Sql性能优化梳理

标签: geek | 发表时间:2017-11-08 00:00 | 作者:
出处:http://itindex.net/relian

前言

本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。

1.0 基本概念简述

1.1 逻辑架构

第一层:客户端通过连接服务,将要执行的sql指令传输过来

第二层:服务器解析并优化sql,生成最终的执行计划并执行

第三层:存储引擎,负责数据的储存和提取

1.2 锁

数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁(读锁)和排他锁(写锁)。读锁是不阻塞的,多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的,并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。

乐观锁,通常用于数据竞争不激烈的场景,多读少写,通过版本号和时间戳实现。

悲观锁,通常用于数据竞争激烈的场景,每次操作都会锁定数据。

要锁定数据需要一定的锁策略来配合。

表锁,锁定整张表,开销最小,但是会加剧锁竞争。

行锁,锁定行级别,开销最大,但是可以最大程度的支持并发。

但是MySql的存储引擎的真实实现不是简单的行级锁,一般都是实现了多版本并发控制(MVCC)。MVCC是行级锁的变种,多数情况下避免了加锁操作,开销更低。MVCC是通过保存数据的某个时间点快照实现的。

1.3 事务

事务保证一组原子性的操作,要么全部成功,要么全部失败。一旦失败,回滚之前的所有操作。MySql采用自动提交,如果不是显式的开启一个事务,则每个查询都作为一个事务。

隔离级别控制了一个事务中的修改,哪些在事务内和事务间是可见的。四种常见的隔离级别:

未提交读(Read UnCommitted),事务中的修改,即使没提交对其他事务也是可见的。事务可能读取未提交的数据,造成脏读。

提交读(Read Committed),一个事务开始时,只能看见已提交的事务所做的修改。事务未提交之前,所做的修改对其他事务是不可见的。也叫不可重复读,同一个事务多次读取同样记录可能不同。

可重复读(RepeatTable Read),同一个事务中多次读取同样的记录结果时结果相同。

可串行化(Serializable),最高隔离级别,强制事务串行执行。

1.4 存储引擎

InnoDB引擎,最重要,使用最广泛的存储引擎。被用来设计处理大量短期事务,具有高性能和自动奔溃恢复的特性。

MyISAM引擎,不支持事务和行级锁,奔溃后无法安全恢复。

2.0 创建时优化

2.1 Schema和数据类型优化

整数

TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 使用的存储8,16,24,32,64位存储空间。使用Unsigned表示不允许负数,可以使正数的上线提高一倍。

实数

Float,Double , 支持近似的浮点运算。

Decimal,用于存储精确的小数。

字符串

VarChar,存储变长的字符串。需要1或2个额外的字节记录字符串的长度。

Char,定长,适合存储固定长度的字符串,如MD5值。

Blob,Text 为了存储很大的数据而设计的。分别采用二进制和字符的方式。

时间类型

DateTime,保存大范围的值,占8个字节。

TimeStamp,推荐,与UNIX时间戳相同,占4个字节。

优化建议点

尽量使用对应的数据类型。比如,不要用字符串类型保存时间,用整型保存IP。

选择更小的数据类型。能用TinyInt不用Int。

标识列(identifier column),建议使用整型,不推荐字符串类型,占用更多空间,而且计算速度比整型慢。

不推荐ORM系统自动生成的Schema,通常具有不注重数据类型,使用很大的VarChar类型,索引利用不合理等问题。

真实场景混用范式和反范式。冗余高查询效率高,插入更新效率低;冗余低插入更新效率高,查询效率低。

创建完全的独立的汇总表\缓存表,定时生成数据,用于用户耗时时间长的操作。对于精确度要求高的汇总操作,可以采用 历史结果+最新记录的结果 来达到快速查询的目的。

数据迁移,表升级的过程中可以使用影子表的方式,通过修改原表的表名,达到保存历史数据,同时不影响新表使用的目的。

2.2 索引

索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。索引的优势:

减少查询扫描的数据量

避免排序和零时表

将随机IO变为顺序IO (顺序IO的效率高于随机IO)

B-Tree

使用最多的索引类型。采用B-Tree数据结构来存储数据(每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的遍历)。B-Tree索引适用于全键值,键值范围,键前缀查找,支持排序。

B-Tree索引限制:

如果不是按照索引的最左列开始查询,则无法使用索引。

不能跳过索引中的列。如果使用第一列和第三列索引,则只能使用第一列索引。

如果查询中有个范围查询,则其右边的所有列都无法使用索引优化查询。

哈希索引

只有精确匹配索引的所有列,查询才有效。存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码,哈希索引将所有的哈希码存储在索引中,并保存指向每个数据行的指针。

哈希索引限制:

无法用于排序

不支持部分匹配

只支持等值查询如=,IN(),不支持 < >

优化建议点

注意每种索引的适用范围和适用限制。

索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数,则失效。

针对特别长的字符串,可以使用前缀索引,根据索引的选择性选择合适的前缀长度。

使用多列索引的时候,可以通过 AND 和 OR 语法连接。

重复索引没必要,如(A,B)和(A)重复。

索引在where条件查询和group by语法查询的时候特别有效。

将范围查询放在条件查询的最后,防止范围查询导致的右边索引失效的问题。

索引最好不要选择过长的字符串,而且索引列也不宜为null。

3.0 查询时优化

3.1 查询质量的三个重要指标

响应时间 (服务时间,排队时间)

扫描的行

返回的行

3.2 查询优化点

避免查询无关的列,如使用Select * 返回所有的列。

避免查询无关的行

切分查询。将一个对服务器压力较大的任务,分解到一个较长的时间中,并分多次执行。如要删除一万条数据,可以分10次执行,每次执行完成后暂停一段时间,再继续执行。过程中可以释放服务器资源给其他任务。

分解关联查询。将多表关联查询的一次查询,分解成对单表的多次查询。可以减少锁竞争,查询本身的查询效率也比较高。因为MySql的连接和断开都是轻量级的操作,不会由于查询拆分为多次,造成效率问题。

注意count的操作只能统计不为null的列,所以统计总的行数使用count(*)。

group by 按照标识列分组效率高,分组结果不宜出行分组列之外的列。

关联查询延迟关联,可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围,再关联。

Limit分页优化。可以根据索引覆盖扫描,再根据索引列关联自身查询其他列。如

SELECT

id,

NAME,

age

WHERE

student s1

INNER JOIN (

SELECT

id

FROM

student

ORDER BY

age

LIMIT 50,5

) AS s2 ON s1.id = s2.id

Union查询默认去重,如果不是业务必须,建议使用效率更高的Union All

后记

欢迎大家在评论中补充,我会把大家补充的内容持续更新出来。如果有帮助,请帮忙点喜欢。

补充更新日志

2017.09.08

—->来自大神-小宝

1.条件中的字段类型和表结构类型不一致,mysql会自动加转换函数,导致索引作为函数中的参数失效。

2.like查询前面部分未输入,以%开头无法命中索引。

3.补充2个5.7版本的新特性:

generated column,就是数据库中这一列由其他列计算而得

CREATE TABLE triangle (sidea DOUBLE, sideb DOUBLE, area DOUBLE AS (sidea * sideb / 2));

insert into triangle(sidea, sideb) values(3, 4);

select * from triangle;

+——-+——-+——+

| sidea | sideb | area |

+——-+——-+——+

| 3 | 4 | 6 |

+——-+——-+——+

支持JSON格式数据,并提供相关内置函数

CREATE TABLE json_test (name JSON);

INSERT INTO json_test VALUES(‘{“name1”: “value1”, “name2”: “value2”}’);

SELECT * FROM json_test WHERE JSON_CONTAINS(name, ‘$.name1’);

—->来自JVM专家-达

关注explain在性能分析中的使用

EXPLAIN SELECT settleId FROM Settle WHERE settleId = “3679”

select_type,有几种值:simple(表示简单的select,没有union和子查询),primary(有子查询,最外面的select查询就是primary),union(union中的第二个或随后的select查询,不依赖外部查询结果),dependent union(union中的第二个或随后的select查询,依赖外部查询结果)

type,有几种值:system(表仅有一行(=系统表),这是const连接类型的一个特例),const(常量查询), ref(非唯一索引访问,只有普通索引),eq_ref(使用唯一索引或组件查询),all(全表查询),index(根据索引查询全表),range(范围查询)

possible_keys: 表中可能帮助查询的索引

key,选择使用的索引

key_len,使用的索引长度

rows,扫描的行数,越大越不好

extra,有几种值:Only index(信息从索引中检索出,比扫描表快),where used(使用where限制),Using filesort (可能在内存或磁盘排序),Using temporary(对查询结果排序时使用临时表)
大家可以点击加入群:478052716【JAVA高级程序员】里面有Java高级大牛直播讲解知识点 走的就是高端路线(如果你想跳槽换工作 但是技术又不够 或者工作上遇到了瓶颈 我这里有一个JAVA的免费直播课程 讲的是高端的知识点基础不好的勿入哟 只要你有1-5年的开发经验可以加群找我要课堂链接 注意:是免费的 没有开发经验勿入哦)

相关 [sql 性能优化] 推荐:

Oracle SQL性能优化

- - 数据库 - ITeye博客
(1)      选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效):. ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表. 如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.

SQL之性能优化

- - CSDN博客数据库推荐文章
在实际应用中,数据库中的数据会有很多,若要从这些数据表中检索数据,就需要对系统进行优化,提高数据库系统的响应速度,下面就是日常一些查询优化的方法. 索引可以提高数据库查询的速度,提高数据库的访问性能,但同时也会影响数据更新操作(例如插入、修改、删除)的速度. 如果WHERE子句中经常用到的某一列或者某几列创建索引.

Sql性能优化梳理

- - IT瘾-geek
本文主要针对的是关系型数据数据库MySql. 键值类数据库可以参考最简大数据Redis. 先简单梳理下Mysql的基本概念,然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开. 第一层:客户端通过连接服务,将要执行的sql指令传输过来. 第二层:服务器解析并优化sql,生成最终的执行计划并执行. 第三层:存储引擎,负责数据的储存和提取.

SQL性能优化十条经验

- - CSDN博客推荐文章
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用,最好不要用.. 其实只需要对该脚本略做改进,查询速度便会提高近百倍. a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列表,用户模糊输入供应商名称时,直接在前台就帮忙定位到具体的供应商,这样在调用后台程序时,这列就可以直接用等于来关联了.

记一次成功的sql注入入侵检测附带sql性能优化

- Bloger - 博客园-首页原创精华区
很多同学和园友都遇到过sql注入的,其中大部分都是代码的不严谨造成的,都是犯过很多错误才学会认真起来. 但是如果是让你接手一个二等残废的网站,并让你在上面改版,而且不能推翻式改版,只能逐步替换旧的程序,那么你会非常痛苦,例如我遇到的问题:.                                                                                                       .

SQL点滴22—性能优化没有那么神秘

- Bloger - 博客园-首页原创精华区
经常听说SQL Server最难的部分是性能优化,不禁让人感到优化这个工作很神秘,这种事情只有高手才能做. 很早的时候我在网上看到一位高手写的博客,介绍了SQL优化的问题,从这些内容来看,优化并不都是一些很复杂的问题,掌握了基本的知识之后也可以尝试优化自己的SQL程序,甚至是其他相关的程序. 优化是一些工作积累之后的经验总结和代码意识,只要平时注意积累,你也可以做优化的工作.

SQL Server 查询性能优化——堆表、碎片与索引(一)

- - 博客园_首页
      SQL Server在堆表中查询数据时,是不知道到底有多少数据行符合你所指定的查找条件,它将根据指定的查询条件把数据表的全部数据都查找一遍. 如果有可采用的索引,SQL Server只需要在索引层级查找每个索引分页的数据,再抓出所需要的少量数据分页即可. 访问数据表内数以万计的数据分页与只访问少数索引的分页两者间的差异,让索引变成效能调校的最佳工具.

MySQL 数据库性能优化之SQL优化

- - OurMySQL
注:这篇文章是以 MySQL 为背景,很多内容同时适用于其他关系型数据库,需要有一些索引知识为基础. IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是. SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.

SQL Server 查询性能优化——创建索引原则(一)

- - 博客园_首页
索引是提高查询性能的一个重要工具,索引就是把查询语句所需要的少量数据添加到索引分页中,这样访问数据时只要访问少数索引的分页就可以. 但是索引对于提高查询性能也不是万能的,也不是建立越多的索引就越好. 索引建少了,用WHERE子句找数据效率低,不利于查找数据. 索引建多了,不利于新增、修改和删除等操作,因为做这些操作时,SQL SERVER除了要更新数据表本身,还要连带地立即更新所有的相关索引,而且过多的索引也会浪费硬盘空间.