SQL性能优化方法及性能测试

笛卡尔连接

例1： 没有携带on的条件字句,此条slq查询的结构集等价于,a表包含的条数*b表包含的乘积：

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1	select * from table a cross join table b;

例2：拥有携带on字句的sql,等价于inner join：

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1	select * from table a cross join table b on a.id=b.id;

分页limit的sql优化的几种方法

规则;表包含的数据较少的数据量,作为驱动表(小表驱动大表,一般mysql的优化器会做出相应的优化的,但是为了防止一些抽风现象可以用STRAIGHT_JOIN,作用会强制使用左边的表作为驱动表)。

例1:

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1	select * from table c straight_join table d on c.id=d.id;

覆盖索引:

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1	select 主键字段或者创建过索引的字段 from table limit 300000,10

索引覆盖+inner (业界常用的优化方案)

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select * from table a inner join ( select 创建索引的字段 from table  limit 30000,10) b on b.创建索引的字段=a.创建索引的字段 (也可以更换为 using (创建索引的字段))

索引覆盖+子查询 先获取分页起始的最小值,然后再获取后10条 (业界常用的优化方案)

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select * from table where 主键字段或者创建过索引的字段                    >= ( select 主键字段或者创建过索引的字段 from table 300000,1) limit 10;

范围查询+limit语句 获取上一页的主键最大值,然后进行获取后面的数据;

例1; 上一页的最大主键值为100

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select * from table     where id > 100     limit 10;

需要获取起始主键值和结束主键值

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1 2	select * from table            where id between 起始主键值 and 结束主键值;

禁止传入过大的页码 (例如;百度就是采用这种方式)

count 优化方案

实例1：

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/**      * 1：如果不包含非主键的索引，就会使用主键索引      * 2：如果包含非主键的索引就会使用非主键索引；      * 3：如果存在多个非主键索引，会使用key_len值较小的索引      * 为什么会有这种规律呢？      *  -innodb非主键索引：叶子结点储存的是：索引+主键      *   主键索引叶子结点储存的是：主键+表数据      *    在1page里面，非主键索引可以存储更多的条目，对于一张表，假如拥有10000000数据      *    使用非主键索引，扫描page 500，主键索引 100  非主键索引扫描的条目多，可以减少扫描的次数      *      **/ select count (*) from table

实例2：

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/**       * count (字段) 只会针对该字段进行统计，使用这个字段上的索引（如果包含索引的情况）       * count (子段) 会排出字段值为 null 的数据       * count (*) 不会排出字段值为 null 的数据       * count (*) 和 count (1) 没有区别       * 对于MyISAM引擎，如果 count (*) 没有 where 条件，查询效率会特别的快，因为把数据存储到MyISAM引擎里了       * 对于MySQL 8.0.13，InnoDB引擎，如果 count (*) 没有 where 条件查询速度，也是特别的快，做出了相应的优化       *       *      **/ select count (某个字段) from table 会把此字段的值为 null 过滤掉,仅仅只统计字段值不为 null 的

实例3：

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//做完本条查询,去执行 count 的操作 select sql_calc_found_rows * from table limit 0,10; select found_rows() as count ;  通过此sql来获取 count 的结果(须在终端进行执行)

注意：缺点在mysql8.0.17这种用法已经被废弃,未来会被永久删除

实例4：优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景。

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select * from information_schema.TABLES where     TABLE_SCHEMA= '数据库名称' and     TABLE_NAME = '表的名称' ;

实例5: //优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景。

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1	show table status where NAME = '表的名称隔行'

实例6: //优点不操作具体的表,无论表的数据量有多大,都可以迅速执行. 缺点:统计的是一个估算值,适合要求统计数的精度不是太高的场景。

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1	explain select * from table

实例7: 优化案例; 目前有一张数量非常大的表,需要统计id值大于100的有多少条

• 一般写法：select count(*) from table where id>100;。
• mysql8.18版：逆向思维的写法: select count()-(select count() from table where id <100) from table。
• order by 的优化：原则利用索引,避免排序。

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1	//first_name,last_name已经在表里创建了组合索引,emp_no为主键;

实例1：

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//此sql是不能利用到索引的,原因是:mysql的优化器,是根据成本计算的,如果全表扫描比使用索引,成本更低时会使用全表扫描 //如何鉴定是否使用索引避免了排序呢? 通过explain 查看sql的性能如果Extra的值为 null 时,说明是可以通过索引避免排序的.如果Extra的值是Using filesort 是不可以进行索引排序的 select * from table order by first_name,last_name; //此sql可以使用索引避免排序的 select * from table order by first_name,last_name limit 10; //此sql可以使用索引避免排序的 /**    *[Bader,last_name,emp_no]    *[Bader,last_name,emp_no]    *[Bader,last_name,emp_no]    *[Bader,last_name,emp_no]    * **/ select * from table where fist_name= 'Bader' order by last_name; //此sql可以使用索引避免排序的 /**    *[Bader,last_name,emp_no]    *[Ba,last_name,emp_no]    *[Bad,last_name,emp_no]    *[Bade,last_name,emp_no]    * **/ select * from table where fist_name< 'Bader' order by last_name //此sql可以使用索引避免排序的   select * from table where fist_name= 'Bader' and last_name> 'Peng' order by last_name   //此sql可以使用索引避免排序的,原因排序的俩个字段,分别存在俩个索引中   select * from table  order by first_name,emp_no;

索引失效的场景:

• 1: join 字段的类型不一致
• 2: 在=号的左边,进行加减操作

实例1：

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select * from employees e left join dept_emp de on e.emp_no=de.emp_no left join departments d on de.dept_no=d.dept_no where e.emp_no=1001;

拆分后：

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select * from employees where emp_no= '1001' ; select * from dept_emp where emp_no= '1001' ; select * from departments where dept_no= 'd005' ;

表的设计原则-三范式：

• 范式:表的字段都是原子性,既每个表的字段都是不可分割的,不是集合,数组,记录等非原子数据项。
• 范式:在第一范式的基础上,每一行数据的唯一性,非主键字段要完全依赖于主键字段。
• 范式:在满足第二范式的基础上,不能存在传递依赖。

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