提高工作效率:MySQL的優化技巧

本篇文章給大家帶來的內容是關于提高工作效率:mysql的優化技巧,有一定的參考價值,有需要的朋友可以參考一下,希望對你有所幫助。

1、在所有用于where,order by和group by的列上添加索引

1)索引除了能夠確保唯一的標記一條記錄,還能是mysql服務器更快的從數據庫中獲取結果。索引在排序中的作用也非常大。

Mysql的索引可能會占據額外的空間,并且會一定程度上降低插入,刪除和更新的性能。但是,如果你的表格有超過10行數據,那么索引就能極大的降低查找的執行時間。

2)強烈建議使用“最壞情況的數據樣本”來測試MySql查詢,從而更清晰的了解查詢在生產中的行為方式。

3)假設你正在一個超過500行的數據庫表中執行如下的查詢語句:

mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'

上述查詢會迫使Mysql服務器執行一個全表掃描來獲得所查找的數據。

4)型號,Mysql提供了一個特別的Explain語句,用來分析你的查詢語句的性能。當你將查詢語句添加到該關鍵詞后面時,MySql會顯示優化器對該語句的所有信息。

如果我們用explain語句分析一下上面的查詢,會得到如下的分析結果:

mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | customers | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |  500 |    10.00 | Using where |

可以看到,優化器展示出了非常重要的信息,這些信息可以幫助我們微調數據庫表。首先,MySql會執行一個全表掃描,因為key列為Null。其次,MySql服務器已經明確表示它將要掃描500行的數據來完成這次查詢。

5)為了優化上述查詢,我們只需要在customer_id這一列上添加一個索引m即可:

mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

如果我們再次執行explain語句,會得到如下結果:

mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385'; +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table     | partitions | type | possible_keys | key         | key_len | ref   | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+|  1 | SIMPLE      | customers | NULL       | ref  | customer_id   | customer_id | 13      | const |    1 |   100.00 | NULL  | +----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+

2. 用Union優化Like語句

1)有時候,你可能需要在查詢中使用or操作符進行比較。當or關鍵字在where子句中使用頻率過高的時候,它可能會使MySQL優化器錯誤的選擇全表掃描來檢索記錄。union子句可以是查詢執行的更快,尤其是當其中一個查詢有一個優化索引,而另一個查詢也有一個優化索引的時候。

比如,在first_name和last_name上分別存在索引的情況下,執行如下查詢語句:

mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'

上述查詢和下面使用union合并兩條充分利用查詢語句的查詢相比,速度慢了許多。

mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students wherelast_name like 'Ade%'

3. 避免使用帶有前導通配符的表達式

當查詢中存在前導通配符時,Mysql無法使用索引。以上面的student表為例,如下的查詢會導致MySQL執行全表掃描,及時first_name字段上加了索引。

mysql> select * from students where first_name like '%Ade'

使用explain分析得到如下結果:

 | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+|  1 | SIMPLE      | students | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |  500 |    11.11 | Using where | +----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

如上所示,Mysql將掃描全部500行數據,這將使得查詢極其緩慢。

4. 優化數據庫架構

1)規范化

首先,規范化所有數據庫表,即使可能會有些損失。比如,如果你需要創建兩張表分別用來記錄customers和orders數據,你應當在order表上用顧客id引用顧客,而不是反過來。下圖顯示了沒有任何數據冗余而設計的數據庫架構。

提高工作效率:MySQL的優化技巧

5.使用最佳數據類型

1)MySQL支持各種數據類型,包括integer,float,double,date,datetime,varchar,text等。當設計數據庫表時,應當盡可能使用能夠滿足特性的最短的數據類型。

比如,如果你在設計一個系統用戶表,而該用戶數量不會超過100個人,你就應該對user_ud使用’TINYINT’類型,該類型的取值范圍為-128至128。如果一個字段需要存儲date型值,使用datetime類型比較好,因為在查詢的時候無需進行復雜的類型轉換。

當值全為數字類型時,使用Integer。在進行計算時,Integer類型的值比文本類型的值速度更快。

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