浅谈数据库查询优化的几种思路

应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by ,group by 涉及的列上建立索引

可以帮助选择更好的索引和优化查询语句， 写出更好的优化语句。 通常我们可以对比较复杂的尤其是涉及到多表的 SELECT 语句， 把关键字 EXPLAIN 加到前面， 查看执行计划。例如： explain select * from news

用具体的字段列表代替“*” ， 不要返回用不到的任何字段。

mysql innodb上的理解。

1，不需要的字段会增加数据传输的时间，即使mysql服务器和客户端是在同一台机器上，使用的协议还是tcp，通信也是需要额外的时间。

2，要取的字段、索引的类型，和这两个也是有关系的。举个例子，对于user表，有name和phone的联合索引，select name from user where phone= 12345678912 和 select * from user where phone= 12345678912 ，前者要比后者的速度快，因为name可以在索引上直接拿到，不再需要读取这条记录了。

3，大字段，例如很长的varchar，blob，text。准确来说，长度超过728字节的时候，会把超出的数据放到另外一个地方，因此读取这条记录会增加一次io *** 作。

比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’)

使用 procedure analyse()函数对表进行分析， 该函数可以对表中列的数据类型提出优化建议。 能小就用小。 表数据类型第一个原则是： 使用能正确的表示和存储数据的最短类型。 这样可以减少对磁盘空间、 内存、 cpu 缓存的使用。

使用方法： select * from 表名 procedure analyse()

通过拆分表可以提高表的访问效率。 有 2 种拆分方法

1.垂直拆分

把主键和一些列放在一个表中， 然后把主键和另外的列放在另一个表中。 如果一个表中某些列常用， 而另外一些不常用， 则可以采用垂直拆分。

2.水平拆分

根据一列或者多列数据的值把数据行放到二个独立的表中。

创建中间表， 表结构和源表结构完全相同， 转移要统计的数据到中间表， 然后在中间表上进行统计， 得出想要的结果。

选择多核和主频高的 CPU。

使用更大的内存。 将尽量多的内存分配给 MYSQL 做缓存。

4.3.1 使用磁盘阵列

RAID 0 没有数据冗余， 没有数据校验的磁盘陈列。 实现 RAID 0至少需要两块以上的硬盘， 它将两块以上的硬盘合并成一块， 数据连续地分割在每块盘上。

RAID1 是将一个两块硬盘所构成 RAID 磁盘阵列， 其容量仅等于一块硬盘的容量， 因为另一块只是当作数据“镜像”。使用 RAID-0+1 磁盘阵列。 RAID 0+1 是 RAID 0 和 RAID 1 的组合形式。 它在提供与 RAID 1 一样的数据安全保障的同时， 也提供了与 RAID 0 近似的存储性能。

4.3.2 调整磁盘调度算法

选择合适的磁盘调度算法， 可以减少磁盘的寻道时间

对 MySQL 自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf 中的各项参数进行优化调整。 如指定 MySQL 查询缓冲区的大小， 指定 MySQL 允许的最大连接进程数等。

它的作用是存储 select 查询的文本及其相应结果。 如果随后收到一个相同的查询， 服务器会从查询缓存中直接得到查询结果。 查询缓存适用的对象是更新不频繁的表， 当表中数据更改后， 查询缓存中的相关条目就会被清空。

数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.

1. 优化一览图

2. 优化

笔者将优化分为了两大类,软优化和硬优化,软优化一般是 *** 作数据库即可,而硬优化则是 *** 作服务器硬件及参数设置.

2.1 软优化

2.1.1 查询语句优化

1.首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.

2.例:

显示:

其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息.

2.1.2 优化子查询

在MySQL中,尽量使用JOIN来代替子查询.因为子查询需要嵌套查询,嵌套查询时会建立一张临时表,临时表的建立和删除都会有较大的系统开销,而连接查询不会创建临时表,因此效率比嵌套子查询高.

2.1.3 使用索引

索引是提高数据库查询速度最重要的方法之一,关于索引可以参高笔者<MySQL数据库索引>一文,介绍比较详细,此处记录使用索引的三大注意事项:

2.1.4 分解表

对于字段较多的表,如果某些字段使用频率较低,此时应当,将其分离出来从而形成新的表,

2.1.5 中间表

对于将大量连接查询的表可以创建中间表,从而减少在查询时造成的连接耗时.

2.1.6 增加冗余字段

类似于创建中间表,增加冗余也是为了减少连接查询.

2.1.7 分析表,,检查表,优化表

分析表主要是分析表中关键字的分布,检查表主要是检查表中是否存在错误,优化表主要是消除删除或更新造成的表空间浪费.

1. 分析表: 使用 ANALYZE 关键字,如ANALYZE TABLE user

2. 检查表: 使用 CHECK关键字,如CHECK TABLE user [option]

option 只对MyISAM有效,共五个参数值:

3. 优化表:使用OPTIMIZE关键字,如OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE user

LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG都是表示不写入日志.,优化表只对VARCHAR,BLOB和TEXT有效,通过OPTIMIZE TABLE语句可以消除文件碎片,在执行过程中会加上只读锁.

2.2 硬优化

2.2.1 硬件三件套

1.配置多核心和频率高的cpu,多核心可以执行多个线程.

2.配置大内存,提高内存,即可提高缓存区容量,因此能减少磁盘I/O时间,从而提高响应速度.

3.配置高速磁盘或合理分布磁盘:高速磁盘提高I/O,分布磁盘能提高并行 *** 作的能力.

2.2.2 优化数据库参数

优化数据库参数可以提高资源利用率,从而提高MySQL服务器性能.MySQL服务的配置参数都在my.cnf或my.ini,下面列出性能影响较大的几个参数.

2.2.3 分库分表

因为数据库压力过大，首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求。

2.2.4 缓存集群

如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器，比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的，所以通常来说，数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级。所以你完全可以根据系统的业务特性，对那种写少读多的请求，引入缓存集群。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.

1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）

2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合

3、如果以上两种都不能 *** 作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度

4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）

5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，mysql有自带的binlog实现 主从同步

6、explain分析sql语句，查看执行计划，分析索引是否用上，分析扫描行数等等

7、查看mysql执行日志，看看是否有其他方面的问题

个人理解：从根本上来说，查询慢是占用mysql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑

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