mysql查询优化器提示(hint)

本文介绍了在MySQL中如何使用USE INDEX提示来指导查询优化器选择更适合的索引,以提升查询效率。通过示例展示了在classicmodels数据库的customers表上创建和查看索引,并解释了如何检查和影响查询优化器选择的索引。

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MySQL中,当我们提交SQL查询时,查询优化器默认选择一些索引来获得最佳的查询计划,有时可能不是最好的,但是可通过使用名为USE INDEX的索引提示来推荐查询优化器应该使用的索引。

一起看下MySQL USE INDEX提示的语法:

SELECT select_list
FROM table_name USE INDEX(index_list)
WHERE condition;

这个语法的作用是,USE INDEX指示查询优化器使用其中一个命名索引来查找表中的行。

零:先看下使用的公开数据

这里我们使用classicmodels数据库中一张customers表来演示我们USE INDEX的使用,先看下customers表结构
customers

一:使用SHOW INDEXES语句显示customers表的所有索引:
 #显示表所有索引
SHOW INDEXES FROM customers;

二:接下来我们一起再创造四个其他的索引
CREATE INDEX idx_c_ln  ON customers(contactLastName);
CREATE INDEX idx_c_fn ON customers(contactFirstName);
CREATE INDEX idx_name_fl  ON customers(contactFirstName,contactLastName);
CREATE INDEX idx_name_lf  ON customers(contactLastName,contactFirstName);
三:查看某个查询语句使用了哪些索引

找到联系人姓名或联系人姓氏的客户以字母A开头。使用EXPLAIN语句检查使用了哪些索引:

  EXPLAIN SELECT *
FROM
    customers
WHERE
    contactFirstName LIKE 'A%'
        OR contactLastName LIKE 'A%';

就像结果中展示的一样,查询优化器使用了idx_c_fn and idx_c_ln

四:如果有更好的索引使用,可以使用USE INDEX

比如说认为 idx_c_flidx_c_lf 比较好,我们来看下使用情况

EXPLAIN SELECT *
FROM
    customers
USE INDEX (idx_name_fl, idx_name_lf)
WHERE
    contactFirstName LIKE 'A%'
        OR contactLastName LIKE 'A%';

一起看下结果

这时候我们便看到查询优化器使用了我们推荐的索引了。

参考原文
MySQL USE INDEX Hint

<think>我们面对的是MySQL查询优化中的不等于操作(!=或<>)优化问题。根据引用内容,优化主要涉及索引使用、查询重写、优化器行为等方面。下面将结合引用内容逐步分析: 1. **索引优化(引用[1][2][4])**: - 避免在索引列上使用函数或计算(引用[2]) - 不等于操作通常会导致索引失效(引用[4]可能提到索引失效场景) - 考虑覆盖索引来减少回表(引用[4]) 2. **查询重写(引用[1][3])**: - 将不等于操作转化为其他可利用索引的形式(如范围查询) - 使用联合索引或覆盖索引优化 3. **优化器控制(引用[3])**: - 了解优化器如何处理不等于操作 - 使用优化器提示hint)引导执行计划 具体优化策略: 1. **避免全表扫描**:由于不等于操作通常无法有效利用索引(因为要排除的值分散在数据中),优化器可能选择全表扫描。如果数据量大,这会导致性能问题。 - 替代方案:将`!=`改为`IN`或`BETWEEN`等范围查询(如果业务逻辑允许) - 例如:`SELECT * FROM table WHERE status != 'deleted'` 可尝试改写为: ```sql SELECT * FROM table WHERE status IN ('active', 'pending', ...) -- 列出所有不等于'deleted'的状态 ``` 这样如果status字段有索引,则可能使用索引范围扫描。 2. **覆盖索引**:如果查询的列都包含在某个索引中,即使使用不等于操作,优化器也可能选择扫描该索引(而不是全表),因为索引扫描通常比全表扫描快。 - 例如:创建索引`(status, col1, col2)`,然后查询: ```sql SELECT status, col1 FROM table WHERE status != 'deleted' -- 覆盖索引生效 ``` 3. **使用OR IS NULL优化**:如果列允许NULL,不等于操作不会匹配NULL值,因此需要显式处理NULL。 - 例如:`SELECT * FROM table WHERE col != 'value'` 等价于: ```sql SELECT * FROM table WHERE col != 'value' OR col IS NULL ``` 但这样的查询同样难以使用索引。如果业务允许,可以忽略NULL,或者使用其他方法。 4. **分区表**:如果数据量极大,且不等于操作的条件是分区键,可以考虑使用分区表,使查询只扫描特定分区。 5. **统计信息更新**:确保表的统计信息是最新的,以便优化器能做出正确选择(引用[3]提到优化器使用统计信息)。 6. **考虑业务逻辑**:是否真的需要所有不等于的数据?能否分页或分批获取? 7. **使用全文本索引或其他索引类型**:如果不等于是针对文本类型,并且有全文索引,可以考虑使用全文搜索替代。 8. **应用层过滤**:如果数据量不大,可以在应用层进行过滤,减少数据库压力。 示例优化: 原始查询: ```sql SELECT * FROM orders WHERE status != 'cancelled'; ``` 优化方案1(覆盖索引): ```sql -- 创建索引 (status, order_id, customer_id, ...) 包含所有查询列 ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status_covering (status, order_id, customer_id, ...); -- 然后执行原查询,执行计划会显示使用索引扫描 ``` 优化方案2(重写为IN): ```sql -- 假设status只有有限的几种值(如'pending','shipped','completed'),排除'cancelled' SELECT * FROM orders WHERE status IN ('pending','shipped','completed'); ``` 优化方案3(使用范围查询): ```sql -- 如果状态值可以按字母序排列,且'cancelled'在某个范围内,可以尝试: SELECT * FROM orders WHERE status < 'cancelled' OR status > 'cancelled'; -- 但要注意,这样可能漏掉NULL值,且不一定比IN高效,需测试 ``` 注意事项: - 优化前使用`EXPLAIN`分析执行计划,确认是否使用了索引。 - 测试不同改写方式的性能,因为优化器的选择可能因数据分布而异。 引用[1][2][3][4]中关于索引和优化器的内容都强调了需要根据具体情况调整。因此,实际优化中需要结合表结构、数据分布和业务需求进行。</think>### MySQL 查询优化:不等于操作(!=)的优化策略 在 MySQL 中,不等于操作(`!=` 或 `<>`)可能导致性能问题,因为**它通常无法有效利用索引**,导致全表扫描。以下是具体优化方案: --- ### 1. **索引优化策略** #### (1) 避免在索引列上直接使用 `!=` ```sql -- 低效写法(可能全表扫描) SELECT * FROM orders WHERE status != 'cancelled'; ``` #### (2) 改写为 `IN()` 或范围查询 ```sql -- 高效写法(可利用索引) SELECT * FROM orders WHERE status IN ('pending', 'completed', 'shipped'); ``` **原理**: - `IN()` 可触发索引范围扫描 - 需确保 `status` 字段已建索引(`ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status(status)`) #### (3) 覆盖索引优化 ```sql -- 只查询索引包含的列 SELECT order_id, status FROM orders WHERE status != 'cancelled'; ``` **要求**: - 创建联合索引 `(status, order_id)` - 避免 `SELECT *`,减少回表查询[^1] --- ### 2. **NULL 值处理优化** 不等于操作**不会匹配 NULL 值**,需显式处理: ```sql -- 优化写法 SELECT * FROM users WHERE (deleted != 1 OR deleted IS NULL); ``` **索引建议**: - 对 `deleted` 字段建索引 - 使用 `COALESCE()` 处理默认值: ```sql SELECT * FROM users WHERE COALESCE(deleted, 0) != 1; ``` --- ### 3. **数据分布优化** #### (1) 过滤高比例数据时 ```sql -- 当 90% 数据为 'active' 时 SELECT * FROM accounts WHERE status != 'inactive'; -- 低效 -- 改写为 SELECT * FROM accounts WHERE status = 'active'; -- 高效(利用索引) ``` #### (2) 使用 `LIMIT` 分页 ```sql SELECT * FROM logs WHERE error_code != 0 LIMIT 1000; -- 限制扫描行数 ``` --- ### 4. **执行计划分析** 通过 `EXPLAIN` 验证优化效果: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id != 3; ``` **关键指标**: - `type: ALL` → 全表扫描(需优化) - `type: range` → 索引范围扫描(优化成功) - `Extra: Using where; Using index` → 覆盖索引生效[^2] --- ### 5. **高级优化技巧** 1. **物化视图**(MySQL 8.0+) 预计算高频查询结果: ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW active_orders AS SELECT * FROM orders WHERE status != 'cancelled'; ``` 2. **分区表** 按状态分区,加速扫描: ```sql CREATE TABLE orders ( ... ) PARTITION BY LIST COLUMNS(status) ( PARTITION p_active VALUES IN ('pending','shipped'), PARTITION p_cancelled VALUES IN ('cancelled') ); ``` 3. **优化器提示** 强制索引使用: ```sql SELECT /*+ INDEX(orders idx_status) */ * FROM orders WHERE status != 'cancelled'; ``` --- ### 总结建议 1. **优先改写**:将 `!=` 转换为 `IN()` 或 `=` 的等价值查询 2. **索引覆盖**:确保查询字段被索引覆盖 3. **控制范围**:使用 `LIMIT` 或分区减少扫描量 4. **监控统计**:定期执行 `ANALYZE TABLE` 更新统计信息[^3] 5. **测试验证**:通过 `EXPLAIN` 比较不同写法的执行计划[^4] > 实际优化需结合数据分布和业务场景,例如当不等于条件过滤掉的数据量很小时(如状态值只有少量无效值),全表扫描可能更高效。
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