查询语句优化,从48秒到0.3秒

通过调整SQL语句中的字段顺序及创建联合索引来显著提高数据库查询效率。

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网站系统上线至今,数据量已经不知不觉上到500M,近8W记录了。涉及数据库操作的基本都是变得很慢了,用的人都会觉得躁火~~然后把这个情况在群里一贴,包括机器配置什么的一说,马上就有群友发话了,而且帮我确定了不是机器配置的问题,“深圳-枪手”热心人他的机器512内存过百W的数据里也跑得飞快,甚至跟那些几W块的机器一样牛(吹过头了),呵呵~~~

  在群友的分析指点下,尝试把排序、条件等一个一个去除来做测试,结果发现问题就出在排序部分,去除排序的时候,执行时间由原来的48秒变成0.3x秒,这是个什么档次的变化呀~~看着这个结果我激动ing.....

  于是我把涉及排序的字段组成一个联合索引alter table xx add index indexname(x1,x2,x3),经过2分钟创建新索引之后再执行同一个SQL语句,哇塞0.28S。。。。爽

  于是按照同样的思路把其它几个常用的SQL作了过些优化,效果马上见效

  过了30分钟再查slow sql记录文件,不好了,发现原来一个好好的SQL变得灰常慢了,神马情况?

  几经分析和测试原来就是因为添加了联合索引的原因,而且这个SQL语句当中有个or,当把这个or改用union之后问题排除。

  这回又得出一个心得:写SQL的时候千万别一时就手,随便写个就OK,那会为以为带来很严重的后果。

  再附上一段关于Where子句的执行顺序:

  在用MySQL查询数据库的时候,连接了很多个用,发现非常慢。例如:

  SELECT ... WHERE p.languages_id = 1 AND m.languages_id = 1 AND c.languages_id = 1 AND t.languages_id = 1 AND p.products_id IN (472,474)

  这样查询需要20多秒,虽然在各个字段上都建立了索引。用分析Explain SQL一分析,发现在第一次分析过程中就返回了几万条数据:

  WHERE p.languages_id = 1 ,然后再依次根据条件,缩小范围。

  而我改变一下WHERE 字段的位置之后,速度就有了明显地提高:

  WHERE p.products_id IN (472,474) AND p.languages_id = 1 AND m.languages_id = 1 AND c.languages_id = 1 AND t.languages_id = 1

  这样,第一次的条件是p.products_id IN (472,474),它返回的结果只有不到10条,接下来还要根据其它的条件来过滤,自然在速度上有了较大的提升。

  经过实践发现,不要以为WHERE中的字段顺序无所谓,可以随便放在哪,应该尽可能地第一次就过滤掉大部分无用的数据,只返回最小范围的数据。

  希望能帮到有同样遭遇的朋友。

<think>嗯,用户想优化执行时间过长的SQL语句。首先,我需要回想一下常见的SQL优化方法。索引优化应该是关键,比如确保WHERE和JOIN的列有索引。不过,联合索引的顺序也很重要,可能需要调整。然后,避免全表扫描,比如使用函数或通配符开头的LIKE查询,这些都会影响性能。 接下来是SQL语句本身的写法。子查询太多可能会拖慢速度,或许可以改成JOIN。还有,减少SELECT *,只取需要的字段。分页优化方面,大的OFFSET可以用WHERE条件替代,比如用id > 上一页最大值来分页。 数据库结构设计方面,分区表或分表可以处理大数据量的情况。数据类型不合适也可能导致问题,比如用VARCHAR存数字,这会影响比较和排序的效率。冗余字段有时候能减少JOIN操作,但需要权衡数据一致性。 执行计划分析也很重要,用EXPLAIN看看有没有全表扫描或者索引没用到的情况。另外,控制事务的大小,避免长时间锁表。批量操作比逐条处理更高效,特别是INSERT和UPDATE。 还有外部工具,比如慢查询日志,找出具体哪些SQL需要优化。缓存机制,比如应用层缓存或者MySQL的查询缓存,不过注意缓存失效的情况。连接池管理也能减少连接开销。 可能需要结合用户提供的引用内容。引用[1]提到了索引和查询语句规范,引用[2]提到复杂SQL难以理解和性能低下,引用[3]的例子是长SQL的问题。所以应该强调简化SQL结构,拆分复杂语句,使用工具分析执行计划。 还要考虑用户可能的场景,比如处理大数据表,有死锁或超时问题。需要综合索引优化、语句重构、数据库结构调整和工具使用来全面解决。最后,提醒用户优化前备份数据,避免意外影响。</think>### 如何优化导致执行时间过长的SQL语句? #### 一、索引优化(核心方法) 1. **确保关键字段有索引** - WHERE、JOIN、ORDER BY、GROUP BY涉及的列需建立索引,但需避免过度索引(影响写入性能) - 联合索引遵循最左前缀原则:若索引为$index(a,b,c)$,则条件$where\ a=1\ AND\ b>5$可用索引,但$where\ b>5$无法使用 - 示例优化:将`SELECT * FROM orders WHERE create_time > &#39;2023-01-01&#39;`的`create_time`字段添加索引[^1] 2. **避免索引失效场景** - 对索引列使用函数:`WHERE YEAR(create_time)=2023` → 改为范围查询`WHERE create_time BETWEEN &#39;2023-01-01&#39; AND &#39;2023-12-31&#39;` - 隐式类型转换:`WHERE mobile = 13800138000`(mobile是varchar类型)会导致全表扫描 - 前导通配符查询:`WHERE name LIKE &#39;%张%&#39;`无法使用索引 #### 二、SQL语句优化(直接影响执行效率) 1. **减少数据扫描范围** - 使用分页优化:避免`LIMIT 100000,10`,改用`WHERE id > 100000 LIMIT 10` - 添加有效过滤条件:通过业务逻辑缩小查询范围 - 示例优化前: ```sql SELECT * FROM logs WHERE DATE_FORMAT(create_time,&#39;%Y-%m&#39;)=&#39;2023-07&#39; ``` 优化后: ```sql SELECT * FROM logs WHERE create_time >= &#39;2023-07-01&#39; AND create_time < &#39;2023-08-01&#39; ``` 2. **重构复杂查询** - 将多层嵌套子查询改为JOIN操作 - 拆分大事务为小事务,减少锁竞争 - 示例优化前: ```sql SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 1000) ``` 优化后: ```sql SELECT u.* FROM users u INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.amount > 1000 ``` #### 三、数据库结构优化(长期性改进) 1. **分区表与分表策略** - 按时间范围分区:对日志类表使用`PARTITION BY RANGE` - 垂直分表:将大字段(如TEXT类型)拆分到独立表 - 水平分表:按业务维度(如地区、用户ID哈希)拆分 2. **数据类型优化** - 用TINYINT代替ENUM类型 - 使用DATETIME而非VARCHAR存储时间 - 示例优化:将`mobile_number VARCHAR(15)`改为`BIGINT`存储数值型手机号[^3] #### 四、执行分析与工具使用 1. **使用EXPLAIN分析执行计划** - 重点关注`type`列(应出现ref/range/index)和`Extra`列(避免Using filesort/Using temporary) 2. **启用慢查询日志** ```sql SET GLOBAL slow_query_log = ON; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 设置慢查询阈值() ``` 3. **使用性能分析工具** - Percona Toolkit的`pt-query-digest`分析慢日志 - MySQL Workbench可视化执行计划 #### 五、其他关键优化点 1. **控制事务粒度** ```sql START TRANSACTION; -- 批量操作(建议每次处理1000-5000条) COMMIT; ``` 2. **批量操作优化** ```sql INSERT INTO table VALUES (1),(2),(3); -- 优于多次单条插入 ``` 3. **连接池配置** - 设置合理的最大连接数(避免连接风暴) - 使用连接复用机制 #### 典型优化案例 某订单查询优化前耗时12: ```sql SELECT * FROM orders WHERE status = 1 AND product_id IN (SELECT id FROM products WHERE category = &#39;electronics&#39;) ORDER BY create_time DESC LIMIT 1000; ``` 优化步骤: 1. 为`orders.status`和`products.category`添加索引 2. 改写为JOIN查询: ```sql SELECT o.* FROM orders o INNER JOIN products p ON o.product_id = p.id WHERE o.status = 1 AND p.category = &#39;electronics&#39; ORDER BY o.create_time DESC LIMIT 1000; ``` 3. 添加联合索引`(status, product_id)` 优化后执行时间降至0.3[^2]。
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