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1. 前言

随着互联网的快速发展，数据库已经成为应用程序的重要组成部分。MySQL作为最流行的关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各种场景。然而，随着数据量的增长，查询性能问题逐渐凸显出来。因此，了解如何优化MySQL查询性能至关重要。

本文将通过详细的示例和说明，深入探讨MySQL查询优化的重要性及其实现方法。我们将通过实际案例，帮助读者理解如何优化查询性能，提高数据库的响应速度。文章将涵盖查询优化技术的各个方面，包括索引、查询语句、表结构等。

2. 查询优化基础

2.1 索引优化

索引是提高查询性能的关键。通过创建合适的索引，可以大大减少数据库在查找数据时所需的时间。以下是一个索引优化的示例：

假设我们有一个名为"customers"的表，其中包含"id"、"name"和"email"列。为了优化基于"name"列的查询，我们可以创建一个索引。

sql复制代码CREATE INDEX idx_name ON customers(name);

创建索引后，数据库可以快速地定位到包含特定名字的行，从而提高查询性能。

2.2 查询语句优化

1. IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了；再或者使用连接来替换。

2. 指明字段名称

SELECT *增加很多不必要的消耗（cpu、io、内存、网络带宽）；增加了使用覆盖索引的可能性；当表结构发生改变时，前端也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

3. 如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

4. 如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果。

5. 尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

6. 不使用ORDER BY RAND()

原语句如下：
select id from `table_name` order by rand() limit 1000;优化后如下：
select id from `table_name` t1 join (select  rand() * (select max(id) from `table_name`) as nid) t2 on t1.id > t2.nid limit 1000;

7. 区分in和exists， not in和not exists

原语句如下：
select * from 表A where id in (select id from 表B)等价于：
select * from 表A where exists(select * from 表B where 表B.id=表A.id)

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变（这是性能变化的关键），如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以**IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。**关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。

原语句如下：
select colname …  from A表 where a.id not in (select b.id from B表)高效的写法如下：
select colname …  from A表 Left join B表 on where a.id = b.id where b.id is null

8. 使用合理的分页方式以提高分页的效率

select id,name from table_name limit 866613, 20

使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的最大行数的id，然后根据这个最大的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页最大的id是866612。sql可以采用如下的写法：

select id,name from table_name where id> 866612 limit 20

9. 分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

10. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

11. 不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%？

那么如何解决这个问题呢，答案：使用全文索引

在我们查询中经常会用到如下这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

select id,fnum,fdst from table_name where user_name like '%zhangsan%'; 

创建全文索引的sql语法是：

ALTER TABLE `table_name` ADD  FULLTEXT INDEX  `idx_user_name` (`user_name`);

使用全文索引的sql语句是：

select id,fnum,fdst from table_name where match(user_name) against('zhangsan' in boolean mode);

注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别

12. 避免在where子句中对字段进行表达式操作

原语句如下：
select user_id,user_project from table_name where age*2=36;优化后如下：
select user_id,user_project from table_name where age=36/2;

13. 避免隐式类型转换

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型。

14. 对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name和school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面。

15. 必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

16. 注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

17. JOIN优化

• LEFT JOIN A表为驱动表
• INNER JOIN MySQL会自动找出那个数据少的表作用驱动表
• RIGHT JOIN B表为驱动表

注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决

select * from A left join B on B.name = A.name 
where B.name is null
union all
select * from B;

尽量使用inner join，避免left join

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

合理利用索引

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。

2.3 表结构优化

表结构设计对查询性能的影响不可忽视。以下是一个表结构优化的示例：

假设我们有一个名为"products"的表，其中包含产品的价格和描述信息。为了提高检索速度，我们可以将描述信息拆分成一个单独的表，并将产品ID作为外键。

表1: products (product_id, price)
表2: product_descriptions (description_id, product_id, description)
通过将描述信息拆分到单独的表中，我们可以避免在检索产品价格时加载不必要的数据，从而提高查询性能。同时，通过使用外键约束，我们可以确保数据的完整性和一致性。

3. 高级查询优化技术

3.1 查询缓存

MySQL提供了查询缓存功能，可以缓存SELECT查询的结果，从而减少重复查询的开销。当表的内容发生变化时，相关缓存的查询结果将被清除。要使用查询缓存，需要在MySQL配置文件中进行相应的设置。以下是一个使用查询缓存的示例：

假设我们经常运行相同的查询来获取特定客户的信息。通过启用查询缓存，我们可以将之前查询的结果存储在缓存中，从而避免重复执行相同的查询。当数据发生变化时，缓存中的相应结果将被更新或删除。通过合理配置和使用查询缓存，可以提高频繁查询的性能。请注意，在某些情况下，查询缓存可能会对性能产生负面影响，因此需要根据实际情况进行权衡和调整。

3.2 数据库分区

数据库分区是将一个大表分成多个小表的过程，每个小表存储一部分数据。这样可以提高查询性能和管理效率。MySQL支持多种分区方式，如按范围、哈希和列表分区等。以下是一个使用按范围分区的示例：

假设我们有一个名为"sales"的表，其中包含按日期存储的销售数据。为了提高查询性能，我们可以按日期范围将表分区。例如，我们可以将2022年的销售数据存储在一个分区中，将2023年的销售数据存储在另一个分区中。

CREATE TABLE sales (  id INT NOT NULL,  sale_date DATE NOT NULL,  amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL  
)  
PARTITION BY RANGE( YEAR(sale_date) ) (  PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2022),  PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2023)  
);

通过将表分区，数据库可以独立地查询每个分区，从而提高查询性能。同时，分区还可以简化数据的管理和维护，例如定期清理旧数据或进行优化操作。需要注意的是，分区适用于特定场景和数据特点，因此需要根据实际情况进行评估和选择。

3.3 使用覆盖索引

覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有数据，因此查询可以直接通过索引获取结果，而不需要回表获取完整行数据。这可以大大提高查询性能，特别是对于只涉及少量列的查询。要创建覆盖索引，需要在创建索引时指定要包含的列。以下是一个使用覆盖索引的示例：

假设我们有一个名为"orders"的表，其中包含订单的详细信息。为了提高查询性能，我们可以在包含频繁查询的列上创建覆盖索引。例如，我们可以创建一个覆盖索引，包含客户ID和订单日期。

CREATE INDEX idx_customer_date ON orders(customer_id, order_date);

通过创建覆盖索引，我们可以快速定位到特定客户在指定日期范围内的订单。这避免了扫描整个表的需要，提高了查询性能。需要注意的是，覆盖索引并不总是适用，特别是对于涉及大量列的复杂查询。因此，需要根据实际需求和查询特点进行评估和选择。

3.4 使用压缩技术

数据压缩可以减少存储空间和提高I/O效率。MySQL支持多种压缩技术，如ROW、PAGE和InnoDB压缩等。以下是一个使用InnoDB压缩的示例：

假设我们有一个名为"logs"的表，其中存储了大量的日志数据。为了减少存储空间和提高I/O效率，我们可以使用InnoDB压缩技术对表进行压缩。

首先，我们需要确保InnoDB存储引擎被使用：

ALTER TABLE logs ENGINE = InnoDB;

然后，我们可以启用InnoDB压缩：

ALTER TABLE logs COMPRESSION = 'ZLIB';

通过使用InnoDB压缩技术，我们可以显著减少存储空间的占用和提高I/O效率。需要注意的是，压缩可能会导致CPU使用率的增加，因此需要根据实际情况进行权衡和调整。另外，不同的压缩技术适用于不同的数据特点和场景，因此需要根据实际情况选择合适的压缩方式。

4. 总结

本文通过详细的示例和说明，深入探讨了MySQL查询优化的重要性及其实现方法。我们介绍了查询优化技术的各个方面，包括索引、查询语句、表结构等基本优化方法以及高级优化技术如查询缓存、数据库分区、使用覆盖索引和使用压缩技术等。通过合理应用这些优化技术，可以提高数据库的响应速度、降低资源消耗并提升应用程序的性能。在实际应用中，需要根据实际情况进行评估和选择合适的优化方法，以实现最佳的性能效果。

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