MySQL 数据库性能优化之SQL优化

标签: MySQL优化设计 sql | 发表时间:2012-03-21 00:26 | 作者:OurMySQL
出处:http://ourmysql.com

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

  • 优化目标
    1. 减少 IO 次数
      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 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。
    2. 降低 CPU 计算
      除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定阶段之后,降低 CPU 计算也就成为了我们 SQL 优化的重要目标
  • 优化方法
    1. 改变 SQL 执行计划
      明确了优化目标之后,我们需要确定达到我们目标的方法。对于 SQL 语句来说,达到上述2个目标的方法其实只有一个,那就是改变 SQL 的执行计划,让他尽量“少走弯路”,尽量通过各种“捷径”来找到我们需要的数据,以达到 “减少 IO 次数” 和 “降低 CPU 计算” 的目标
  • 常见误区
    1. count(1)和count(primary_key) 优于 count(*)
      很多人为了统计记录条数,就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ,他们认为这样性能更好,其实这是一个误区。对于有些场景,这样做可能性能会更差,应为数据库对 count(*) 计数操作做了一些特别的优化。
    2. count(column) 和 count(*) 是一样的
      这个误区甚至在很多的资深工程师或者是 DBA 中都普遍存在,很多人都会认为这是理所当然的。实际上,count(column) 和 count(*) 是一个完全不一样的操作,所代表的意义也完全不一样。
      count(column) 是表示结果集中有多少个column字段不为空的记录
      count(*) 是表示整个结果集有多少条记录
    3. select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以让数据库访问更少的数据量
      这个误区主要存在于大量的开发人员中,主要原因是对数据库的存储原理不是太了解。
      实际上,大多数关系型数据库都是按照行(row)的方式存储,而数据存取操作都是以一个固定大小的IO单元(被称作 block 或者 page)为单位,一般为4KB,8KB… 大多数时候,每个IO单元中存储了多行,每行都是存储了该行的所有字段(lob等特殊类型字段除外)。
      所以,我们是取一个字段还是多个字段,实际上数据库在表中需要访问的数据量其实是一样的。
      当然,也有例外情况,那就是我们的这个查询在索引中就可以完成,也就是说当只取 a,b两个字段的时候,不需要回表,而c这个字段不在使用的索引中,需要回表取得其数据。在这样的情况下,二者的IO量会有较大差异。
    4. order by 一定需要排序操作
      我们知道索引数据实际上是有序的,如果我们的需要的数据和某个索引的顺序一致,而且我们的查询又通过这个索引来执行,那么数据库一般会省略排序操作,而直接将数据返回,因为数据库知道数据已经满足我们的排序需求了。
      实际上,利用索引来优化有排序需求的 SQL,是一个非常重要的优化手段
      延伸阅读: MySQL ORDER BY 的实现分析 , MySQL 中 GROUP BY 基本实现原理 以及  MySQL DISTINCT 的基本实现原理 这3篇文章中有更为深入的分析,尤其是第一篇
    5. 执行计划中有 filesort 就会进行磁盘文件排序
      有这个误区其实并不能怪我们,而是因为 MySQL 开发者在用词方面的问题。filesort 是我们在使用 explain 命令查看一条 SQL 的执行计划的时候可能会看到在 “Extra” 一列显示的信息。
      实际上,只要一条 SQL 语句需要进行排序操作,都会显示“Using filesort”,这并不表示就会有文件排序操作。
      延伸阅读:理解  MySQL Explain 命令输出中的filesort,我在这里有更为详细的介绍
  • 基本原则
    1. 尽量少 join
      MySQL 的优势在于简单,但这在某些方面其实也是其劣势。MySQL 优化器效率高,但是由于其统计信息的量有限,优化器工作过程出现偏差的可能性也就更多。对于复杂的多表 Join,一方面由于其优化器受限,再者在 Join 这方面所下的功夫还不够,所以性能表现离 Oracle 等关系型数据库前辈还是有一定距离。但如果是简单的单表查询,这一差距就会极小甚至在有些场景下要优于这些数据库前辈。
    2. 尽量少排序
      排序操作会消耗较多的 CPU 资源,所以减少排序可以在缓存命中率高等 IO 能力足够的场景下会较大影响 SQL 的响应时间。
      对于MySQL来说,减少排序有多种办法,比如: 

      • 上面误区中提到的通过利用索引来排序的方式进行优化
      • 减少参与排序的记录条数
      • 非必要不对数据进行排序
    3. 尽量避免 select *
      很多人看到这一点后觉得比较难理解,上面不是在误区中刚刚说 select 子句中字段的多少并不会影响到读取的数据吗?
      是的,大多数时候并不会影响到 IO 量,但是当我们还存在 order by 操作的时候,select 子句中的字段多少会在很大程度上影响到我们的排序效率,这一点可以通过我之前一篇介绍  MySQL ORDER BY 的实现分析 的文章中有较为详细的介绍。
      此外,上面误区中不是也说了,只是大多数时候是不会影响到 IO 量,当我们的查询结果仅仅只需要在索引中就能找到的时候,还是会极大减少 IO 量的。
    4. 尽量用 join 代替子查询
      虽然 Join 性能并不佳,但是和 MySQL 的子查询比起来还是有非常大的性能优势。MySQL 的子查询执行计划一直存在较大的问题,虽然这个问题已经存在多年,但是到目前已经发布的所有稳定版本中都普遍存在,一直没有太大改善。虽然官方也在很早就承认这一问题,并且承诺尽快解决,但是至少到目前为止我们还没有看到哪一个版本较好的解决了这一问题。
    5. 尽量少 or
      当 where 子句中存在多个条件以“或”并存的时候,MySQL 的优化器并没有很好的解决其执行计划优化问题,再加上 MySQL 特有的 SQL 与 Storage 分层架构方式,造成了其性能比较低下,很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。
    6. 尽量用 union all 代替 union
      union 和 union all 的差异主要是前者需要将两个(或者多个)结果集合并后再进行唯一性过滤操作,这就会涉及到排序,增加大量的 CPU 运算,加大资源消耗及延迟。所以当我们可以确认不可能出现重复结果集或者不在乎重复结果集的时候,尽量使用 union all 而不是 union。
    7. 尽量早过滤
      这一优化策略其实最常见于索引的优化设计中(将过滤性更好的字段放得更靠前)。
      在 SQL 编写中同样可以使用这一原则来优化一些 Join 的 SQL。比如我们在多个表进行分页数据查询的时候,我们最好是能够在一个表上先过滤好数据分好页,然后再用分好页的结果集与另外的表 Join,这样可以尽可能多的减少不必要的 IO 操作,大大节省 IO 操作所消耗的时间。
    8. 避免类型转换
      这里所说的“类型转换”是指 where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换: 

      • 人为在column_name 上通过转换函数进行转换
        直接导致 MySQL(实际上其他数据库也会有同样的问题)无法使用索引,如果非要转换,应该在传入的参数上进行转换
      • 由数据库自己进行转换
        如果我们传入的数据类型和字段类型不一致,同时我们又没有做任何类型转换处理,MySQL 可能会自己对我们的数据进行类型转换操作,也可能不进行处理而交由存储引擎去处理,这样一来,就会出现索引无法使用的情况而造成执行计划问题。
    9. 优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL
      对于破坏性来说,高并发的 SQL 总是会比低频率的来得大,因为高并发的 SQL 一旦出现问题,甚至不会给我们任何喘息的机会就会将系统压跨。而对于一些虽然需要消耗大量 IO 而且响应很慢的 SQL,由于频率低,即使遇到,最多就是让整个系统响应慢一点,但至少可能撑一会儿,让我们有缓冲的机会。
    10. 从全局出发优化,而不是片面调整
      SQL 优化不能是单独针对某一个进行,而应充分考虑系统中所有的 SQL,尤其是在通过调整索引优化 SQL 的执行计划的时候,千万不能顾此失彼,因小失大。
    11. 尽可能对每一条运行在数据库中的SQL进行 explain
      优化 SQL,需要做到心中有数,知道 SQL 的执行计划才能判断是否有优化余地,才能判断是否存在执行计划问题。在对数据库中运行的 SQL 进行了一段时间的优化之后,很明显的问题 SQL 可能已经很少了,大多都需要去发掘,这时候就需要进行大量的 explain 操作收集执行计划,并判断是否需要进行优化。

相关文章

标签: ,

相关 [mysql 数据库 性能优化] 推荐:

浅谈MySQL 数据库性能优化

- - BlogJava-qileilove
数据库是 IO 密集型的程序,和其他数据库一样,主要功能就是数据的持久化以及数据的管理. 本文侧重通过优化MySQL 数据库缓存参数如查询缓存,表缓存,. 日志缓存,索引缓存,innodb缓存,插入缓存,以及连接参数等方式来对MySQL数据库进行优化.   这里先引用一句话,从内存中读取一个数据的时间消耗是微秒级别,而从普通硬盘上读取一个数据是在毫秒级别,二者相差3个数量级.

MySQL 数据库性能优化之表结构

- tangfl - Sky.Jian 朝阳的天空
接着上一篇 MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化 ,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第二篇文章:MySQL 数据库性能优化之表结构. 很多人都将 数据库设计范式 作为数据库表结构设计“圣经”,认为只要按照这个范式需求设计,就能让设计出来的表结构足够优化,既能保证性能优异同时还能满足扩展性要求.

MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化

- flychen50 - Sky.Jian 朝阳的天空
在平时被问及最多的问题就是关于 MySQL 数据库性能优化方面的问题,所以最近打算写一个MySQL数据库性能优化方面的系列文章,希望对初中级 MySQL DBA 以及其他对 MySQL 性能优化感兴趣的朋友们有所帮助. 这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第一篇文章:MySQL 数据库性能优化之缓存参数优化.

MySQL数据库性能优化之存储引擎选择

- - Sky.Jian 朝阳的天空
MySQL 数据库性能优化之SQL优化,这是  MySQL数据库性能优化专题 系列的第五篇文章:. MySQL数据库性能优化之存储引擎选择. 离上一篇文章已经有很长时间没有更新这个MySQL数据库性能优化专题了,时间太紧加上人之惰性,今天这里将之前就规划好的关于存储引擎选择方面的内容更新出来,希望对大家有所帮助吧.

MySQL数据库性能优化之硬件瓶颈分析

- - Sky.Jian 朝阳的天空
接着上一篇 MySQL数据库性能优化之存储引擎选择,这是 MySQL数据库性能优化专题 系列的第六篇文章: MySQL数据库性能优化之硬件优化. 在过往与很多人的交流过程中发现,在谈到基于硬件来进行数据库性能瓶颈分析的时候,常被大家误解为简单的使用更为强劲的主机或者存储来替换现有的设备. 个人觉得这其中可能存在一个非常大的误区.

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.

MySQL数据库性能优化之表结构优化

- - haohtml's blog
由于MySQL数据库是基于行(Row)存储的数据库,而数据库操作 IO 的时候是以 page(block)的方式,也就是说,如果我们每条记录所占用的空间量减小,就会使每个page中可存放的数据行数增大,那么每次 IO 可访问的行数也就增多了. 反过来说,处理相同行数的数据,需要访问的 page 就会减少,也就是 IO 操作次数降低,直接提升性能.

mysql数据库性能优化的关键参数及mysql服务器优化

- - CSDN博客数据库推荐文章
MySQL数据库性能优化的关键参数. 关键参数一: back_log. 要求 MySQL 能有的连接数量. 当主要MySQL线程在一个很短时间内得到非常多的连接请求,这就起作用,然后主线程花些时间(尽管很短)检查连接并且启动一个新线程. back_log 值指出在MySQL暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以被存在堆栈中.

MySQL性能优化

- sun - IT程序员面试网
在笔试面试中,尤其是像百度,淘宝这些数据量非常大,而且用LAMP架构的公司,数据库优化方面就显得特别重要了. 此外,除了数据库索引之外,在LAMP结果如此流行的今天,数据库(尤其是MySQL)性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验,聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先,在数据库设计的时候,要能够充分的利用索引带来的性能提升,至于如何建立索引,建立什么样的索引,在哪些字段上建立索引,上面已经讲的很清楚了,这里不在赘述.

Mysql性能优化

- - 数据库 - ITeye博客
MySQL性能优化.   性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间. 性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等.   数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能. 语法:SHOW STATUE LIKE ‘value’;其中value参数是常用的几个统计参数.