MySQL 慢查询优化 10 个策略索引优化

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MySQL 慢查询优化 10 个策略索引优化

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来源：wwwblogs/gavincoder/

p/14056731.html

• 1 慢查询优化方式

• 2 数据源

• 3 分析工具

• 4 索引策略

• 5 策略1：尽量考虑覆盖索引

• 6 策略2：遵循最左前缀匹配

• 7 策略3：范围查询字段放最后

• 8 策略4：不对索引字段进行逻辑操作

• 9 策略5：尽量全值匹配

• 10 策略6：Like查询，左侧尽量不要加%

• 11 策略7：注意NULL/NOT NULL可能对索引有影响

• 12 策略8：尽量减少使用不等于

• 13 策略9：字符类型务必加上引号

• 14 策略10：OR关键字前后尽量都为索引列

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1 慢查询优化方式

• 服务器硬件升级优化

• Mysql服务器软件优化

• 数据库表结构优化

• SQL语句及索引优化

本文重点关注于SQL语句及索引优化，关于其他优化方式以及索引原理等，请关注本人《MySQL慢查询优化》系列博文。优化我个人遵循的原则：积小胜为大胜，以空间换时间。-《论持久战》

“

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2 数据源

工欲善其事必先利其器，为了测试与验证的方便，数据库可以直接采用MySQL官方提供的测试数据库employees，该数据库关系复杂度适中以及数据量较大，适合做SQL语句及索引优化 分析，引用官方instruction：

The database contains about 300,000 employee records with 2.8 million salary entries. 
The export data is 167 MB, which is not huge, but heavy enough to be non-trivial for testing.

• 数据库获取方式 ：

• 数据库E-R关系图 ：

“

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3 分析工具

采用explain指令直接模拟Mysql优化器执行SQL语句，查看SQL语句的执行计划。

示例

explain命令执行结果包括若干参数：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra；重点关注type、possible_keys、key、key_len、extra 这五个参数。

• possible_keys ：此次查询中可能会被选用的索引，注意这些索引不一定被查询使用到。

• key ：此次查询中真正使用到的索引 。当为复合索引 时，不确定是否被充分使用。

• type ：访问类型，表示MySQL 在表中查找所需行的方式。常用的类型有：ALL, index, range, ref, eq_ref, const, system, NULL（性能从左到右逐步提升），其中：

ALL	Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行；
index	Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树；
range	只检索给定范围的行，使用一个索引 来选择行；
ref	表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值；
eq_ref	类似ref，区别就在使用的索引 是唯一索引 ，对于每个索引 键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件；
constsystem	当MySQL对查询某部分进行优化 ，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system；
NULL	MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

• *key_len：*表示索引中使用的字节数，用来计算索引是否被充分使用，不损失精确性的情况下，长度越短越好 ；

key_len=字符长度*字节数+类型+是否允许为空
索引是否充分使用：复合索引每个列都需要计算，所有索引列都生效了才是充分利用。
计算规则：。字节数相关：长度、字符编码、类型（int+0，char+0，varchar+2）、是否允许为空（空+1，非空+0）；。int类型字节数为4；。char和varchar的长度是指字符数，一个字符在编码gbk为2个字节、utf-8为3个字节，需要：字符数*字节。
示例：name varchar(50)表示是varchar类型，长度为50，允许为空，假设是utf8编码key_len=50*3+2+1=153emp_no int(255)表示int类型，字节数为4，允许为空，跟长度和编码无关key_len=4+0=4

• extra ：

Using where说明： SQL使用了where条件过滤数据；
**** Using index说明：**** 表示已经使用了覆盖索引。SQL所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上，而无需访问实际的行记录。（聚簇型索引，innodb的主键索引）

4 索引策略

索引策略是指创建使用索引所要遵循的规则，换句话说，违背了这些规则会导致索引失效或者查询效率降低。

策略1：尽量考虑覆盖索引
策略2：遵循最左前缀匹配
策略3：范围查询字段放最后
策略4：不对索引字段进行逻辑操作
策略5：尽量全值匹配
策略6：Like查询，左侧尽量不要加%
策略7：注意null/not null 可能对索引有影响
策略8：尽量减少使用不等于
策略9：字符类型务必加上引号
策略10：OR关键字左右尽量都为索引列

测试数据表：

show index from employees;

5 策略1：尽量考虑覆盖索引

覆盖索引：SQL只需要通过遍历索引树就可以返回所需要查询的数据，而不必通过辅助索引查到主键值之后再去查询数据（回表操作）。回表操作的详细介绍可以参考本人《MySQL 慢查询优化 》系列博文之索引。

例子

EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE  gender  ='M' ;

*Using index： * 表示已经使用了覆盖索引。

6 策略2：遵循最左前缀匹配

联合索引命中必须遵循“最左前缀法则”。即SQL查询Where条件字段必须从索引的最左前列开始匹配，不能跳过索引中的列。联合索引又称复合索引，类似于书籍的目录，多级的目录结构中子目录依赖于父级目录存在，也是遵循“最左前缀法则”。

联合索引结构分析，示例：

联合索引	INDEX idx_empno_birthdate_gender(emp_no,birth_date,gender)
等价建立的索引	实际上联合索引idx_empno_birthdate_gender等价建立了三个索引：index_1(emp_no)index_2(emp_no,birth_date)index_3(emp_no,birth_date,gender)
联合索引命中的where条件字段列表	index_1命中：emp_no 或 emp_no,genderindex_2命中：emp_no,birth_dateindex_3命中：emp_no,birth_date,gender以上where子句查询条件联合索引idx_empno_birthdate_gender都会命中，只是使用的程度不一样（走的子索引不一样），因此，联合索引有“是否充分使用”衡量指标（key_len），当然使用最充分的条件是：所有字段都命中，即使用了index_3。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE  birth_date  = '1963-06-01' AND gender ='F';

注：表存在多个索引时，即使Where条件满足最左前缀规则，SQL执行时也未必一定会命中联合索引，根据性能可能直接使用了主键索引。

例子：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE emp_no  = 10010 AND  birth_date  = '1963-06-01'  AND gender ='F';

PRIMARY KEY (emp_no)

7 策略3：范围查询字段放最后

联合索引定义时，尽量将范围查询字段放在最后（放在最后联合索引使用最充分，放在中间联合索引使用不充分）。使用联合索引时范围列（当前范围列索引生效）后面的索引列无法生效，同时索引最多用于一个范围列，如果查询条件中有多个范围列，也只能用到一个范围列索引。

例子1：

EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE  emp_no  > 10015  AND gender ='F';

只是使用到了主键索引PRIMARY(emp_no),联合索引未生效idx_empno_birthdate_gender(emp_no,birth_date,gender)；

删除idx_empno_birthdate_gender索引，新建联合索引idx_gender_birthdate_empno(gender,birth_date,emp_no)；

例子2：

EXPLAIN SELECT emp_no,birth_date,gender FROM employees WHERE  emp_no  > 10015 AND birth_date = 1953-09-02 AND gender ='F';

8 策略4：不对索引字段进行逻辑操作

在索引 字段上进行计算、函数、类型转换（自动\手动）都会导致索引失效。

例子：

CREATE INDEX idx_first_name ON employees(first_name);

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE LEFT(first_name,3) ='Geo';

9 策略5：尽量全值匹配

全值匹配也就是精确匹配不使用like查询（模糊匹配），使用like会使查询效率降低。

10 策略6：Like查询，左侧尽量不要加%

like 以%开头，当前列索引无效(当为联合索引时，当前列和后续列索引不生效，可能导致索引使用不充分)；当like前缀没有%，后缀有%时，索引有效。

例子1：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'Geo%';

例子2：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name like'%Geo%';

11 策略7：注意NULL/NOT NULL可能对索引有影响

在索引列上使用 IS NULL 或 IS NOT NULL条件，可能对索引有所影响。

• 字段定义默认为NULL时，NULL索引 生效，NOT NULL索引 不生效；

• 字段定义明确为NOT NULL ，不允许为空时，NULL/NOT NULL索引列，索引均失效；

列字段尽量设置为NOT NULL，MySQL难以对使用NULL的列进行查询优化，允许Null会使索引 值以及索引 统计更加复杂。允许NULL值的列需要更多的存储空间，还需要MySQL内部进行特殊处理。

例子1：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS  NULL;

例子2：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;

例子3：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name IS NOT NULL;

12 策略8：尽量减少使用不等于

不等于操作符是不会使用索引的。不等于操作符包括：not，<>，!=。

优化 方法：数值型 key<>0 改为 key>0 or key<0。

例子：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name != 'Georgi';

13 策略9：字符类型务必加上引号

若varchar类型字段值不加单引号，可能会发生数据类型隐式转化，自动转换为int型，使索引 无效。

例子：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 1;

14 策略10：OR关键字前后尽量都为索引列

当OR左右查询字段只有一个是索引 ，会使该索引 失效，只有当OR左右查询字段均为索引 列时，这些索引 才会生效。OR改UNION效率高。

例子1：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR emp_no = 20001;

例子2：

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE first_name = 'Georgi' OR last_name = 'Facello';

后续：

• 索引的创建需要参照具体的SQL实现。

• 当全表扫描速度比索引 速度快时，MySQL 会使用全表扫描，此时索引 失效。

• 表中存在多个索引时，即使where条件满足某个索引策略，MySQL查询优化器也不一定会使用该索引，可能使用其他索引，取决于性能。另外，当某个索引没有命中也不一定会走全表扫描，可能走其他索引。

• 理论上索引 对顺序是敏感的，也就是说where子句的字段列表需要讲究顺序，但是由于MySQL 的查询优化 器会自动调整where子句的条件顺序以匹配适合的索引 ，因此，允许我们不去刻意关注where子句的条件顺序。

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