mysql中优化sql语句询问的30种艺术【上海时时乐走

案例分析

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案例分析:

GRADE_ID字段有索引,QUESTION_TYPE没索引

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执行时间是:11.661s

优化方案:

通过union all 方式,把有索引字段和非索引字段分开。索引字段就有效果了

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执行时间是:11.811s

但是,非索引字段依然查询速度会很慢,所以查询条件,能加索引的尽量加索引

select id from t where num in(1,2,3) 

12.不要写一些没有意义的查询,如需要生成一个空表结构:(一般开发也不会这么无聊啦,在正式的项目上写这种玩意)

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样:

create table #t(…)

参考:

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作者:小虚竹
欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。
限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。

 

案例分析3:

用exists 和 in区别:结论

1. in()适合B表比A表数据大的情况(A<B)

select * from A

where id in(select id from B)

2. exists()适合B表比A表数据小的情况(A>B)

  select * from A

  where exists(

  select 1 from B where B.id = A.id

  )

3、当A表数据与B表数据一样大时,

in与exists效率差不多,可任选一个使用.语法

****************************************************************************

ex_question_r_knowledge(A)表数据量大,ex_subject_point表数据量小(B)(A>B)

用exists适合

SELECT *
FROM ex_question_r_knowledge
WHERE ex_question_r_knowledge.SUBJECT_POINT_ID IN
(
    SELECT ex_subject_point.SUBJECT_POINT_ID
    FROM ex_subject_point
    WHERE ex_subject_point.SUBJECT_ID=7
)

执行时间是:38.404s

SELECT *
FROM ex_question_r_knowledge
WHERE  exists
(
    SELECT 1
    FROM ex_subject_point
    WHERE ex_subject_point.SUBJECT_ID=7
    AND ex_subject_point.SUBJECT_POINT_ID = ex_question_r_knowledge.SUBJECT_POINT_ID
)

执行时间是:13.537s

*************************************************************************

ex_subject_point表数据量小(A),ex_question_r_knowledge(B)表数据量大(A<B)

用in适合

SELECT * 
FROM ex_subject_point 
WHERE ex_subject_point.SUBJECT_POINT_ID IN(
   SELECT ex_question_r_knowledge.SUBJECT_POINT_ID 
  FROM ex_question_r_knowledge 
    WHERE ex_question_r_knowledge.GRADE_TYPE=2 )

执行时间是:1.554s

SELECT *
    FROM ex_subject_point
    WHERE  exists(
    SELECT ex_question_r_knowledge.SUBJECT_POINT_ID
    FROM ex_question_r_knowledge
    WHERE ex_question_r_knowledge.GRADE_TYPE=2
    AND ex_question_r_knowledge.SUBJECT_POINT_ID= ex_subject_point.SUBJECT_POINT_ID
)

执行时间是:11.978s

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前,应先寻找基于集的解决方案来解决问题,基于集的方法通常更有效。 

7、在 where 子句中使用参数,是不会导致全表扫描。

1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

24.如果使用到了临时表,在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除,先 truncate table ,然后 drop table ,这样可以避免系统表的较长时间锁定。 

优化方案

SELECT *
FROM ex_subject_point 
WHERE CREATE_DT >= "2018-05-31"
AND CREATE_DT < "2018-07-01"

 

但是EXPLAIN一下,发现这样还是全表扫描的

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难道是因为日期字段索引没有效果吗?还是因为用了>=和<运算符号?

来验证一下

缩小查询范围,发现索引是有效果的。所以不是日期字段的问题。

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换个字段查询,用>=和<运算符号,索引还是有效果的。但那是什么原因呢?

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后来去网上查找了资料,原因是查询数量是超过表的一部分,mysql30%,oracle 20%(这个数据可能不准确,不是官方说明,仅供参考),导致索引失效。

案例分析:

SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior 
WHERE ex_question_junior.GRADE_ID=15

执行时间:17.609s (多次执行,在17s左右徘徊)

优化后:给GRADE_ID字段添加索引后

执行时间为:11.377s(多次执行,在11s左右徘徊)

备注:我们一般在什么字段上建索引?

这是一个非常复杂的话题,需要对业务及数据充分分析后再能得出结果。主键及外键通常都要有索引,其它需要建索引的字段应满足以下条件:

  a、字段出现在查询条件中,并且查询条件可以使用索引;

  b、语句执行频率高,一天会有几千次以上;

  c、通过字段条件可筛选的记录集很小,那数据筛选比例是多少才适合?

这个没有固定值,需要根据表数据量来评估,以下是经验公式,可用于快速评估:

小表(记录数小于10000行的表):筛选比例<10%;

大表:(筛选返回记录数)<(表总记录数*单条记录长度)/10000/16

单条记录长度≈字段平均内容长度之和 字段数*2

以下是一些字段是否需要建B-TREE索引的经验分类:

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select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id 

案例分析

复合索引字段:PATH,PARENT_POINT_ID

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调换WHERE子句中的条件顺序。发现还是可以使用索引的

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复合索引只查询第一个字段,是有效果的

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复合索引只查询第二个字段,发现索引没有效果了。

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3、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

union all 

优化方案

SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior 
WHERE ex_question_junior.QUESTION_CHANNEL_TYPE =4/2;

执行时间是0.012s

5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描

可以改为强制查询使用索引: 

8、在 where 子句中对字段进行表达式操作,是不会导致全表扫描。不过查询速度会变慢,所以尽量避免使用。

案例分析2:

用between和in的区别

SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior
WHERE ex_question_junior.QUESTION_TYPE  IN(1,2,3,4)

执行时间为1.082s

SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior
WHERE ex_question_junior.QUESTION_TYPE between 1 and 4

执行时间为0.924s时间上是相差不多的

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num) 

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

例子请看第8点和第9点。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,如果一个字段有索引,一个字段没有索引,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

select col1,col2 into #t from t where 1=0 

案例分析

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案例分析

注:在mysql数据库中where 子句中对索引字段使用 in 和 not in操作符,引擎不会放弃使用索引。

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注:在mysql数据库中where 子句中对不是索引字段使用 in 和 not in操作符,会导致全表扫描。

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10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。 

项目背景

有三张百万级数据表

知识点表(ex_subject_point)9,316条数据

试题表(ex_question_junior)2,159,519条数据 有45个字段

知识点试题关系表(ex_question_r_knowledge)3,156,155条数据

测试数据库为:mysql (5.7)

案例分析

EXPLAIN

SELECT *

FROM ex_subject_point

WHERE ex_subject_point.path like "%/11/%"

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若要提高效率,可以考虑全文检索。lucene了解一下。或者其他可以提供全文索引的nosql数据库,比如tt server或MongoDB

昨天晚上突发奇想,like 模糊全匹配,会导致全表扫描,那模糊后匹配和模糊前匹配也会是全表扫描吗?

今天开电脑,做了下测试。结果如下:

 

like模糊后匹配,不会导致全表扫描

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like模糊前匹配,会导致全表扫描

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MY SQL的原理就是这样的,LIKE模糊全匹配会导致索引失效,进行全表扫描;LIKE模糊前匹配也会导致索引失效,进行全表扫描;但是LIKE模糊后匹配,索引就会有效果。

 

还会陆续更新,还有几个小节。

参考:

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作者:小虚竹
欢迎任何形式的转载,但请务必注明出处。
限于本人水平,如果文章和代码有表述不当之处,还请不吝赐教。

select id from t with(index(索引名)) where [email protected] 

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

项目背景

有三张百万级数据表

知识点表(ex_subject_point)9,316条数据

试题表(ex_question_junior)2,159,519条数据 有45个字段

知识点试题关系表(ex_question_r_knowledge)3,156,155条数据

测试数据库为:mysql (5.7)

 

27.与临时表一样,游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法,尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许,基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下,看哪一种方法的效果更好。 

11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用(这个在mysql中不对),并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

案例分析:

在mysql数据库中where 子句中使用 != 或 <> 操作符,引擎不会放弃使用索引。

EXPLAIN
SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior 
WHERE ex_question_junior.GRADE_ID !=15

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执行时间是:17.579s

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执行时间是:16.966s

11.在使用索引字段作为条件时,如果该索引是复合索引,那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引,否则该索引将不会被使用,并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。 

案例分析

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执行时间是1.064s

案例分析:

在mysql数据库中对字段进行null值判断,是不会放弃使用索引而进行全表扫描的。

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SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior 
WHERE IS_USE is NULL

执行时间是:11.729s

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SELECT ex_question_junior.QUESTION_ID
FROM ex_question_junior 
WHERE IS_USE =0

执行时间是12.253s

时间几乎一样。

7.如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描: 

6、like模糊全匹配也将导致全表扫描

2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 

2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

select id from t where num is null

最好不要给数据库留NULL,尽可能的使用 NOT NULL填充数据库.

备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL。

不要以为 NULL 不需要空间,比如:char(100) 型,在字段建立时,空间就固定了, 不管是否插入值(NULL也包含在内),都是占用 100个字符的空间的,如果是varchar这样的变长字段, null 不占用空间。

可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:

select id from t where num = 0

select id from t where num=0 

15.索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。 

select id from t where num=20 

22.临时表并不是不可使用,适当地使用它们可以使某些例程更有效,例如,当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是,对于一次性事件,最好使用导出表。 

25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的数据超过1万行,那么就应该考虑改写。 

select id from t where num between 1 and 3 

mysql中优化sql语句查询的30种方法: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 orde...

 

19.任何地方都不要使用 select * from t ,用具体的字段列表代替“*”,不要返回用不到的任何字段。 

select num from a where num in(select num from b) 

这类代码不会返回任何结果集,但是会消耗系统资源的,应改成这样: 

23.在新建临时表时,如果一次性插入数据量很大,那么可以使用 select into 代替 create table,避免造成大量 log ,以提高速度;如果数据量不大,为了缓和系统表的资源,应先create table,然后insert。 

select id from t where name like 'abc%' 

用下面的语句替换: 

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如: 

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1' 

select id from t where num=100*2 

可以这样查询: 

create table #t(...) 

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ,在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。 

29.尽量避免向客户端返回大数据量,若数据量过大,应该考虑相应需求是否合理。 

select id from t where num=10 or num=20 

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ,因为首先变长字段存储空间小,可以节省存储空间,其次对于查询来说,在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。 

select id from t where name like '

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