
在这里插入图片描述

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身"农奴"把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞谋福祉,坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟! 1071

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