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MySQL高级第四篇(查询截取分析)

MySQL高级第四篇(查询截取分析)

作者: AD甜蜜蜜 | 来源:发表于2017-09-01 21:50 被阅读0次

    一、查询优化

    1. 小表驱动大表(即小的数据集驱动大的数据集
      原因:如下两个for循环,执行结果是一样的,但是如果放到mysql中,第一种执行,先对数据库建立5次连接,一次连接查询1000条数据,但是第二种在数据库中要建立1000次连接,一次连接才查5条数据,而数据库连接建立释放是比较耗性能的,所以小表驱动大表的来源就在此。
    //第一种情况:
    for(int i=0 ;i<5 ;i++){ 
        for(int j=0;j<1000;j++){
        }
    }
    //第二种情况:
    for(int i=0 ;i<1000 ;i++){ 
        for(int j=0;j<5;j++){
        }
    }
    
    1. in 和 exists查询,如何进行选择
      假如有两个表,A表和B表,其中A表的数据比B表多,那么如果进行子查询
      select * from A where id in (select id from B),相当于嵌套循环中的先查B,再查A,这就属于小表驱动大表。
      假如必须要查A表中的所有数据,但是A表的数据比B表少,B表的数据比较多,那么要使用exists,而不能是用in,如下:
      select * from A where exists(select 1 from B where B.id = A.id) 此查询是将主查询的数据放到子查询中做条件验证,根据验证结果true 或 false 来决定主查询的数据是否得以保留,此种情况也是属于小表驱动大表;
      注意:A表和B表的id都要创建索引
      提示:
      1. exists(子查询) 只返回true 或者false,因此子查询中的select * 也可以是select 1或者任何常量,官方的解释是,执行时会忽略掉select清单,因此写什么都没有区别。
      2. exists往往可以用条件表达式或者其他子查询或者join来代替,那种最优需要具体问题具体分析
        总结:当子查询的数据多于主查询时用exists优于in,当子查询的数据少于主查询时,用in优于exists
    2. order by 关键字优化
      • MySQL支持两种方式的排序:using index和using filesort
        index效率高,指MySQL扫描索引本身完成排序。filesort效率低,使用了文件外排序。尽量使用index方式排序,避免使用filesort方式排序。
      • 使用index方式排序,需要满足以下两种情况:
        • order by语句使用索引最左前列(注意:select的列要与索引列相同)
        • 使用where字句和order by字句条件列组合,满足索引最前列
          例如:创建一个符合索引,test_code 和 gen_code。
    使用索引.png filesort.png index.png 索引失效.png image.png

    如果不在索引列上,实在用到了filesort,那么MySQL就要启动双路排序和单路排序算法:

    • 双路排序:两次扫描磁盘最终得到数据,读取行指针和order by列,对他们进行排序,然后扫描已排序好的列表按照列表中的值,重新从列表中读取对应的数据输出,这是MySQL4.1之前使用的,两次读取磁盘io,非常耗性能

    • 单路排序:MySQL4.1之后出现的,从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by 列在缓冲区对他们进行排序,然后扫描排序后的列表进行输出,效率更快,避免了二次读取数据,并且把随机io变成了顺序io,但是会使用更多的空间,因为每一行都在内存中保存着。
      注意:单路排序是比双路排序效率高,但是有前提,内存足够大,因为单路排序是把所有的字段都取出来,所有有可能取出的数据大小超出了sort_buffer的容量,导致每次只能取sort_buffer容量大小的数据,进行排序,排完再取sort_buffer容量的大小...反而导致多次读取磁盘io 。

      解决方案:
      1.order by 时select * 是一个大忌,只select 需要的字段,而不要用*
          1.1 当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data 而且排序字段不是text|bolb类型,
               会用改进后的算法-单路排序,否则会用老算法-双路排序
          1.2 两种算法的数据都有可能超出sort_buffer的容量,超出之后,会创建temp文件进行合并排序,
               导致多次I/O,使用单路排序算法的风险会大一些,所以要提高sort_buffer_size
      2. 提高sort_buffer_size,不管用哪种算法,提高这个参数,都会提高效率,当然要根据系统的能力去提高,
         因为这个参数是针对每个进程的
      3.提高max_length_for_sort_data,会增加用改进算法的概率,但是如果设置太高,数据总量超过
        sort_buffer_size的概率就会增大,明显症状是,高的磁盘I/O活动和低的cup使用率。
      
    1. group by 关键字优化
      • group by 是先排序后分组,用到索引跟order by 一样,遵从索引最佳左前缀原则
      • 当无法使用索引列时,要加大sort_buffer_sizemax_length_for_sort_data的值
      • where高于having,能写到where限定条件里的,就不要去having中限定。

    二、慢查询日志

    1. 慢查询日志解释:
      • 慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的sql,则会被记录到慢查询日志中
      • long_query_time的默认值是10,意思是运行10秒以上的语句。
      • 默认情况下,MySQL没有开启慢查询日志,需要手工设置这个参数,如果不是调优需要的话,尽量不要开启,因为开启会影响MySQL的性能,慢查询日志支持将日志写到文件
    2. 开启
      • 查看是否开启show variables like '%slow_query_log%',如果slow_query_log=off,那么就是关闭的,
      • 开启慢查询 set global slow_query_log=1,使用此语句以后,只对当前数据库生效,如果MySQL重启则会失效,如果要永久生效,那么需要修改my.cnf文件,在[mysqld]增加或修改参数slow_query_log=1和slow_query_log_file=你要的地址,然后重启服务器,不建议长期开启
      • 如果没有设置慢查询日志文件存放位置,即slow_query_log_file是空的,那么系统会默认给一个缺省的文件host-name-slow.log
      • 命令show variables like '%long_query_time%',此命令可以查看慢查询日志时间,可以在命令行里面修改,也可以在my.cnf中修改。SET GLOBAL long_query_time=1,设置为1秒,修改以后可能没看到修改,需要先断开连接,重新连接才能看到效果。
      • 命令show global status like '%Slow_queries%',可以查看有多少条慢sql
      • 日志分析工具mysqldumpslow,执行命令mysqldumpslow --help可以查看帮助信息,以下是每个命令的解释:
        • -s:是表示按照何种方式排序;
        • c:访问次数
        • l:锁时间
        • r:返回记录
        • t:查询时间
        • al:平均锁定时间
        • ar:平均返回记录数
        • at:平均查询时间
        • -t:即为返回多少条数据
        • -g:后面可以搭配正在表达式,大小写不敏感
          • 例子1:得到返回记录集最多的10个sql mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/mysql-slow.log;
          • 得到访问次数最多的10个sql mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/mysql-slow.log;
          • 得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句 mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/mysql-slow.log;
          • 结合 | more可以防止爆屏,mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/mysql-slow.log | more;

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