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Mysql优化面试

lyj
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应用服务器与数据库服务器建立一个连接

数据库进程拿到请求sql

解析并生成执行计划，执行

读取数据到内存并进行逻辑处理

通过步骤一的连接，发送结果到客户端

关掉连接，释放资源

优化shema、sql语句+索引；

第二加缓存，memcached, redis；

主从复制，读写分离；

垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；

水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；

超大的分页一般从两个方向上来解决.

数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 4,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据.

从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击.

解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.

在阿里巴巴《Java开发手册》中,对超大分页的解决办法是类似于上面提到的第一种.

【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。

说明：MySQL并不是跳过offset行，而是取offset+N行，然后返回放弃前offset行，返回N行，那当offset特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行SQL改写。

正例：先快速定位需要获取的id段，然后再关联：

SELECT a.* FROM 表1 a, (select id from 表1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id

LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)

mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; // 检索记录行 6-15

为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行，可以指定第二个参数为 -1：

mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; // 检索记录行 96-last.

如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目：

mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; //检索前 5 个记录行

换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。

用于记录执行时间超过某个临界值的SQL日志，用于快速定位慢查询，为我们的优化做参考。

开启慢查询日志

配置项：slow_query_log

可以使用show variables like ‘slov_query_log’查看是否开启，如果状态值为OFF，可以使用set GLOBAL slow_query_log = on来开启，它会在datadir下产生一个xxx-slow.log的文件。

设置临界时间

配置项：long_query_time

查看：show VARIABLES like ‘long_query_time’，单位秒

设置：set long_query_time=0.5

实操时应该从长时间设置到短的时间，即将最慢的SQL优化掉

查看日志，一旦SQL超过了我们设置的临界时间就会被记录到xxx-slow.log中

在业务系统中，除了使用主键进行的查询，其他的我都会在测试库上测试其耗时，慢查询的统计主要由运维在做，会定期将业务中的慢查询反馈给我们。

慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？是查询条件没有命中索引？是load了不需要的数据列？还是数据量太大？

所以优化也是针对这三个方向来的，

首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。

分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。

如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。

主键是数据库确保数据行在整张表唯一性的保障，即使业务上本张表没有主键，也建议添加一个自增长的ID列作为主键。设定了主键之后，在后续的删改查的时候可能更加快速以及确保操作数据范围安全。

推荐使用自增ID，不要使用UUID。

因为在InnoDB存储引擎中，主键索引是作为聚簇索引存在的，也就是说，主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序)，如果主键索引是自增ID，那么只需要不断向后排列即可，如果是UUID，由于到来的ID与原来的大小不确定，会造成非常多的数据插入，数据移动，然后导致产生很多的内存碎片，进而造成插入性能的下降。

总之，在数据量大一些的情况下，用自增主键性能会好一些。

关于主键是聚簇索引，如果没有主键，InnoDB会选择一个唯一键来作为聚簇索引，如果没有唯一键，会生成一个隐式的主键。

null值会占用更多的字节，且会在程序中造成很多与预期不符的情况。

密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储，这样可以节省空间且提高检索效率。

访问数据太多导致查询性能下降

确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列

确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

避免犯如下SQL语句错误

查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决

多表关联返回全部列。解决办法：指定列名

总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *

重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存

是否在扫描额外的记录。解决办法：

使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：

使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

改变数据库和表的结构，修改数据表范式

重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。

一个复杂查询还是多个简单查询

MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多

使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。

切分查询

将一个大的查询分为多个小的相同的查询

一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。

分解关联查询，让缓存的效率更高。

执行单个查询可以减少锁的竞争。

在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。

查询效率会有大幅提升。

较少冗余记录的查询。

count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)

MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。

当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。

可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)

增加汇总表

使用缓存

确定ON或者USING子句中是否有索引。

确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

16. 优化子查询

用关联查询替代

优化GROUP BY和DISTINCT

这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法

关联查询中，使用标识列分组的效率更高

如果不需要ORDER BY，进行GROUP BY时加ORDER BY NULL，MySQL不会再进行文件排序。

WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理

LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低

可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

UNION ALL的效率高于UNION

解题方法

对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。

SQL语句优化的一些方法？

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.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，如：

select id from t where num is null

-- 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

4.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，如：

select id from t where num=10 or num=20

-- 可以这样查询：

select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

-- 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

-- 可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

-- 应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’

-- name以abc开头的id应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

更新于 2022-03-23
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