【mysql】慢查询优化

常见的慢查询优化

• 索引没起作用的情况
• 优化数据库结构
• 分解关联查询
• 优化 limit 分页
• 分析具体的SQL语句

1. 索引没起作用的情况

（1） 使用LIKE关键字的查询语句
在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。

（2）使用多列索引的查询语句
MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引最多可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件使用了这些字段中的第一个字段时，索引才会被使用。

2.优化数据库结构

合理的数据库结构，不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间，而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计，需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。

（1）将字段很多的表分解成多个表，将使用频率低的字段分离到新表中

对于字段比较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

（2）增加中间表

对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

3.分解关联查询

将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效，例如：

 SELECT * FROM tag 
        JOIN tag_post ON tag_id = tag.id
        JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
        WHERE tag.tag = 'mysql';
 
        分解为：
 
        SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
        SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
        SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);

4.优化LIMIT分页

在系统中需要分页的操作： limit 偏移量 （ 或再加上 order by 子句）。如果SQL语句有对应的索引，通常效率会不错，否则，MySQL需要做大量的文件排序操作。

一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候，例如：limit 10000,20，这是mysql需要查询10020条，然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。

优化此类查询的一个最简单的方法：

• 尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。
• 然后根据需要做一次关联操作，再返回所需的列。

对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

对于下面的查询：

 select id,title from collect limit 90000,10;

该语句存在的最大问题在于：limit M,N中，偏移量M太大（我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响），导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录，之后舍弃这M条记录，并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。

如果表非常大，且筛选字段没有合适的索引，且M特别大，那么这样的代价是非常高的。

试想，如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找，找到满足条件的100条记录，并记下下一次查询应该开始的位置，以便于下一次查询能直接从该位置 开始，这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录，舍弃，在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。

解决方法一：筛选字段（titile）上加索引

title字段加索引 （此效率如何未加验证）

方法二：先查询出主键id值

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1)
 limit 10;

原理：先查询出90000条数据对应的主键id的值，然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。

方法三：“关延迟联”

如果这个表非常大，那么这个查询可以改写成如下的方式：

Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);

这里的“关延迟联”将大大提升查询的效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要的记录后，再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。

方法四：建立复合索引 acct_id和create_time

select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 3095  order by create_time desc limit 0,10

注意sql查询慢的原因都是：引起 filesort

5.分析具体的SQL语句

1、两个表选哪个为驱动表，表面是可以以数据量的大小作为依据，但是实际经验最好交给mysql查询优化器自己去判断。

例如： select * from a where id in (select id from b );

分析： 对于这条sql语句它的执行计划，其实并不是先查询出b表的所有id，然后再与a表的id进行比较。
mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );

exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id。 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。

exists查询有什么弊端？
由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。

如何优化？
**建索引。**但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。

这样优化够了吗？还差一些。
由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查（外表到里表中），虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。
但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查，exists子查询的查询顺序是固定死的。

为什么要反过来？
因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？

该如何进一步优化？
把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）

为什么不用left join 和 right join？
这时候表之间的连接的顺序就被固定住了，比如左连接就是必须先查左表全表扫描，然后一条一条的到另外表去查询，右连接同理。仍然不是最好的选择。

为什么使用inner join就可以？
inner join中的两张表，如： a inner join b，但实际执行的顺序是跟写法的顺序没有半毛钱关系的，最终执行也可能会是b连接a，顺序不是固定死的。如果on条件字段有索引的情况下，同样可以使用上索引。

那我们又怎么能知道a和b什么样的执行顺序效率更高？
你不知道，我也不知道。谁知道？mysql自己知道。让mysql自己去判断（查询优化器）。具体表的连接顺序和使用索引情况，mysql查询优化器会对每种情况做出成本评估，最终选择最优的那个做为执行计划。

在inner join的连接中,mysql会自己评估使用a表查b表的效率高还是b表查a表高，如果两个表都建有索引的情况下，mysql同样会评估使用a表条件字段上的索引效率高还是b表的。

利用explain字段查看执行时运用到的key（索引）
而我们要做的就是：把两个表的连接条件的两个字段都各自建立上索引，然后explain 一下，查看执行计划，看mysql到底利用了哪个索引，最后再把没有使用索引的表的字段索引给去掉就行了。