1.查询性能优化
1.1 使用 Explain 进行分析
Explain 用来分析 SELECT 查询语句,开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
比较重要的字段有:
select_type : 查询类型,有简单查询、联合查询、子查询等key : 使用的索引rows : 扫描的行数
1.2 优化数据访问
1.2.1 减少请求的数据量
只返回必要的列:最好不要使用 SELECT * 语句。只返回必要的行:使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。缓存重复查询的数据:使用缓存可以避免在数据库中进行查询,特别在要查询的数据经常被重复查询时,缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。1.2.2 减少服务器端扫描的行数
最有效的方式是使用索引来覆盖查询。
1.3 重构查询方式
1.3.1 切分大查询
一个大查询如果一次性执行的话,可能一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。
1.3.2 分解大连接查询
将一个大连接查询分解成对每一个表进行一次单表查询,然后将结果在应用程序中进行关联,这样做的好处有:
让缓存更高效。对于连接查询,如果其中一个表发生变化,那么整个查询缓存就无法使用。而分解后的多个查询,即使其中一个表发生变化,对其它表的查询缓存依然可以使用。分解成多个单表查询,这些单表查询的缓存结果更可能被其它查询使用到,从而减少冗余记录的查询。减少锁竞争;在应用层进行连接,可以更容易对数据库进行拆分,从而更容易做到高性能和可伸缩。查询本身效率也可能会有所提升。
例如下面的例子中,使用IN()代替连接查询,可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询,这可能比随机的连接要更高效。
SELECT * FROM tabJOIN tag_post ON tag_post.tag_id=tag.idJOIN post ON tag_post.post_id=post.idWHERE tag.tag='mysql';SELECT * FROM tag WHERE tag='mysql';SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id=1234;SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);