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Explain 用来分析 SELECT 查询语句#xff0c;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#xff0c;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 type #xff1a;…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 type 访问类型排列结果值:(最好到最差) system const eq_ref ref range index ALL
优化数据访问 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。 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。
重构查询方式 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。 DELEFT FROM messages WHEREcreate DATE_SUB(NOW(),INTERVAL3MONTH);rows_affected 0do { rows_affected do_query(DELETE FROM messages WHERE create DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH) LIMIT 10000) } while rows_affected 0 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 tab JOIN tag_post ON tag_post.tag_idtag.id JOIN post ON tag_post.post_idpost.id WHERE tag.tagmysql;SELECT*FROM tag WHERE tagmysql;SELECT*FROM tag_post WHERE tag_id1234;SELECT*FROM post WHERE post.id IN(123,456,567,9098,8904);
慢SQL优化方案
冷热隔离
参考优易冷热数据隔离几乎不会再更新的数据和操作频繁的订单数据分开
代码复杂度高影响范围广
标签表-横表
orderId-tag1-tag2
字段较多索引建不完
数据维护复杂度上升
标签表-纵表
orderId-tag1
orderId-tag2
多个标签与或非查询条件sql比较难写性能也不太好评估
数据维护复杂度上升
订单表加索引
重新梳理一份索引
用工具导数据然后停机重建索引
强制限制走某个索引
历史数据
归档目前1年
分库分表
店铺ID、仓库ID
尽可能查询需要的数据
懒加载、需要的时候查询、前端冗余查询
列式数据库
ck 参考
explain分析sql语句性能详解_explain sql-CSDN博客
MySQL索引原理及慢查询优化
