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1. 尽量避免使用SELECT*
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MySQL查询优化是指通过调整查询语句、优化表结构、使用索引等方式提高查询性能的过程。以下是MySQL查询优化的几种方法
1. 尽量避免使用SELECT*
SELECT *会查询表中的所有列包括不需要的列这会消耗大量的计算资源和时间。而且如果使用了SELECT *MySQL无法使用索引优化查询因为MySQL无法确定要查询的列是哪些。这将导致MySQL必须对所有列进行扫描这将使查询变得非常缓慢。 如果必须使用它可以考虑以下几个优化策略
明确指定要查询的列而不是使用SELECT *。只查询需要的列避免查询不需要的列。使用索引来优化查询以避免对所有列进行扫描。使用缓存来减少查询的开销。
假设有一个名为users的表包含id、name、age、email等列。如果使用SELECT*查询这个表会返回所有列的值即使只需要其中的一部分。而如果只查询id和name列可以使用:
SELECT id, name FROM users;这样只会返回需要的列免了冗余数据的产生提高了查询效率。
2. 尽量避免使用LIKE ‘%value%’
LIKE ‘%value%’需要对所有数据进行扫描这会消耗大量的计算资源和时间。如果数据量很大这些操作可能会变得非常缓慢。
另一方面如果使用了LIKE ‘%value%’MySQL无法使用索引优化查询因为MySQL不知道要匹配的字符串在哪个位置。这将导致MySQL必须对所有数据进行扫描这将使查询变得非常缓慢。
因此为了优化MySQL查询性能我们应该尽量避免使用LIKE ‘%value%’。如果必须使用它可以考虑以下几个优化策略
尽可能缩小查询结果集的大小以减少扫描的开销。尽可能使用索引来优化查询以避免MySQL无法使用索引优化查询。尽可能使用前缀匹配例如LIKE ‘value%’或LIKE ‘%value’这样MySQL可以使用索引优化查询。尽可能使用全文索引例如使用MySQL的全文索引功能以避免LIKE ‘%value%’导致的性能问题。
例如对于一个文章表应该使用LIKE value%来提高搜索效率。
SELECT * FROM article WHERE title LIKE mysql%;3. 尽量避免使用NOT IN和NOT EXISTS
一方面NOT IN和NOT EXISTS需要对所有数据进行扫描这会消耗大量的计算资源和时间。如果数据量很大这些操作可能会变得非常缓慢。
另一方面如果使用了NOT IN和NOT EXISTSMySQL无法使用索引优化查询因为MySQL无法确定要查询的数据是否在指定的列表或子查询中。这将导致MySQL必须对所有数据进行扫描这将使查询变得非常缓慢。
因此为了优化MySQL查询性能我们应该尽量避免使用NOT IN和NOT EXISTS。如果必须使用它们可以考虑以下几个优化策略 尽可能使用IN和EXISTS因为它们可以使用索引优化查询。 尽可能缩小查询结果集的大小以减少扫描的开销。 尽可能使用JOIN操作因为它可以使用索引优化查询并且可以在查询结果集上执行其他操作。 尽可能使用子查询的内部表连接因为它可以使用索引优化查询并且可以在查询结果集上执行其他操作。
例如对于一个订单表和一个产品表可以使用LEFT JOIN来查询没有订单的产品。
SELECT p.product_id, p.product_name
FROM product p
LEFT JOIN order_detail od ON p.product_id od.product_id
WHERE od.order_id IS NULL;4. 尽量避免使用ORDER BY和GROUP BY
ORDER BY和GROUP BY会进行全表扫描从而增加查询的时间和资源消耗。我们应该尽可能避免使用ORDER BY和GROUP BY。如果必须使用它们可以考虑以下几个优化策略
尽可能缩小查询结果集的大小以减少排序和分组的开销。尽可能使用索引来优化查询以避免MySQL无法使用索引优化查询。尽可能使用覆盖索引以避免MySQL需要进行回表操作。尽可能使用LIMIT来限制查询结果集的大小以减少排序和分组的开销。尽可能使用更快的排序算法例如使用索引排序而不是文件排序。
假设我们有一个名为students的表其中包含了学生的ID、姓名、年龄、成绩等信息。我们需要查询年龄大于18岁的学生的姓名和成绩并按照成绩从高到低进行排序。可以使用以下SQL语句
SELECT name, score FROM students WHERE age 18 ORDER BY score DESC;这个查询语句中我们使用了WHERE来筛选出年龄大于18岁的学生然后使用ORDER BY按照成绩从高到低进行排序。这个查询语句在数据量较小的情况下可能没有问题但是在数据量较大的情况下也会导致查询性能下降因为MySQL需要对所有符合条件的学生进行排序。
为了避免这个问题我们可以尝试使用索引来加速查询。可以为age和score两个字段分别创建索引如下所示
CREATE INDEX idx_age ON students(age);
CREATE INDEX idx_score ON students(score);然后修改查询语句如下所示
SELECT name, score FROM students USE INDEX (idx_score) WHERE age 18 ORDER BY score DESC;这个查询语句中我们使用了USE INDEX来指定使用idx_score索引来加速查询避免了MySQL对所有符合条件的学生进行排序的问题。
需要注意的是使用索引来加速查询也并不是适用于所有情况的。在某些情况下使用索引可能会导致查询性能更差。因此在进行优化时需要根据具体情况进行权衡和测试。
5. 尽量使用连接JOIN来代替子查询(Sub-Queries)
尽量使用连接JOIN来代替子查询Sub-Queries是一个常见的优化策略。这是因为子查询通常会比连接慢而且在某些情况下它们可能会导致性能问题。连接是一种将两个或多个表中的数据合并在一起的方式。而子查询是一种查询语句嵌套在另一个查询语句中的方式。在使用子查询时MySQL需要先执行子查询然后再将其结果作为参数传递给外部查询。这种操作会增加查询的复杂度和执行时间。
相比之下连接通常更快因为它可以在一次查询中将两个或多个表中的数据合并在一起。这种操作可以减少查询的复杂度和执行时间。
当需要查询多个表中的数据时尽量使用连接而不是子查询。但是对于一些特殊的情况使用子查询可能会更加方便和有效。因此在实际使用中需要根据具体情况选择最适合的优化策略。
假设我们有两个表学生表students和成绩表scores。学生表包含学生的ID和姓名成绩表包含学生的ID和成绩。
现在我们需要查询所有成绩大于90分的学生的姓名。我们可以使用连接和子查询两种方式来实现这个查询。
使用子查询
SELECT name
FROM students
WHERE id IN (SELECT student_id FROM scores WHERE score 90);使用连接
SELECT students.name
FROM students
INNER JOIN scores ON students.id scores.student_id
WHERE scores.score 90;这两种方式都可以得到正确的结果但是使用连接的查询通常会比使用子查询的查询更快。因为连接可以在一次查询中将两个表中的数据合并在一起而子查询需要先执行子查询然后再将其结果作为参数传递给外部查询。所以在这个例子中使用连接可以减少查询的复杂度和执行时间从而提高查询的效率。
6. 尽量使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
当我们需要在查询中使用临时表时MySQL会自动创建一个临时表来存储查询结果。这种方法虽然可以实现我们的查询需求但是会增加系统的负担降低查询的效率。
相比之下使用UNION操作可以将多个查询的结果合并在一起从而避免了手动创建临时表的过程。这种方法通常比手动创建临时表更高效因为它可以减少系统的负担并提高查询的速度。
需要注意的是UNION操作也有一些限制和注意事项。例如UNION操作会去重如果需要保留重复的行则需要使用UNION ALL操作。此外UNION操作的两个查询必须具有相同的列数和列类型否则会出现错误。
总之在MySQL优化中使用UNION操作来代替手动创建临时表是一种有效的优化方法可以提高查询的效率并减少系统的负担。
假设我们有两个表分别是employees和customers我们想要将这两个表中的数据合并起来并统计每个部门的员工和客户数量。可以使用以下SQL语句
SELECT department, COUNT(*) as count
FROM (SELECT departmentFROM employeesUNION ALLSELECT departmentFROM customers
) t
GROUP BY department;这个SQL语句中我们使用了UNION ALL操作将employees表和customers表中的department字段合并起来然后再使用GROUP BY对department字段进行分组统计。这样可以避免手动创建临时表提高查询性能。
7. 尽量使用索引
使用索引可以加速数据的查找从而提高查询性能。关于索引以及其优化详见我的另一个博客MySQL优化-索引优化。下面举一个例子来说明如何使用索引进行优化。
假设我们有一个名为users的表其中包含了用户的ID、姓名、年龄等信息。我们需要查询年龄为21岁的用户可以使用以下SQL语句
SELECT * FROM users WHERE age 21;如果users表中的数据量非常大那么这个查询可能会非常耗时。为了提高查询性能我们可以在age字段上创建一个索引。可以使用以下SQL语句来创建索引
CREATE INDEX idx_age ON users(age);这个SQL语句中我们使用了CREATE INDEX语句来创建一个名为idx_age的索引它是基于age字段创建的。
创建索引后我们再次执行查询语句可以发现查询速度大大提高了。这是因为MySQL在查询时会使用索引来加速数据的查找从而提高查询性能。
需要注意的是索引并不是越多越好。过多的索引会增加数据插入、更新和删除的时间同时也会占用更多的磁盘空间。因此在创建索引时需要权衡索引的数量和性能需求选择合适的索引策略。如果使用的是复合索引还得考虑最左前缀匹配原则否则索引起不到理想的效果。
8. 尽量避免在where 子句中的 “” 左边进行内置函数、算术运算等其他表达式运算
因为MySQL无法将表达式的计算结果与索引中的值进行比较而是需要对整个表进行扫描从而导致查询效率低下。
下面举一个例子来说明这个问题。假设我们有一个名为users的表其中包含了用户的ID、姓名、年龄等信息。我们需要查询年龄为21岁的用户并且名字的长度为3。可以使用以下SQL语句
SELECT * FROM users WHERE LENGTH(name) 3 AND age 21;这个查询语句中我们在WHERE子句中使用了LENGTH函数来计算名字的长度这就会导致MySQL无法使用索引进行优化。为了避免这个问题我们可以将LENGTH函数移到SELECT子句中然后使用别名进行引用如下所示
SELECT *, LENGTH(name) AS name_length FROM users WHERE name_length 3 AND age 21;这个查询语句中我们在SELECT子句中使用了LENGTH函数来计算名字的长度并使用别名name_length进行引用。然后在WHERE子句中使用了别名name_length来进行筛选这样就可以避免在WHERE子句中进行函数运算从而提高查询性能。
需要注意的是这个优化方法并不是适用于所有情况的。在某些情况下将函数移到SELECT子句中可能会导致查询性能更差。因此在进行优化时需要根据具体情况进行权衡和测试。
9. 尽量避免在 where 子句中使用 ! 或 操作符
因为这两个操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则从而使得查询效率变慢。
举个例子假设我们有一个名为 students 的表其中包含了学生的ID、姓名、年龄、成绩等信息。我们需要查询成绩不等于 80 分的学生的姓名和成绩。如果使用 ! 或 操作符查询语句如下
SELECT name, score FROM students WHERE score ! 80;这个查询语句中使用了 ! 操作符来筛选出成绩不等于 80 分的学生。但是由于 ! 操作符无法使用索引进行优化MySQL 将不得不扫描整个表来找到符合条件的记录从而导致查询性能下降。
为了避免这个问题我们可以使用其他操作符来代替 ! 操作符如下所示
SELECT name, score FROM students WHERE score 80 OR score 80;这个查询语句中 操作符来筛选出成绩不等于 80 分的学生。由于这些操作符可以使用索引进行优化MySQL 可以快速定位符合条件的记录从而提高查询性能。
需要注意的是在某些情况下使用 ! 操作符可能是必要的但是需要根据具体情况进行权衡和测试。
10. 尽量避免在 where 子句中使用or操作符
因为 OR 操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则从而使得查询效率变慢。
举个例子假设我们有一个表格 students其中包含了学生的信息包括姓名和年龄两个字段。如果我们需要查询年龄等于 18 岁或者 20 岁的学生记录我们可以使用以下 SQL 语句
SELECT * FROM students WHERE age 18 OR age 20;但是这个查询语句会导致 MySQL 引擎无法使用 age 字段上的索引来加速查询因为 OR 操作符会使得查询条件不满足索引最左匹配原则。为了避免这个问题我们可以使用 IN 操作符来进行查询例如
SELECT * FROM students WHERE age IN (18, 20);这个查询语句可以使用 age 字段上的索引来加速查询从而提高查询效率。因此在 MySQL 优化中尽量避免在 where 子句中使用 OR 操作符是一个很好的实践。总结
查询优化是数据库优化中的一个重要方面可以提高查询的效率和响应速度从而提升数据库系统的整体性能。以下是一些查询优化的总结 使用索引索引可以加速查询的速度因此需要在经常使用的字段上创建索引避免在 where 子句中使用不等于避免在 where 子句中使用 or 操作符避免在 where 子句中使用函数避免在 where 子句中使用模糊查询。 避免全表扫描尽量避免使用不带条件的 select 语句因为这会导致数据库执行全表扫描而且会消耗大量的系统资源。 优化 join 操作join 操作是数据库中经常使用的操作需要注意 join 的顺序使用 inner join 代替其他类型的 join避免在 join 子句中使用 or 操作符。 避免使用子查询子查询可以导致性能问题尽量避免使用子查询可以使用 join 操作来代替子查询。
综上所述以上大部分优化查询的方法都是为了避免全表扫描和尽可能利用索引。查询优化是数据库优化中的一个重要方面。为了提高数据库系统的整体性能需要从多个方面来考虑和优化。
