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表的优化
1.定长与变长分离
如 int,char(4),time核心且常用字段,建成定长,放在一张表;
而varchar,text,blob这种变长字段适合单放一张表,用主键与核心表关联。
2.常用字段和不常用字段要分离
3.在 1 对多需要关联统计的字段上,添加冗余字段。
列类型选择原则
1.字段类型优先级 整型 > date,time > enum,char > varchar > blob,text
2.够用就行,不要慷慨,大的字段浪费内存,影响速度。
3.尽量避免用NULL,NULL不利于索引,需要特殊的字节来标注。
Enum列的说明
1.enum列在内部是用整型来存储的
2.enum列和enum列想关联速度最快
3.enum列比(var)char的弱势--在碰到与char关联时,要转化,要花时间
4.优势---当char非常长时,enum依然是整型固定长度,当查询的数据量越大时。enum的优势越明显。
索引优化
B-tree索引:myisam,innodb中默认使用B-tree索引。
hash索引:在memory表里,默认使用hash索引。
hash优缺点:1.查询时间复杂度为O(1)。
2.hash计算的结果是随机的,在磁盘上也是随机放置。
3.无法对范围查询进行优化;
4.无法利用前缀索引;
5.排序也无法优化;
6.必须回行,就是说,通过索引拿到数据位置必须回到表中取数据。
在where条件常用的列上都加上索引,若是独立的索引,同时只能用上1个。
若建立多列索引,index(a,b,c),注意和顺序有关,索引发挥作用,需要满足左前缀要求。
索引在where,order by,group by 中会用上(满足左前缀要求)。
多列索引在实际应用中更加实用,注意在建立多列索引的时候,要结合实际,创建合理的索引。
索引提高查询的速度、提高排序的速度、提高分组查询的速度。
聚簇索引和非聚簇索引
聚簇索引:btree
innodb引擎,索引和数据是在一块的,
innodb直接在主键索引的树中,储存行的数据,(既存储了主键值,又存储了行数据)。
innodb次索引指向对主键的引用。
优点:根据主键查询条目比较少时,不用回行(数据就在主键节点下)。
缺点:如果碰到不规则数据插入时,造成频繁的页分裂。
非聚簇索引:btree
myisam引擎, 索引和数据是分开的,
myisam索引指向行在磁盘上的位置
myisam中,主索引和次索引都指向物理行(磁盘位置)。
索引覆盖:
如果查询的列恰好是索引的一部分,那么查询只需要在索引文件上进行,不需要回行到磁盘再找数据。
索引与排序
对于覆盖索引,直接在索引上查,就是有序的;
在innodb引擎上,沿着索引的字段排序,也是自然有序的,对于myisam引擎,按某索引字段排序,但取出的字段包含有不是索引字段,那么会先取出所有行,再进行排序。
先取出数据,形成临时表,做filesort文件排序(要尽可能避免)。
争取目标:取出来的数据本身就是有序的,利用索引来排序。
SQL语句优化
SQL语句的时间花在等待时间、执行时间,只有降低执行时间,那其他语句锁定的时间也减少了;
SQL语句的执行时间又花在查找、取出;
如何查询快?a)联合索引的顺序、区分度、长度 b)取得快,索引覆盖 c)传输的少,更少的行和列;
切分查询,将数据拆成多次,例:插入10000条数据,每1000条为单位插入;
分解查询,按逻辑把多表连接查询分成多个简单SQL
总结:少查,尽量精准数据,少取行;必须要查,尽量走在索引上查询行;取时,取尽量少的列;
在group时,用带有索引的列来group,可以避免临时表和文件排序,速度会稍快些,另外用int型比char型分组,也要快些;
在group时,我们假设只取了A表的内容,group by的列,尽量用A表的列,会比B表的列要快。
order by的列要和group by 的列一致,否则也会引起临时表,因为两者都需要排序,如果两者的列不一致,那必须经过至少1次排序;
如何判断查询是否用到了索引?
查询方法: explain SQL \G
extra字段:
using index: 指用到了索引覆盖,效率非常高;
using where:指光靠索引还定位不到,还得where判断一下
using temporary:指用上了临时表,group by 与 order by 不同列时或 group by 、order by 别的表的列时
using filesort:文件排序,文件可能在磁盘,也可能在内存。
子查询
1.from型子查询
注意:内层from语句查到的临时表,是没有索引的,所以from的返回内容要尽量少,需要排序,在内层先排好序。
2.in型子查询
mysql的查询优化器,针对in型优化,被改成exists子查询的执行效果,单行单行的执行过滤。当外层表越大时,查询速度越慢。可以用连接查询来代替子查询。
limit及翻页优化
limit offset,N
当offset非常大时,效率很低,因为mysql先取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行。
优化办法:
1)从业务上去解决,不允许翻过100页。例如百度,一般能翻到70多页。
2)不用offset,用条件查询(ID上有索引)
select * from tablename where id>1000000 limit 2;
3)只查索引,不查数据,得到ID,再用ID去查具体条目(ID上有索引),这种技巧就是延迟关联
select id,xxx,xxx from tablename inner join (
select id from tablename limit 1000000,2 ) as tmp using(id);
比下面直接查数据的方法快,
select id,xxx,xxx from tablename limit 1000000,2;
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