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MySQL(二):查询性能分析

文章目录

  • 一、使用explain进行分析
  • 二、如何优化数据的访问
  • 三、如何重构大查询


一、使用explain进行分析

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,有简单查询、联合查询、子查询等
key : 使用的索引
rows : 扫描的行数

二、如何优化数据的访问

  1. 减少请求的数据量
    只返回必要的列:最好不要使用 SELECT * 语句。
    只返回必要的行:使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
    缓存重复查询的数据:使用缓存可以避免在数据库中进行查询,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
  2. 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

三、如何重构大查询

  1. 切分大查询
    一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。
DELETE FROM messages WHERE create < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);
rows_affected = 0
do {rows_affected = do_query("DELETE FROM messages WHERE create  < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000")
} while rows_affected > 0
  1. 分解大连接查询
    将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询,然后在应用程序中进行关联,这样做的好处有:

让缓存更高效。对于连接查询,如果其中一个表发生变化,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化,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;
在应用层进行连接,可以更容易对数据库进行拆分,从而更容易做到高性能和可伸缩。
查询本身效率也可能会有所提升。例如下面的例子中,使用 IN() 代替连接查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的连接要更高效。

比如原来的查询是:

SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id=post.id
WHERE tag.tag='mysql';

优化后的查询是:

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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