网站设计需求文档,重庆招聘网有哪些,网站开发技术合同,龙岩建设局网站罗小波作者#xff1a;zhangqhsegmentfault.com/a/1190000012155267一、EXPLAIN做MySQL优化#xff0c;我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。下面来个简单的示例#xff0c;标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据type列#xff0c;连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。… 作者zhangqhsegmentfault.com/a/1190000012155267一、EXPLAIN做MySQL优化我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。下面来个简单的示例标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据type列连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别key列使用到的索引名。如果没有选择索引值是NULL。可以采取强制索引方式key_len列索引长度rows列扫描行数。该值是个预估值extra列详细说明。注意常见的不太友好的值有Using filesort, Using temporary二、SQL语句中IN包含的值不应过多MySQL对于IN做了相应的优化即将IN中的常量全部存储在一个数组里面而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多产生的消耗也是比较大的。再例如select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值能用 between 就不要用 in 了再或者使用连接来替换。三、SELECT语句务必指明字段名称SELECT *增加很多不必要的消耗cpu、io、内存、网络带宽增加了使用覆盖索引的可能性当表结构发生改变时前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。四、当只需要一条数据的时候使用limit 1这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型五、如果排序字段没有用到索引就尽量少排序六、如果限制条件中其他字段没有索引尽量少用oror两边的字段中如果有一个不是索引字段而其他条件也不是索引字段会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果七、尽量用union all代替unionunion和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作这就会涉及到排序增加大量的CPU运算加大资源消耗及延迟。当然union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。八、不使用ORDER BY RAND()select id from table_name
order by rand() limit 1000;
上面的sql语句可优化为select id from table_name t1 join
(select rand() * (select max(id) from table_name) as nid) t2
on t1.id t2.nid limit 1000;
九、区分in和exists not in和not existsselect * from 表A where id in (select id from 表B)
上面sql语句相当于select * from 表A where exists
(select * from 表B where 表B.id表A.id)
区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变这是性能变化的关键如果是exists那么以外层表为驱动表先被访问如果是IN那么先执行子查询。所以IN适合于外表大而内表小的情况EXISTS适合于外表小而内表大的情况。关于not in和not exists推荐使用not exists不仅仅是效率问题not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句原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
取出的结果集如下图表示A表不在B表中的数据十、使用合理的分页方式以提高分页的效率select id,name from table_name limit 866613, 20
使用上述sql语句做分页的时候可能有人会发现随着表数据量的增加直接使用limit分页查询会越来越慢。优化的方法如下可以取前一页的最大行数的id然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法select id,name from table_name where id 866612 limit 20
十一、分段查询在一些用户选择页面中可能一些用户选择的时间范围过大造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序分段进行查询循环遍历将结果合并处理进行展示。如下图这个sql语句扫描的行数成百万级以上的时候就可以使用分段查询十二、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。十三、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 table_name 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。创建全文索引的sql语法是ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX idx_user_name (user_name);
使用全文索引的sql语句是select id,fnum,fdst from table_name
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十四、避免在where子句中对字段进行表达式操作比如select user_id,user_project from table_name where age*236;
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 table_name where age36/2;
十五、避免隐式类型转换where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换建议先确定where中的参数类型十六、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nameschool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十七、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force index来强制优化器使用我们制定的索引。十八、注意范围查询语句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。十九、关于JOIN优化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表为驱动表注意MySQL中没有full join可以用以下方式来解决
select * from A left join B on B.name A.name
where B.name is nullunion all
select * from B;
尽量使用inner join避免left join参与联合查询的表至少为2张表一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则即left join左边的表名为驱动表。合理利用索引被驱动表的索引字段作为on的限制字段。利用小表去驱动大表从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话减少嵌套循环中的循环次数以减少 IO总量及CPU运算的次数。巧用STRAIGHT_JOINinner join是由mysql选择驱动表但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN否则可能造成查询结果不准确。这个方式有时可能减少3倍的时间。这里只列举了上述优化方案当然还有其他的优化方式大家可以去摸索尝试感谢关注。【End】查看更多面试题内容请访问《Java最常见200面试题全解析》它包含的模块有Java、JVM 最常见面试题解析Spring、Spring MVC、MyBatis、Hibernate 面试题解析MySQL、Redis 面试题解析RabbitMQ、Kafka、Zookeeper 面试解析微服务 Spring Boot、Spring Cloud 面试解析扫描下面二维码付费阅读关注下方二维码订阅更多精彩内容。转发朋友圈是对我最大的支持。
