Sql性能优化梳理

概述介绍《Sql性能优化梳理》开发教程，希望对您有用。

《sql性能优化梳理》要点：
本文介绍了sql性能优化梳理，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

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,然后分创立时和查询时这两个阶段的优化展开.

1.0 根本概念简述

1.1 逻辑架构

第一层：客户端通过衔接服务,将要执行的sql指令传输过来

第二层：服务器解析并优化sql,生成最终的执行方案并执行

第三层：存储引擎,卖力数据的储存和提取

1.2 锁

数据库通过锁机制来办理并发场景-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,通过版本号和光阴戳实现.

消极锁,通常用于数据竞争激烈的场景,每次 *** 作都会锁定数据.

要锁定数据需要必定的锁策略来配合.

表锁,锁定整张表,开销最小,然则会加剧锁竞争.

行锁,锁定行级别,开销最大,但是可以最大水平的支持并发.

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 *** 作,开销更低.MVCC是通过保留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 *** 作,要么全部成功,要么全部失败.一旦失败,回滚之前的所有 *** 作.MysqL采纳自动提交,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改动,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),事务中的改动,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弗成见的.也叫弗成重复读,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成果时成果相同.

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.被用来设计处置大量短期事务,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,奔溃后无法平安恢复.

2.0 创立时优化

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表现不允许负数,可以使正数的上线提高一倍.

实数

float,Double,支撑近似的浮点运算.

Decimal,用于存储准确的小数.

字符串

VarChar,存储变长的字符串.必要1或2个额外的字节记录字符串的长度.

Char,定长,得当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.分别采纳二进制和字符的方式.

光阴类型

DateTime,保留大范围的值,占8个字节.

TimeStamp,保举,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留时间,用整型保留IP.

选择更小的数据类型.能用tinyint不消Int.

标识列(IDentifIEr column),建议使用整型,不保举字符串类型,占用更多空间,而且计算速度比整型慢.

不保举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.冗余高查询效力高,插入更新效力低；冗余低插入更新效力高,查询效力低.

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 *** 作.对于精确度要求高的汇总 *** 作,可以采纳 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,达到保留历史数据,同时不影响新表使用的目的.

2.2 索引

索引包括一个或多个列的值.MysqL只能高效的利用索引的最左前缀列.索引的优势：

削减查询扫描的数据量

避免排序和零时表

将随机IO变为次序IO (次序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(每个叶子节点都包括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索引限定：

如果不是依照索引的最左列开始查询,则无法使用索引.

不克不及跳过索引中的列.如果使用第一列和第三列索引,则只能使用第一列索引.

如果查询中有个规模查询,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,并保留指向每个数据行的指针.

哈希索引限定：

无奈用于排序

不支持部门匹配

只支撑等值查询如=,IN(),不支撑 < >

优化建议点

注意每种索引的适用规模和适用限制.

索引的列如果是表达式的一部门或者是函数的参数,则失效.

针对分外长的字符串,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 语法衔接.

重复索引没需要,如(A,B)和(A)重复.

索引在where条件查询和group by语法查询的时候分外有效.

将规模查询放在条件查询的最后,防止规模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,并且索引列也不宜为null.

3.0 查询时优化

3.1 查询质量的三个紧张指标

响应光阴 (服务光阴,排队光阴)

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年夜的任务,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,查询自己的查询效率也比较高.因为MysqL的连接和断开都是轻量级的 *** 作,不会由于查询拆分为多次,造成效率问题.

注意count的 *** 作只能统计不为null的列,以是统计总的行数使用count(*).

group by 依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规模,再关联.

limit分页优化.可以根据索引笼罩扫描,再根据索引列关联自身查询其他列.如

SELECTID,name,ageWHEREstudent s1INNER JOIN (SELECT IDFROM studentORDER BY ageliMIT 50,5) AS s2 ON s1.ID = s2.ID

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

跋文

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.

弥补更新日志

2017.09.08

---->来自年夜神-小宝

1.条件中的字段类型和表结构类型纷歧致,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查询前面部门未输入,以%开头无法命中索引.

3.弥补2个5.7版本的新特性：

generated column,便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格局数据,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在性能阐发中的使用

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查询便是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(非唯一索引拜访,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: 表中可能赞助查询的索引

key,选择使用的索引

key_len,使用的索引长度

rows,扫描的行数,越大越欠好

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(对查询成果排序时使用临时表)

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总结

以上是内存溢出为你收集整理的Sql性能优化梳理全部内容，希望文章能够帮你解决Sql性能优化梳理所遇到的程序开发问题。

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