mysql索引及查询优化

建索引的几大原则

  1. 最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
  2. =和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
  3. 尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录
  4. 索引列不能参与计算,保持列“干净”,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’);
  5. 尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可

慢查询优化基本步骤

  1. 先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE
  2. where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
  3. explain查看执行计划,是否与1预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
  4. order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
  5. 了解业务方使用场景
  6. 加索引时参照建索引的几大原则
  7. 观察结果,不符合预期继续从0分析

常用索引优化

  1. 有索引但未被用到的情况(不建议)
  • Like的参数以通配符开头时,将导致全表扫描
  • where条件不符合最左前缀原则时
  • 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行
  • 索引列参与计算
  • 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值
  • 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
  1. 避免select *
  2. order by 语句优化
  3. GROUP BY语句优化
  4. 用 exists 代替 in
  5. 使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar
  6. 能用DISTINCT的就不用GROUP BY
  7. 能用UNION ALL就不要用UNION
  8. 在Join表的时候使用相当类型的例,并将其索引

MYSQL性能优化的最佳20+条经验
MySQL 索引及查询优化总结

参考

MySQL 索引及查询优化总结
MySQL索引原理及慢查询优化