MySQL中(JOIN/ORDER BY)语句的查询过程及优化方法

网络编程 2021-07-05 14:37www.168986.cn编程入门
sql语句性能达不到你的要求,执行效率让你忍无可忍,一般会造成很多影响。那么我们如何解决这些问题呢,狼蚁网站SEO优化由长沙网络推广来和大家简单讲下

在中介绍了EXPLAIN语句,并举了一个慢查询例子

可以看到上述的查询需要检查1万多记录,并且使用了临时表和filesort排序,这样的查询在用户数快速增长后将成为噩梦。

在优化这个语句之前,我们先了解下SQL查询的基本执行过程

1.应用通过MySQL API把查询命令发送给MySQL服务器,然后被解析

2.检查权限、MySQL optimizer进行优化,经过解析和优化后的查询命令被编译为CPU可运行的二进制形式的查询计划(query plan),并可以被缓存

3.如果存在索引,那么先扫描索引,如果数据被索引覆盖,那么不需要额外的查找,如果不是,根据索引查找和读取对应的记录

4.如果有关联查询,查询次序是扫描第一张表找到满足条件的记录,按照第一张表和第二张表的关联键值,扫描第二张表查找满足条件的记录,按此顺序循环

5.输出查询结果,并记录binary logs

显然合适的索引将大大简化和加速查找。再看一下上面那条查询语句,除了条件查询外,还有关联查询以及ORDER BY即排序操作,

那么让我们进一步了解下关联查询(JOIN)和ORDER BY是怎么工作的,MySQL有三种方式来处理关联查询和数据排序

第一种方法是基于索引,第二种是对第一个非常量表进行filesort(quicksort),还有一种是把联合查询的结果放入临时表,然后进行filesort。

注1关于什么是非常量表,请参考阅读MySQL开发手册Consts and Constant Tables,
注2什么是filesort呢,这不是字面意思的文件排序,filesort有两种模式
1、模式1排序后的元素涵盖了要输出的数据。排序结果是一串有序序列元素组,不再需要额外的记录读取;
2、模式2排序结果是<sort_key,row_id>键值对序列,通过这些row_ids再去读取记录(随机读取,效率低下);
注3关于什么是临时表,请参考阅读MySQL开发手册How MySQL Uses Internal Temporary Tables

第一种方法用于第一个非常量表中存在ORDER BY所依赖的列的索引,那就可直接使用已经有序的索引来查找关联表的数据,这种方式是性能最优的,因为不需要额外的排序动作

第二种方式用于ORDER BY所依赖的列全部属于第一张查询表且没有索引,那么我们可以先对第一张表的记录进行filesort(模式可能是模式1也可能是模式2),得到有序行索引,然后再做关联查询,filesort的结果可能是在内存中,也可能在硬盘上,这取决于系统变量sort_buffer_size(一般为2M左右)

第三种方法用于当ORDER BY的元素不属于第一张表时,需要把关联查询的结果放入临时表,对临时表进行filesort

第三种方法中的临时表,可能是在内存中(in-memory table),也可能是在硬盘上,一般是狼蚁网站SEO优化两种情况会使用硬盘(on-disk table)

(1)使用了BLOB,TEXT类型的数据

(2)内存表占用超过了系统变量tmp_table_size/max_heap_table_size的限定(一般为16M左右),只能放在硬盘上

从上面的查询执行过程和方式,我们应该可以清楚的知道为什么Using filesort,Using temporary会严重的影响查询性能,因为如果数据类型或者字段设计有问题,

在需要查询的表以及结果中存在大数据的字段,而没有合适的索引可用时,都可能会导致产生大量的IO操作,这就是查询性能缓慢的根源所在。

回到文章开头所举的查询实例,它显然是使用了效率最低的第三种方法,我们需要做和尝试的优化手段有

1、为users.fl_no添加索引,为select和where所使用的字段建立索引

2、把users.fl_no转移到或者作为冗余字段添加到表user_profile中

3、去除TEXT类型的字段,TEXT可以替换为VARCHAR(65535)或对于中文而言VARCHAR(20000)

4、如果实在无法消除Using filesort,那么提高sort_buffer_size,以减少IO操作负担

5、尽量使用第一张表所覆盖的索引进行排序,实在不行,可以把排序逻辑从MySQL中移到PHP/Java程序中执行

实施1、2、3的优化方法后,EXPLAIN结果如下

备注编写简单的PHP应用,用siege测试,查询效率提高>3倍。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持狼蚁SEO。

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