项目中常用的19条MySQL优化 (项目中常用的钢筋连接方式有几种)

教程大全 2025-07-16 20:18:48 浏览次

在写文章之前，首先感谢飞友科技陆老师提供的文档。。

声明一下：下面的优化方案都是基于 “ Mysql-索引- BTree类型 ” 的

一、EXPLAIN

做MySQL优化，我们要善用 EXPLAIN 查看SQL执行计划。

下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据

二、SQL语句中IN包含的值不应过多

MySQL对于IN做了相应的优化，即将IN中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。再例如：select id From t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。

三、SELECT语句务必指明字段名称

SELECT *增加很多不必要的消耗(cpu、io、内存、网络带宽);增加了使用覆盖索引的可能性;当表结构发生改变时，前断也需要更新。所以要求直接在select后面接上字段名。

四、当只需要一条数据的时候，使用LIMIT 1

这是为了使EXPLAIN中type列达到const类型

五、如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序

六、如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少用or

or两边的字段中，如果有一个不是索引字段，而其他条件也不是索引字段，会造成该查询不走索引的情况。很多时候使用 union all 或者是union(必要的时候)的方式来代替“or”会得到更好的效果

七、尽量用union all代替union

union和union all的差异主要是前者需要将结果集合并后再进行唯一性过滤操作，这就会涉及到排序，增加大量的CPU运算，加大资源消耗及延迟。当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。

八、不使用ORDER BY RAND()

上面的sql语句，可优化为

九、区分in和exists， not in和not exists

上面sql语句相当于

区分in和exists主要是造成了驱动顺序的改变(这是性能变化的关键)，如果是exists，那么以外层表为驱动表，先被访问，如果是IN，那么先执行子查询。所以 IN适合于外表大而内表小的情况;EXISTS适合于外表小而内表大的情况。

关于not in和not exists，推荐使用not exists，不仅仅是效率问题，not in可能存在逻辑问题。如何高效的写出一个替代not exists的sql语句?

原sql语句

高效的sql语句

取出的结果集如下图表示，A表不在B表中的数据

十、使用合理的分页方式以提高分页的效率

使用上述sql语句做分页的时候，可能有人会发现，随着表数据量的增加，直接使用limit分页查询会越来越慢。

优化的方法如下：可以取前一页的***行数的id，然后根据这个***的id来限制下一页的起点。比如此列中，上一页***的id是866612。sql可以采用如下的写法：

十一、分段查询

在一些用户选择页面中，可能一些用户选择的时间范围过大，造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

如下图这个sql语句，扫描的行数成***以上的时候就可以使用分段查询

十二、避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

对于null的判断会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

十三、不建议使用%前缀模糊查询

例如LIKE “%name”或者LIKE “%name%”，这种查询会导致索引失效而进行全表扫描。但是可以使用LIKE “name%”。

那如何查询%name%?

如下图所示，虽然给secret字段添加了索引，但在explain结果果并没有使用

那么如何解决这个问题呢，答案： 使用全文索引

在我们查询中经常会用到select id,fnum,fdst from dynamic_201606 where user_name like ‘%zhangSAN%’; 。这样的语句，普通索引是无法满足查询需求的。庆幸的是在MySQL中，有全文索引来帮助我们。

创建全文索引的sql语法是：

使用全文索引的sql语句是：

注意：在需要创建全文索引之前，请联系DBA确定能否创建。同时需要注意的是查询语句的写法与普通索引的区别

十四、避免在where子句中对字段进行表达式操作

比如

中对字段就行了算术运算，这会造成引擎放弃使用索引，建议改成

十五、避免隐式类型转换

where 子句中出现 column 字段的类型和传入的参数类型不一致的时候发生的类型转换，建议先确定where中的参数类型

十六、对于联合索引来说，要遵守最左前缀法则

举列来说索引含有字段id,name,school，可以直接用id字段，也可以id,name这样的顺序，但是name;school都无法使用这个索引。所以在创建联合索引的时候一定要注意索引字段顺序，常用的查询字段放在最前面

十七、必要时可以使用force index来强制查询走某个索引

有的时候MySQL优化器采取它认为合适的索引来检索sql语句，但是可能它所采用的索引并不是我们想要的。这时就可以采用force index来强制优化器使用我们制定的索引。

十八、注意范围查询语句

对于联合索引来说，如果存在范围查询，比如between,>,<等条件时，会造成后面的索引字段失效。

十九、关于JOIN优化

注意：MySQL中没有full join，可以用以下方式来解决

尽量使用inner join，避免left join

参与联合查询的表至少为2张表，一般都存在大小之分。如果连接方式是inner join，在没有其他过滤条件的情况下MySQL会自动选择小表作为驱动表，但是left join在驱动表的选择上遵循的是左边驱动右边的原则，即left join左边的表名为驱动表。

合理利用索引

被驱动表的索引字段作为on的限制字段。

利用小表去驱动大表

从原理图能够直观的看出如果能够减少驱动表的话，减少嵌套循环中的循环次数，以减少 IO总量及CPU运算的次数。

项目中常用的钢筋连接方式有几种 巧用STRAIGHT_JOIN

inner join是由mysql选择驱动表，但是有些特殊情况需要选择另个表作为驱动表，比如有group by、order by等「Using filesort」、「Using temporary」时。STRAIGHT_JOIN来强制连接顺序，在STRAIGHT_JOIN左边的表名就是驱动表，右边则是被驱动表。在使用STRAIGHT_JOIN有个前提条件是该查询是内连接，也就是inner join。其他链接不推荐使用STRAIGHT_JOIN，否则可能造成查询结果不准确。

这个方式有时可能减少3倍的时间。

这里只列举了上述优化方案，当然还有其他的优化方式，大家可以去摸索尝试，感谢关注。。

数据库的优化

查询语句优化：避免过多的表关联，注意where 中的字段顺序，先过滤有索引的，能尽量缩小数据范围的等。索引优化：合理分析并设置、调整索引。表结构优化：如果数据量过大，纵向或者横向拆分表。纵向拆，将前n个字段放在一个表，后面m个放另一个表。横向：满足一定条件的数据放一个表，比如公司员工特别多，男雇员放一个，女雇员放一个表，人妖放一个表。存储方式优化：通过不同的存储空间或者表分区，将数据存放在不同的存储区域，达到充分利用IO的目的

数据库优化包括哪些相关操作？

此文章主要向大家介绍的是MySQL数据库优化，其中还包括MySQL数据库的性能优化，常用的SQL语句的优化以及MySQL数据库对INSERT语句进行优化的实际操作方案的描述，望你会有所收获。 MySQL InnoDB 的性能问题讨论 MySQL性能优化 InnoDB delete from xxx速度暴慢原因推荐圈子: mysql研究更多相关推荐 1、定期分析表和检查表分析表的语法如下：引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name[, tbl_name]... 以上语句用于分析和存储表的关键字分布，分析的结果将可以使得系统得到准确的统计信息，使得SQL能够生成正确的执行计划。如果用户感觉实际执行计划并不是预期的执行计划，执行一次分析表可能会解决问题。在分析期间，使用一个读取锁定对表进行锁定。这对于MyISAM，DBD和InnoDB表有作用。例如分析一个数据表引用 table table_name 检查表的语法如下：引用 TABLE tb1_name[,tbl_name]...[option] = {QUICK | FAST | MEDIUM | EXTENDED | CHANGED} 检查表的作用是检查一个或多个表是否有错误，CHECK TABLE 对MyISAM 和 InnoDB表有作用，对于MyISAM表，关键字统计数据被更新 CHECK TABLE 也可以检查视图是否有错误，比如在视图定义中被引用的表不存在。 2. 定期优化表 MySQL数据库优化表的语法如下：引用 [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tb1_name [,tbl_name]... 如果删除了表的一大部分，或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR、BLOB或TEXT列的表)进行更多更改，则应使用OPTIMIZE TABLE命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并，并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费，但OPTIMIZE TABLE 命令只对MyISAM、 BDB 和InnoDB表起作用。例如： optimize table table_name 注意： analyze、check、optimize执行期间将对表进行锁定，因此一定注意要在数据库不繁忙的时候执行相关的操作。常用的SQL优化我们在开发的时候常常用到的SQL语句，无非是INSERT、GROUPBY等等。对于这些SQL语句，我们怎么进行优化？ 1. 大批量插入数据当用load命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的速度。对于MyISAM存储引擎的表，可以通过如下方式快速的导入大量的数据引用 TABLE tb1_name DISABLE KEYS; the data TABLE tb1_name ENABLE KEYS; DISABLE KEYS 和 ENABLE KEYS 用来打开或者关闭MyISAM表非唯一索引的更新。在导入大量的数据到一个非空的MyISAM表时，通过设置这两个命令，可以提高导入的效率。对于导入大量的数据到一个空的MyISAM表时，默认就是先导入数据然后才创建索引的，索引不用进行设置。引用 data infile /home/mysql/text_txt into table text 对于InnoDB类型的表，这种方式不能提高导入数据的效率，但也有几种针对InnoDB类型的表进行MySQL数据库优化的方式。 1. 因为InnoDB类型的表式按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排序，可以有效提高导入数据的效率。 2. 在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。 3. 如果应用使用自动提交的方式，建议在导入前执行SET AUTOCOMMIT=0，关闭自动提交，导入结束后执行SET AUTOCOMMIT=1，打开自动提交，也可以提高导入效率。 MySQL数据库优化INSERT语句当进行数据INSERT的时候，可以考虑采用以下几种方式进行优化 1. 如果同时从一个客户插入很多行，尽量使用多个值表的INSERT语句，这种方式将大大缩短客户端与数据库的链接、关闭等消耗，使得效率比分开执行的单个INSERT语句快. 例如： into test values(1,2) into test values(3,4) into test values(5,6) 将上面三句改为:insert into test values(1,2),(3,4),(5,6)...... 2. 如果从不同客户插入很多行，能通过使用INSERT DELAYED 语句得到更高的速度。 DELAYED 的含义是让INSERT 语句马上执行，其实数据都被放在内存的队列中，并没有真正写入磁盘，这比每条语句分别插入要快得多；LOW_PRIORITY刚好相反，在所有其他用户对表的读写完后才进行插入。 3. 将索引文件和数据文件分在不同的磁盘上存放 4. 如果进行批量插入，可以增加bulk_insert_buffer_size变量值的方法来提高速度，但是，这只能对于MyISAM表使用。 5. 当从一个文本文件中装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。这通常比使用很多insert语句快20倍左右。以上的相关内容就是对MySQL数据库优化方法的介绍，望你能有所收获。