mysql性能优化之数据库级别优化 - HelloWorld开发者社区

一优化SELECT语句

1.1 WHERE子句优化

　　本文暂时只讨论可以处理WHERE子句的优化，下面的一些实例使用SELECT语句，但是相同的优化同样适用DELETE和UPDATE语句中的WHERE子句，同样文中有些作者也不理解的地方，希望路过的大神指教

　你或许会重写你的查询来让计算操作更快,或许会牺牲一些可读性.你通常可以不用浪费这个时间,因为MySQL会自动执行相同的优化，
而且会让查询更加容易理解，更加容易维护.MySQL会执行如下优化:

　　1 删除不必要的括号

　　　　(（a and b ） and c or (((a and b ) and ( c and d ))))

　　　　---> (a and b and c ) or (a and b and c and d)

　　2 恒定折叠（尽量使用常量，不使用变量）

　　　　（ a > b and b = c） and a = 5

　　　　--> b > 5 and b = c and a = 5

　　3 恒定条件去除（去除无用的sql条件）

　　　　( b >=5 and b = 5 ) or ( b = 6 and 5 = 5 ) or ( b = 7 and 5 = 6 )

　　　　---> b = 5 or b = 6

　　4 索引使用的常量表达式仅计算一次？

　　5 COUNT(*)优化

　　　　COUNT(*)在没有WHERE的单个表上时直接从Myisam和MEMORY表的表信息中检索. 当仅与一个表使用时，这也适用于任何 NOT NULL表达式。

　　　　对于诸如Innodb之类的事务型存储引擎，不会存储确切的行数，因为可能正在发生多个事务，每个事务都可能影响计数，

　　6 尽早检测无效的常量表达式

　　　　MySQL快速检测到一些select语句是不可能的，并且不返回任何的行。

　　7 尽量将WHERE、HAVING合并

　　　　如果不使用GROUP BY 或聚合函数（COUNT() MIN() AVG()等），尽量将HAVING与WHERE合并

　　　　select * from t1 (select * from tab where id > 10) as t2 where t1.age > 10 and t2.age < 25

　　　　--> select * from t1,tab as t2 where t1.age > 10 and t2.id > 10 and t2.age < 25.

　　　　具体步骤：

　　　　1）from与form合并，修改相应的参数

　　　　2）where与where合并，用and连接

　　　　3）修改相应的谓词（in改=）

　　8 对于连接中的每个表，构造一个更简单的WHERE条件，以便快速的对表的条件进行评估，并尽可能快的跳过行。（连接的时候 join on 的列要简单）

　　9 在查询任何其他表之前，首先读取的是常量表；常量表可以是下面的任何一种

　　　　1）空的表或只有一行的表

　　　　2）在主键或唯一索引上使用where子句的表,其中所有索引部件都与常量表达式比较，并被定义为 NOT NULL

　　　　下面所有表都被用作常量表

　　　　　select * from t where primary_key = 1;

　　　　　select * from t1,t2 where t1.primary_key = 1 and t2.primary_key = t1.id;

　　10 通过尝试join的所有组合来找到最好的组合方式。如果ORDER BY,GROUP BY 语句里面所有的列都来自同一个数据表，这个数据表回应该是join的第一个数据表

　　11 如果ORDER BY和GROUP BY语句不同，或者如果ORDER BY和GROUP BY 包含列来自的数据表和join队列里第一个数据表不同，一个临时表将会被创建

　　12 如果你使用了SQL_SMALL_REDULT选项，MySQL使用内存临时表

　　13 每个数据表的索引都会被查询,会使用一个最好的索引,除非优化器相信当前选择直接表扫描更加高效.从前,最佳索引判断是索引是否能够过滤表的
　　百分之30的数据.但是固定的百分比将不会是决定使用索引还是表扫描的因素. 当前的优化器现在更加复杂,基于包含其他因素的估价模型,比如表的大小,行的数目,
　　I/O块数目.

　　14 在有些样例下，MySQL能够从索引中直接读取行并且不用读取数据文件，如果索引中所有的行都是数字类型，仅使用索引书来解决查询

　　15 在每一行输出前，跳过与HAVING子句不匹配的行

　　16 优化选择条件的排列顺序，把能够过滤更多数据的条件放在前面，过滤少的条件放在后面

　　例如： select * from user

　　　　where id = 1 // 条件1 过滤数据较多

　　　　and class_id > 1000; // 条件2 过滤数据较少

下面是一些查询速度较快的示例：

select count(*) from t1;

SELECT MIN(key_part1),MAX(key_part1) FROM tbl_name;

SELECT MAX(key_part2) FROM tbl_name
WHERE key_part1=constant;

SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1,key_part2,... LIMIT 10;

SELECT ... FROM tbl_name
ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 DESC, ... LIMIT 10;