关于sql:SQL-性能优化太太太太太太太有用了

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针对 mysql，说了很多优化的点，珍藏就好，哈哈哈哈~

wolearn
juejin.im/post/59b11ba151882538cb1ecbd0

本文次要针对的是关系型数据数据库 MySql。键值类数据库能够参考：

https://www.jianshu.com/p/098…

先简略梳理下 Mysql 的基本概念，而后分创立时和查问时这两个阶段的优化开展。

第一层：客户端通过连贯服务，将要执行的 sql 指令传输过去
第二层：服务器解析并优化 sql，生成最终的执行打算并执行
第三层：存储引擎，负责数据的贮存和提取

数据库通过锁机制来解决并发场景 – 共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端能够在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其余的读锁和写锁。简略提下乐观锁和乐观锁。

乐观锁 ，通常用于数据竞争不强烈的场景，多读少写，通过版本号和工夫戳实现。
乐观锁 ，通常用于数据竞争强烈的场景，每次操作都会锁定数据。

要锁定数据须要肯定的锁策略来配合。

表锁，锁定整张表，开销最小，然而会加剧锁竞争。
行锁，锁定行级别，开销最大，然而能够最大水平的反对并发。

然而 MySql 的存储引擎的实在实现不是简略的行级锁，个别都是实现了多版本并发管制（MVCC）。MVCC 是行级锁的变种，少数状况下防止了加锁操作，开销更低。MVCC 是通过保留数据的某个工夫点快照实现的。

事务保障一组原子性的操作，要么全副胜利，要么全副失败。一旦失败，回滚之前的所有操作。MySql 采纳主动提交，如果不是显式的开启一个事务，则每个查问都作为一个事务。

隔离级别管制了一个事务中的批改，哪些在事务内和事务间是可见的。四种常见的隔离级别：

未提交读 （Read UnCommitted），事务中的批改，即便没提交对其余事务也是可见的。事务可能读取未提交的数据，造成脏读。
提交读 （Read Committed），一个事务开始时，只能看见已提交的事务所做的批改。事务未提交之前，所做的批改对其余事务是不可见的。也叫不可反复读，同一个事务屡次读取同样记录可能不同。
可反复读 （RepeatTable Read），同一个事务中屡次读取同样的记录后果时后果雷同。
可串行化 （Serializable），最高隔离级别，强制事务串行执行。

InnoDB 引擎，最重要，应用最宽泛的存储引擎。被用来设计解决大量短期事务，具备高性能和主动解体复原的个性。

MyISAM 引擎，不反对事务和行级锁，解体后无奈平安复原。

整数

TinyInt,SmallInt,MediumInt,Int,BigInt 应用的存储 8,16,24,32,64 位存储空间。应用 Unsigned 示意不容许正数，能够使负数的上线进步一倍。

实数

Float,Double , 反对近似的浮点运算。
Decimal，用于存储准确的小数。

字符串

VarChar，存储变长的字符串。须要 1 或 2 个额定的字节记录字符串的长度。
Char，定长，适宜存储固定长度的字符串，如 MD5 值。
Blob，Text 为了存储很大的数据而设计的。别离采纳二进制和字符的形式。

工夫类型

DateTime，保留大范畴的值，占 8 个字节。
TimeStamp，举荐，与 UNIX 工夫戳雷同，占 4 个字节。

优化倡议点

尽量应用对应的数据类型。比方，不要用字符串类型保留工夫，用整型保留 IP。
抉择更小的数据类型。能用 TinyInt 不必 Int。
标识列（identifier column），倡议应用整型，不举荐字符串类型，占用更多空间，而且计算速度比整型慢。
不举荐 ORM 零碎主动生成的 Schema，通常具备不重视数据类型，应用很大的 VarChar 类型，索引利用不合理等问题。
实在场景混用范式和反范式。冗余高查问效率高，插入更新效率低；冗余低插入更新效率高，查问效率低。
创立齐全的独立的汇总表 \ 缓存表，定时生成数据，用于用户耗时工夫长的操作。对于精确度要求高的汇总操作，能够采纳历史后果 + 最新记录的后果来达到疾速查问的目标。
数据迁徙，表降级的过程中能够应用影子表的形式，通过批改原表的表名，达到保留历史数据，同时不影响新表应用的目标。

索引蕴含一个或多个列的值。MySql 只能高效的利用索引的最左前缀列。索引的劣势：

缩小查问扫描的数据量
防止排序和零时表
将随机 IO 变为程序 IO（程序 IO 的效率高于随机 IO）

B-Tree

应用最多的索引类型。采纳 B-Tree 数据结构来存储数据（每个叶子节点都蕴含指向下一个叶子节点的指针，从而不便叶子节点的遍历）。B-Tree 索引实用于全键值，键值范畴，键前缀查找，反对排序。

B-Tree 索引限度：

如果不是依照索引的最左列开始查问，则无奈应用索引。
不能跳过索引中的列。如果应用第一列和第三列索引，则只能应用第一列索引。
如果查问中有个范畴查问，则其左边的所有列都无奈应用索引优化查问。

哈希索引

只有准确匹配索引的所有列，查问才无效。存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，并保留指向每个数据行的指针。

哈希索引限度：

无奈用于排序
不反对局部匹配
只反对等值查问如 =，IN（），不反对 < >

优化倡议点

留神每种索引的适用范围和实用限度。
索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数，则生效。
针对特地长的字符串，能够应用前缀索引，依据索引的选择性抉择适合的前缀长度。
应用多列索引的时候，能够通过 AND 和 OR 语法连贯。
反复索引没必要，如（A，B）和（A）反复。
索引在 where 条件查问和 group by 语法查问的时候特地无效。
将范畴查问放在条件查问的最初，避免范畴查问导致的左边索引生效的问题。
索引最好不要抉择过长的字符串，而且索引列也不宜为 null。

响应工夫（服务工夫，排队工夫）
扫描的行
返回的行

防止查问无关的列，如应用 Select * 返回所有的列。
防止查问无关的行
切分查问。将一个对服务器压力较大的工作，合成到一个较长的工夫中，并分屡次执行。如要删除一万条数据，能够分 10 次执行，每次执行实现后暂停一段时间，再继续执行。过程中能够开释服务器资源给其余工作。
合成关联查问。将多表关联查问的一次查问，分解成对单表的屡次查问。能够缩小锁竞争，查问自身的查问效率也比拟高。因为 MySql 的连贯和断开都是轻量级的操作，不会因为查问拆分为屡次，造成效率问题。
留神 count 的操作只能统计不为 null 的列，所以统计总的行数应用 count（*）。
group by 依照标识列分组效率高，分组后果不宜出行分组列之外的列。
关联查问提早关联，能够依据查问条件先放大各自要查问的范畴，再关联。
Limit 分页优化。能够依据索引笼罩扫描，再依据索引列关联本身查问其余列。如

SELECT
 id,
 NAME,
 age
WHERE
 student s1
INNER JOIN (
 SELECT
     id
 FROM
     student
 ORDER BY
     age
 LIMIT 50,5
) AS s2 ON s1.id = s2.id

Union 查问默认去重，如果不是业务必须，倡议应用效率更高的 Union All

来自大神 – 小宝

条件中的字段类型和表构造类型不统一，mysql 会主动加转换函数，导致索引作为函数中的参数生效。

2.like 查问后面局部未输出，以 % 结尾无奈命中索引。

补充 2 个 5.7 版本的新个性：

generated column，就是数据库中这一列由其余列计算而得

CREATE TABLE triangle (sidea DOUBLE, sideb DOUBLE, area DOUBLE AS (sidea * sideb / 2));
insert into triangle(sidea, sideb) values(3, 4);
select * from triangle;

+-------+-------+------+
| sidea | sideb | area |
+-------+-------+------+
|   3      |   4      |  6     |
+-------+-------+------+

反对 JSON 格局数据，并提供相干内置函数

CREATE TABLE json_test (name JSON);
INSERT INTO json_test VALUES('{"name1":"value1","name2":"value2"}');
SELECT * FROM json_test WHERE JSON_CONTAINS(name, '$.name1');

来自 JVM 专家 – 达

关注 explain 在性能剖析中的应用

EXPLAIN SELECT settleId FROM Settle WHERE settleId = "3679"

select_type，有几种值：simple（示意简略的 select，没有 union 和子查问），primary（有子查问，最里面的 select 查问就是 primary），union（union 中的第二个或随后的 select 查问，不依赖内部查问后果），dependent union（union 中的第二个或随后的 select 查问，依赖内部查问后果）
type，有几种值：system（表仅有一行（= 零碎表），这是 const 连贯类型的一个特例），const（常量查问）, ref(非惟一索引拜访，只有一般索引)，eq_ref（应用惟一索引或组件查问），all（全表查问），index（依据索引查问全表），range（范畴查问）
possible_keys: 表中可能帮忙查问的索引
key，抉择应用的索引
key_len，应用的索引长度
rows，扫描的行数，越大越不好
extra，有几种值：Only index（信息从索引中检索出，比扫描表快），where used（应用 where 限度），Using filesort（可能在内存或磁盘排序），Using temporary（对查问后果排序时应用长期表）

（完）

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小 Hub 领读：

前言

1 基本概念简述

1.1 逻辑架构

1.2 锁

1.3 事务

1.4 存储引擎

2 创立时优化

2.1 Schema 和数据类型优化

2.2 索引

3 查问时优化

3.1 查问品质的三个重要指标

3.2 查问优化点

补充内容

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小 Hub 领读：

前言

1 基本概念简述

1.1 逻辑架构

1.2 锁

1.3 事务

1.4 存储引擎

2 创立时优化

2.1 Schema 和数据类型优化

2.2 索引

3 查问时优化

3.1 查问品质的三个重要指标

3.2 查问优化点

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