MYSQL的SQL性能优化总结

很多时候，我们的程序出现的“性能问题”，其实是我们自己写的那"坨"代码的问题，是自己Coding的问题，是Mysql的DML语句使用的问题。
以下是我总结的关于MySQL DML语句的使用中需要注意的点。

对于select *要时刻保持谨慎的态度

绝大多数情况，是不需要select *的。一旦使用了这种语句，便会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，而且还会增加额外的I/O、内存和CPU的消耗。
当然，使用select *也并不是全是坏处，合理的使用select *可以简化开发，提高相同代码的复用性。

是否扫描的太多额外的记录

有时候会发现某些查询可能需要读取几千行数据，但是仅返回几条或者很少的结果，可以使用以下方式去优化：

看看能否改表结构。例如使用汇总表
看看获取数据结果的方式是否最优，获取路劲是否已经是最短。
使用覆盖索引，把所有需要的列都放到索引中，以减少返回表中对应行中取数据的步骤。
切分某些SQL语句

传统的互联网系统中，强调网络连接尽量少，数据层尽可能在一次连接中完成尽可能多的工作，防止建立多次链接，但是这种想法对于MySQL并不适用，MySQL从设计上让连接和断开都很轻量，在一般服务器上可以支持每秒超过10万的查询。

所以对于有些场景下，可以将一个大的查询“分而治之”，切分成小查询，然后再组合起来。例如以下情况：

对于全量数据查询变成分页。假如一张表中有数千万条数据，一次select all，肯定是不行的。可以换成一次取一部分，把一次的压力分摊。
删除大量旧数据的时候，不要一个大的语句一次性清完，推荐一次删一万条。如果用一个大的语句一次性完成的话，可能需要一次锁住大量数据，占满大量日志事务，让Mysql停在那儿了，为避免这种情况发生，最好一次性删除一万条左右的数据，然后每次删完暂停一会儿再操作，将服务器上的一次性压力分散。
注意：虽然Mysql建立连接十分轻量，但是这不意味着可以逐条循环中查询然后再拼接，这样效率依然是非常慢，而且通常是工作中sql优化的点。

慎用join操作

这算是一条禁忌吧，很多公司的互联网产品都杜绝join操作，换成先从一张表中先取出数据id，再从另外一张表中使用where in查询的两次单表查询操作。主要是以下几点原因：

让应用的缓存(redis、memcache等)更高效。例如在第一张表中查询出部分id了，如果命中了缓存，就可以省去一条where in语句了。
更容易应对业务的发展，方便对数据库进行拆分，更容易做到高性能和高扩展。
对where in中的id进行升序排序后，查询效率比join的随机关联更高效
减少多余的查询。在应用层中两次查询，意味着对某条记录应用只需要查询一次，而使用join可能需要重复的扫描访问一部分数据。
单张表查询可以减少锁的竞争。
假如非用不可，可以采用以下方式来优化：

确保ON或者using子句中的列上有索引
确保任何的group by和order by中的表达式只涉及到一个表中的列。
在性能要求比较高的场景中，杜绝查询中使用临时表

MySQL的临时表示没有任何索引的，使用临时表一般都意味着性能比较低,因此在对性能要求比较高的场景中，最好不要使用带有临时表的操作：

未带索引的字段上的group by操作。
UNION查询。
查询语句中的子查询。
部分order by操作，例如distinct函数和order by一起使用且distinct和order by同一个字段。再例如某些情况下group by和order by字段不同。
具体是否用到临时表，可以通过explain来查看，查看Extra列的结果，如果出现Using temporary则需要注意。

count()函数优化

count()函数有一点需要特别注意：它是不统计值为NULL的字段的！所以：不能指定查询结果的某一列，来统计结果行数。即count(xx column) 不太好。

如果想要统计结果集，就使用count(*)，性能也会很好。

尽量不使用子查询

尽量别使用子查询，尽可能的使用关联来代替

优化分页limit

通常我们在分页的时候，通常使用的是limit 50, 10这种语句。数据少还不错，但是当数据偏移量非常大的时候，性能就会出现问题，例如select xx,xxx from test_table limit 100000020, 20。扫描了100000020条数据，才返回20条数据。这个时候我们可以用一下两种方式来优化：

利用between and和主键索引

利用主键自增id，我们如果知道了分页的上边界，以上查询可以改写为：
select xxx, xxx from test_table where id between xxxxx and xxxx。

利用自增主键索引、order by加limit，不使用offset

limit和offset的问题，其实就是offset的问题，它会导致MySQL扫描大量不需要的行然后再抛弃掉。如果使用某个标签记录上一次所取数据的位置，那么下次就可以直接从书签位置开始扫描，这样就可以避免使用offset。

例如以上查询可以改为:

第一组数据：``select xxx, xxxx from test_table order by id desc limit 20;

这样就拿到了本次数据和下次数据的分解id值，则下一页查询就知道可以：
select xxx, xxx from test_table where id < '上页id分界值' order by id desc limit 20

熟悉并灵活使用explain

以下是mysql执行查询的整个过程，explain可以查看图中标红部分，

explain会展示很多字段和内容，其中的内容往往不好记，使用的时候，可以查看以下图解内容:
explain图解