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優化數據訪問
1.是否向數據庫請求了不需要的數據
解決方式:
A. 查詢后加limit
B. Select后寫需要的列而不是*
2. 是否掃描了額外的數據
數據庫的訪問方式速度由慢到快:全表掃描,索引掃描,范圍掃描,唯一索引查詢,常數引用
MYSQL Explain命令 的type(數據庫引擎訪問表的方式):Const > ref > range > index > all
1. const 常數引用
如果是根據主鍵查詢,將會將查詢轉化為一個常數,只取出確定的一行數據。是最快的一種。
2. Ref
查找條件列使用了索引而且不為主鍵和unique(值允許重復),只取出確定值的數據,可能多行。
3. ref_eq 唯一索引查詢
ref_eq 與 ref相比,這種類型的查找結果集只有一個
4. range 范圍掃描
索引或主鍵,在某個范圍內時
4. index 索引掃描
僅僅只有索引被掃描
5. all 全表掃描
一般mysql應用where條件的方式由好到壞:
1. 在索引中使用where條件過濾,這是在存儲引擎層完成;
2. 使用索引覆蓋掃描,直接從索引中過濾不需要的數據并返回結果,這是在mysql服務器層完成,無需再回表查詢(在extra中出現using index)
3. 從數據表中返回數據,然后過濾不滿足條件的數據,在服務器層完成,mysql需要先從數據表讀出記錄然后過濾(在extra中出現using where)
好的索引可以讓查詢使用合適的訪問類型,減少掃描的數據行數。
執行查詢的基礎:
1. 客戶端發送一條查詢給服務器
2. 服務器先檢查緩存,如果命中緩存,立刻返回結果
3. 服務器進行sql解析,預處理,再由優化器生成對應執行計劃
4. Mysql根據優化器生成的執行計劃,調用存儲引擎API執行查詢計劃
5. 將結果返回給客戶端
第一步(客戶端發送一條查詢給服務器):
Mysql客戶端與服務器之間的通信是半雙工的,要么由服務器向客戶端發送數據,要么由客戶端向服務器發送數據,不能同時進行;
所以為了進行流量控制,客戶端發送查詢語句過長時,超過max_allowed_packet參數,服務器會拋出相應錯誤。
客戶端從服務器獲取數據時,多數連接mysql的庫函數都可以獲得全部結果集并緩存到內存里,mysql需要等所有數據都發給客戶端才能釋放這條查詢所占用的資源;
第三步(服務器進行sql解析、預處理、查詢優化):
首先,通過關鍵字將sql語句進行解析,生成一顆“解析樹”;
解析器驗證語法規則;
預處理器檢查解析樹是否合法,驗證權限;
查詢優化器使用優化策略生成一個最優的執行計劃:
1. 重新定義關聯表的順序
2. 將外連接轉化為內連接
3. 優化count(),min(),max()(根據b-tree只讀取第一條或最后一條數據)
4. 預估并轉化為常數表達式
5. 提前終止查詢
6. 列表in()的比較(將in列表的數據先排序,通過二分查找確定值是否滿足條件)
生成一個執行計劃——指令樹:因為mysql的關聯從一張表開始嵌套,所以執行計劃是一顆左側深度優先的樹。
第四步(調用存儲引擎API執行查詢計劃)
查詢優化器在服務器層,而統計信息(每個表或索引有多少頁,每個表的每個索引的基數是多少,數據行和索引長度,索引的分布信息等)在存儲引擎層;
MYSQL執行關聯查詢方式:
Mysql認為任何一次查詢都是一次關聯,并不僅僅一次查詢關系到兩張表時。
在MySQL 中,只有一種 Join 算法,就是 Nested Loop Join嵌套迭代。
Simple Nested-Loop Join簡單嵌套循環:從驅動表中取出R1匹配S表所有列,然后R2,R3,直到將R表中的所有數據匹配完,然后合并數據,可以看到這種算法要對S表進行RN次訪問,雖然簡單,但是相對來說開銷還是太大了。
Index Nested-Loop Join索引嵌套循環:由于非驅動表上有索引,所以比較的時候不再需要一條條記錄進行比較,而可以通過索引來減少比較,從而加速查詢。
優化:
選擇記錄數少的作為驅動表;
優先優化NestedLoop的內層循環;
保證被驅動表上Join條件字段已經被索引
Mysql查詢優化器的局限性
1.關聯子查詢
使用in加子查詢,性能非常糟糕
//未完
2. 最大值和最小值
對于max()和min()查詢,mysql的優化并不好,如:
Select min(actor_id) from sakila.actor where first_name = “pene”;
因為first_name字段上沒有索引,所以mysql會進行一次全表掃描;
一個優化辦法是:(使mysql進行主鍵掃描)
select actor_id from sakila.actor use index(primary) where first_name = “pene” limit 1;
用主建索引查詢,因為b-tree是按照主鍵順序排序,所以limit 1 = min(actor_id),查找索引直到復合where條件的第一條數據
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