MySQL - 性能优化

使用 Explain 举行分析

Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
比较重要的字段有:

• select_type : 查询类型，有简朴查询、团结查询、子查询等
  
• key : 使用的索引
  
• rows : 扫描的行数
  
• type ：访问类型分列结果值最好到最差) system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  

优化数据访问

• 减少请求的数据量
  

• 只返回须要的列: 最好不要使用 SELECT * 语句。
  
• 只返回须要的行: 使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
  
• 缓存重复查询的数据: 使用缓存可以制止在数据库中举行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。
  

• 减少服务器端扫描的行数
  
• 最有效的方式是使用索引来覆盖查询。
  

重构查询方式

• 切分大查询
  

一个大查询假如一次性实行的话，可能一次锁住很多数据、占满整个事件日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。

2. DELEFT FROM messages WHEREcreate< DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH);
5. rows_affected =0do { rows_affected = do_query("DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000") } while rows_affected 0

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• 分解大毗连查询
  

将一个大毗连查询分解成对每一个表举行一次单表查询，然后将结果在应用程序中举行关联，这样做的好处有:

• 让缓存更高效。对于毗连查询，假如其中一个表发生变革，那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询，即使其中一个表发生变革，对其它表的查询缓存依然可以使用。
  
• 分解成多个单表查询，这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到，从而减少冗余记录的查询。
  
• 减少锁竞争；
  
• 在应用层举行毗连，可以更轻易对数据库举行拆分，从而更轻易做到高性能和可伸缩。
  
• 查询自己效率也可能会有所提升。比方下面的例子中，使用 IN() 代替毗连查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序举行查询，这可能比随机的毗连要更高效。
  

1. SELECT*FROM tab JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id JOIN post ON tag_post.post_id=post.id WHERE tag.tag='mysql';
4. SELECT*FROM tag WHERE tag='mysql';SELECT*FROM tag_post WHERE tag_id=1234;SELECT*FROM post WHERE post.id IN(123,456,567,9098,8904);

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慢SQL优化方案

冷热隔离

参考优易，冷热数据隔离，几乎不会再更新的数据和操纵频繁的订单数据分开
代码复杂度高，影响范围广
标签表-横表

orderId-tag1-tag2
字段较多，索引建不完
数据维护复杂度上升
标签表-纵表

orderId-tag1
orderId-tag2
多个标签与或非查询条件sql比较难写，性能也不太好评估
数据维护复杂度上升
订单表加索引

重新梳理一份索引
用工具导数据，然后停机，重建索引
欺压限制走某个索引

汗青数据

归档，现在1年
分库分表

店肆ID、堆栈ID
尽可能查询必要的数据

懒加载、必要的时候查询、前端冗余查询
列式数据库

ck

参考：
explain分析sql语句性能详解_explain sql-CSDN博客
MySQL索引原理及慢查询优化

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