2017.12.11更新
The Secret Life of SQL: How to Optimize Database Performance by Bryana Knight

查詢性能低下的原因是訪問了太多的數(shù)據(jù)

• 多表連接時(shí)返回了所有的列

select * from sakila.actor 
inner join sakila.file_actor using(actior_id)
inner join sakila.film using(film_id)
where sakila.film.title = 'AronMan'

<font color = red>正確的做法是這樣</font>

select sakila.actor.* from sakila.actor 
inner join sakila.file_actor using(actior_id)
inner join sakila.film using(film_id)
where sakila.film.title = 'AronMan'

• 分解連接技術(shù)

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'

分解連接之后

select * from tag where tag='mysql'
select * from tag_post where tag_id=1234
select * from post where post.id in(123,456,789)

分解連接看上去比較浪費(fèi)，但是有巨大優(yōu)勢

1. 緩存效率高
2. MyISAM引擎下，鎖住表的時(shí)間短
3. 在應(yīng)用程序端連接可以更方便擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫，把表放在不同的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上
4. 查詢本身更高效
5. 減少多余行的訪問

什么時(shí)候使用分解連接？

1. 可以緩存大量查詢
2. 使用了多個(gè)MyISAM表
3. 數(shù)據(jù)分布在不同服務(wù)器
4. 對于大表使用in替換連接
5. 一個(gè)連接引用了同一個(gè)表多次

優(yōu)化連接

1. 確保on或者using的列有索引
2. 確保group by 或者order by只引用一個(gè)列，這樣可以使用索引

悲觀鎖

select chairid from seat where booked is null for update
update seat set booked='x' where chairid=1
commit

索引及查詢優(yōu)化

摘取部分自mysql性能優(yōu)化-慢查詢分析、優(yōu)化索引和配置

索引的類型

? 普通索引：這是最基本的索引類型，沒唯一性之類的限制。

? 唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列值保持唯一性。

? 主鍵：主鍵是一種唯一索引，但必須指定為”PRIMARY KEY”。

? 全文索引：MYSQL從3.23.23開始支持全文索引和全文檢索。在MYSQL中，全文索引的索引類型為FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT類型的列上創(chuàng)建。

使用多列索引 要注意最左前綴問題

有時(shí)MySQL不使用索引，即使有可用的索引。一種情形是當(dāng)優(yōu)化器估計(jì)到使用索引將需要MySQL訪問表中的大部分行時(shí)。(在這種情況下，表掃描可能會更快些）。然而，如果此類查詢使用LIMIT只搜索部分行，MySQL則使用索引，因?yàn)樗梢愿斓卣业綆仔胁⒃诮Y(jié)果中返回。

合理的建立索引的建議：

(1) 越小的數(shù)據(jù)類型通常更好：越小的數(shù)據(jù)類型通常在磁盤、內(nèi)存和CPU緩存中都需要更少的空間，處理起來更快。

(2) 簡單的數(shù)據(jù)類型更好：整型數(shù)據(jù)比起字符，處理開銷更小，因?yàn)樽址谋容^更復(fù)雜。在MySQL中，應(yīng)該用內(nèi)置的日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型，而不是用字符串來存儲時(shí)間；以及用整型數(shù)據(jù)類型存儲IP地址。

(3) 盡量避免NULL：應(yīng)該指定列為NOT NULL，除非你想存儲NULL。在MySQL中，含有空值的列很難進(jìn)行查詢優(yōu)化，因?yàn)樗鼈兪沟盟饕⑺饕慕y(tǒng)計(jì)信息以及比較運(yùn)算更加復(fù)雜。你應(yīng)該用0、一個(gè)特殊的值或者一個(gè)空串代替空值

這部分是關(guān)于索引和寫SQL語句時(shí)應(yīng)當(dāng)注意的一些瑣碎建議和注意點(diǎn)。

1. 當(dāng)結(jié)果集只有一行數(shù)據(jù)時(shí)使用LIMIT 1

2. 避免SELECT *，始終指定你需要的列

從表中讀取越多的數(shù)據(jù)，查詢會變得更慢。他增加了磁盤需要操作的時(shí)間，還是在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器與WEB服務(wù)器是獨(dú)立分開的情況下。你將會經(jīng)歷非常漫長的網(wǎng)絡(luò)延遲，僅僅是因?yàn)閿?shù)據(jù)不必要的在服務(wù)器之間傳輸。

3. 使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)。 連接（JOIN）之所以更有效率一些，是因?yàn)镸ySQL不需要在內(nèi)存中創(chuàng)建臨時(shí)表來完成這個(gè)邏輯上的需要兩個(gè)步驟的查詢工作。

4. 使用ENUM、CHAR 而不是VARCHAR，使用合理的字段屬性長度

5. 盡可能的使用NOT NULL

6. 固定長度的表會更快

7. 拆分大的DELETE 或INSERT 語句

8. 查詢的列越小越快

Where條件

在查詢中，WHERE條件也是一個(gè)比較重要的因素，盡量少并且是合理的where條件是很重要的，盡量在多個(gè)條件的時(shí)候，把會提取盡量少數(shù)據(jù)量的條件放在前面，減少后一個(gè)where條件的查詢時(shí)間。

有些where條件會導(dǎo)致索引無效：

? where子句的查詢條件里有！=，MySQL將無法使用索引。

? where子句使用了Mysql函數(shù)的時(shí)候，索引將無效，比如：select * from tb where left(name, 4) = ‘xxx’

? 使用LIKE進(jìn)行搜索匹配的時(shí)候，這樣索引是有效的：select * from tbl1 where name like ‘xxx%’，而like ‘%xxx%’ 時(shí)索引無效

技巧整理

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、對查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號)

select id from t where name like '%abc'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9、應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’
select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個(gè)相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В?，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。