MySQL憑借著出色的性能、低廉的成本、豐富的資源，已經(jīng)成為絕大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司的首選關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。雖然性能出色，但所謂“好馬配好鞍”，如何能夠更好的使用它，已經(jīng)成為開發(fā)工程師的必修課，我們經(jīng)常會(huì)從職位描述上看到諸如“精通MySQL”、“SQL語句優(yōu)化”、“了解數(shù)據(jù)庫原理”等要求。

我們知道一般的應(yīng)用系統(tǒng)，讀寫比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出現(xiàn)性能問題，遇到最多的，也是最容易出問題的，還是一些復(fù)雜的查詢操作，所以查詢語句的優(yōu)化顯然是重中之重。

本文旨在以開發(fā)工程師的角度來解釋數(shù)據(jù)庫索引的原理和如何優(yōu)化慢查詢。

MySQL索引原理

1.索引目的

索引的目的在于提高查詢效率，可以類比字典，如果要查“mysql”這個(gè)單詞，我們肯定需要定位到m字母，然后從下往下找到y(tǒng)字母，再找到剩下的sql。如果沒有索引，那么你可能需要把所有單詞看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m開頭的單詞呢？或者ze開頭的單詞呢？是不是覺得如果沒有索引，這個(gè)事情根本無法完成？

2.索引原理

除了詞典，生活中隨處可見索引的例子，如火車站的車次表、圖書的目錄等。它們的原理都是一樣的，通過不斷的縮小想要獲得數(shù)據(jù)的范圍來篩選出最終想要的結(jié)果，同時(shí)把隨機(jī)的事件變成順序的事件，也就是我們總是通過同一種查找方式來鎖定數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫也是一樣，但顯然要復(fù)雜許多，因?yàn)椴粌H面臨著等值查詢，還有范圍查詢（>、<、between、in）、模糊查詢（like）、并集查詢（or）等等。數(shù)據(jù)庫應(yīng)該選擇怎么樣的方式來應(yīng)對(duì)所有的問題呢？我們回想字典的例子，能不能把數(shù)據(jù)分成段，然后分段查詢呢？最簡(jiǎn)單的如果1000條數(shù)據(jù)，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……這樣查第250條數(shù)據(jù)，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的無效數(shù)據(jù)。但如果是1千萬的記錄呢，分成幾段比較好？稍有算法基礎(chǔ)的同學(xué)會(huì)想到搜索樹，其平均復(fù)雜度是lgN，具有不錯(cuò)的查詢性能。但這里我們忽略了一個(gè)關(guān)鍵的問題，復(fù)雜度模型是基于每次相同的操作成本來考慮的，數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜，數(shù)據(jù)保存在磁盤上，而為了提高性能，每次又可以把部分?jǐn)?shù)據(jù)讀入內(nèi)存來計(jì)算，因?yàn)槲覀冎涝L問磁盤的成本大概是訪問內(nèi)存的十萬倍左右，所以簡(jiǎn)單的搜索樹難以滿足復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

3.磁盤IO與預(yù)讀

前面提到了訪問磁盤，那么這里先簡(jiǎn)單介紹一下磁盤IO和預(yù)讀，磁盤讀取數(shù)據(jù)靠的是機(jī)械運(yùn)動(dòng)，每次讀取數(shù)據(jù)花費(fèi)的時(shí)間可以分為尋道時(shí)間、旋轉(zhuǎn)延遲、傳輸時(shí)間三個(gè)部分，尋道時(shí)間指的是磁臂移動(dòng)到指定磁道所需要的時(shí)間，主流磁盤一般在5ms以下；旋轉(zhuǎn)延遲就是我們經(jīng)常聽說的磁盤轉(zhuǎn)速，比如一個(gè)磁盤7200轉(zhuǎn)，表示每分鐘能轉(zhuǎn)7200次，也就是說1秒鐘能轉(zhuǎn)120次，旋轉(zhuǎn)延遲就是1/120/2 = 4.17ms；傳輸時(shí)間指的是從磁盤讀出或?qū)?shù)據(jù)寫入磁盤的時(shí)間，一般在零點(diǎn)幾毫秒，相對(duì)于前兩個(gè)時(shí)間可以忽略不計(jì)。那么訪問一次磁盤的時(shí)間，即一次磁盤IO的時(shí)間約等于5+4.17 = 9ms左右，聽起來還挺不錯(cuò)的，但要知道一臺(tái)500 -MIPS的機(jī)器每秒可以執(zhí)行5億條指令，因?yàn)橹噶钜揽康氖请姷男再|(zhì)，換句話說執(zhí)行一次IO的時(shí)間可以執(zhí)行40萬條指令，數(shù)據(jù)庫動(dòng)輒十萬百萬乃至千萬級(jí)數(shù)據(jù)，每次9毫秒的時(shí)間，顯然是個(gè)災(zāi)難。下圖是計(jì)算機(jī)硬件延遲的對(duì)比圖，供大家參考：

考慮到磁盤IO是非常高昂的操作，計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)做了一些優(yōu)化，當(dāng)一次IO時(shí)，不光把當(dāng)前磁盤地址的數(shù)據(jù)，而是把相鄰的數(shù)據(jù)也都讀取到內(nèi)存緩沖區(qū)內(nèi)，因?yàn)榫植款A(yù)讀性原理告訴我們，當(dāng)計(jì)算機(jī)訪問一個(gè)地址的數(shù)據(jù)的時(shí)候，與其相鄰的數(shù)據(jù)也會(huì)很快被訪問到。每一次IO讀取的數(shù)據(jù)我們稱之為一頁（page）。具體一頁有多大數(shù)據(jù)跟操作系統(tǒng)有關(guān)，一般為4k或8k，也就是我們讀取一頁內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)候，實(shí)際上才發(fā)生了一次IO，這個(gè)理論對(duì)于索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)非常有幫助。

4.索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

前面講了生活中索引的例子，索引的基本原理，數(shù)據(jù)庫的復(fù)雜性，又講了操作系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)，目的就是讓大家了解，任何一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是憑空產(chǎn)生的，一定會(huì)有它的背景和使用場(chǎng)景，我們現(xiàn)在總結(jié)一下，我們需要這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠做些什么，其實(shí)很簡(jiǎn)單，那就是：每次查找數(shù)據(jù)時(shí)把磁盤IO次數(shù)控制在一個(gè)很小的數(shù)量級(jí)，最好是常數(shù)數(shù)量級(jí)。那么我們就想到如果一個(gè)高度可控的多路搜索樹是否能滿足需求呢？就這樣，b+樹應(yīng)運(yùn)而生。

5.詳解b+樹

如上圖，是一顆b+樹，關(guān)于b+樹的定義可以參見B+樹，這里只說一些重點(diǎn)，淺藍(lán)色的塊我們稱之為一個(gè)磁盤塊，可以看到每個(gè)磁盤塊包含幾個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)（深藍(lán)色所示）和指針（黃色所示），如磁盤塊1包含數(shù)據(jù)項(xiàng)17和35，包含指針P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盤塊，P2表示在17和35之間的磁盤塊，P3表示大于35的磁盤塊。真實(shí)的數(shù)據(jù)存在于葉子節(jié)點(diǎn)即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非葉子節(jié)點(diǎn)只不存儲(chǔ)真實(shí)的數(shù)據(jù)，只存儲(chǔ)指引搜索方向的數(shù)據(jù)項(xiàng)，如17、35并不真實(shí)存在于數(shù)據(jù)表中。

6.b+樹的查找過程

如圖所示，如果要查找數(shù)據(jù)項(xiàng)29，那么首先會(huì)把磁盤塊1由磁盤加載到內(nèi)存，此時(shí)發(fā)生一次IO，在內(nèi)存中用二分查找確定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內(nèi)存時(shí)間因?yàn)榉浅６?#xff08;相比磁盤的IO）可以忽略不計(jì)，通過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內(nèi)存，發(fā)生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，通過指針加載磁盤塊8到內(nèi)存，發(fā)生第三次IO，同時(shí)內(nèi)存中做二分查找找到29，結(jié)束查詢，總計(jì)三次IO。真實(shí)的情況是，3層的b+樹可以表示上百萬的數(shù)據(jù)，如果上百萬的數(shù)據(jù)查找只需要三次IO，性能提高將是巨大的，如果沒有索引，每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)都要發(fā)生一次IO，那么總共需要百萬次的IO，顯然成本非常非常高。

7.b+樹性質(zhì)

1.通過上面的分析，我們知道IO次數(shù)取決于b+數(shù)的高度h，假設(shè)當(dāng)前數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)為N，每個(gè)磁盤塊的數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)量是m，則有h=㏒（m+1）N，當(dāng)數(shù)據(jù)量N一定的情況下，m越大，h越小；而m = 磁盤塊的大小 / 數(shù)據(jù)項(xiàng)的大小，磁盤塊的大小也就是一個(gè)數(shù)據(jù)頁的大小，是固定的，如果數(shù)據(jù)項(xiàng)占的空間越小，數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)量越多，樹的高度越低。這就是為什么每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，即索引字段要盡量的小，比如int占4字節(jié)，要比bigint8字節(jié)少一半。這也是為什么b+樹要求把真實(shí)的數(shù)據(jù)放到葉子節(jié)點(diǎn)而不是內(nèi)層節(jié)點(diǎn)，一旦放到內(nèi)層節(jié)點(diǎn)，磁盤塊的數(shù)據(jù)項(xiàng)會(huì)大幅度下降，導(dǎo)致樹增高。當(dāng)數(shù)據(jù)項(xiàng)等于1時(shí)將會(huì)退化成線性表。

2.當(dāng)b+樹的數(shù)據(jù)項(xiàng)是復(fù)合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如（name,age,sex）的時(shí)候，b+數(shù)是按照從左到右的順序來建立搜索樹的，比如當(dāng)（張三,20,F）這樣的數(shù)據(jù)來檢索的時(shí)候，b+樹會(huì)優(yōu)先比較name來確定下一步的所搜方向，如果name相同再依次比較age和sex，最后得到檢索的數(shù)據(jù)；但當(dāng)（20,F）這樣的沒有name的數(shù)據(jù)來的時(shí)候，b+樹就不知道下一步該查哪個(gè)節(jié)點(diǎn)，因?yàn)榻⑺阉鳂涞臅r(shí)候name就是第一個(gè)比較因子，必須要先根據(jù)name來搜索才能知道下一步去哪里查詢。比如當(dāng)（張三,F）這樣的數(shù)據(jù)來檢索時(shí)，b+樹可以用name來指定搜索方向，但下一個(gè)字段age的缺失，所以只能把名字等于張三的數(shù)據(jù)都找到，然后再匹配性別是F的數(shù)據(jù)了， 這個(gè)是非常重要的性質(zhì)，即索引的最左匹配特性。

慢查詢優(yōu)化

關(guān)于MySQL索引原理是比較枯燥的東西，大家只需要有一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)，并不需要理解得非常透徹和深入。我們回頭來看看一開始我們說的慢查詢，了解完索引原理之后，大家是不是有什么想法呢？先總結(jié)一下索引的幾大基本原則

建索引的幾大原則

1.最左前綴匹配原則

非常重要的原則，mysql會(huì)一直向右匹配直到遇到范圍查詢（>、<、between、like）就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立（a,b,c,d）順序的索引，d是用不到索引的，如果建立（a,b,d,c）的索引則都可以用到，a,b,d的順序可以任意調(diào)整。

2.=和in可以亂序

比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立（a,b,c）索引可以任意順序，mysql的查詢優(yōu)化器會(huì)幫你優(yōu)化成索引可以識(shí)別的形式

3.盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引

區(qū)分度的公式是count（distinct col）/count（*），表示字段不重復(fù)的比例，比例越大我們掃描的記錄數(shù)越少，唯一鍵的區(qū)分度是1，而一些狀態(tài)、性別字段可能在大數(shù)據(jù)面前區(qū)分度就是0，那可能有人會(huì)問，這個(gè)比例有什么經(jīng)驗(yàn)值嗎？使用場(chǎng)景不同，這個(gè)值也很難確定，一般需要join的字段我們都要求是0.1以上，即平均1條掃描10條記錄

4.索引列不能參與計(jì)算，保持列“干凈”

比如from_unixtime（create_time） = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很簡(jiǎn)單，b+樹中存的都是數(shù)據(jù)表中的字段值，但進(jìn)行檢索時(shí)，需要把所有元素都應(yīng)用函數(shù)才能比較，顯然成本太大。所以語句應(yīng)該寫成create_time = unix_timestamp（’2014-05-29’）;

5.盡量的擴(kuò)展索引，不要新建索引。

比如表中已經(jīng)有a的索引，現(xiàn)在要加（a,b）的索引，那么只需要修改原來的索引即可

查詢優(yōu)化神器 – explain命令

關(guān)于explain命令相信大家并不陌生，具體用法和字段含義可以參考官網(wǎng)explain-output，這里需要強(qiáng)調(diào)rows是核心指標(biāo)，絕大部分rows小的語句執(zhí)行一定很快（有例外，下面會(huì)講到）。所以優(yōu)化語句基本上都是在優(yōu)化rows。

慢查詢優(yōu)化基本步驟

0.先運(yùn)行看看是否真的很慢，注意設(shè)置SQL_NO_CACHE

1.where條件單表查，鎖定最小返回記錄表。這句話的意思是把查詢語句的where都應(yīng)用到表中返回的記錄數(shù)最小的表開始查起，單表每個(gè)字段分別查詢，看哪個(gè)字段的區(qū)分度最高

2.explain查看執(zhí)行計(jì)劃，是否與1預(yù)期一致（從鎖定記錄較少的表開始查詢）

3.order by limit 形式的sql語句讓排序的表優(yōu)先查

4.了解業(yè)務(wù)方使用場(chǎng)景

5.加索引時(shí)參照建索引的幾大原則

6.觀察結(jié)果，不符合預(yù)期繼續(xù)從0分析

慢查詢案例

下面幾個(gè)例子詳細(xì)解釋了如何分析和優(yōu)化慢查詢

復(fù)雜語句寫法

很多情況下，我們寫SQL只是為了實(shí)現(xiàn)功能，這只是第一步，不同的語句書寫方式對(duì)于效率往往有本質(zhì)的差別，這要求我們對(duì)mysql的執(zhí)行計(jì)劃和索引原則有非常清楚的認(rèn)識(shí)，請(qǐng)看下面的語句

selectdistinct cert.emp_id fromcm_log cl inner join（selectemp.id as emp_id,emp_cert.id as cert_id fromemployee emp left joinemp_certificate emp_cert on emp.id = emp_cert.emp_id whereemp.is_deleted=0） cert on （cl.ref_table='Employee' and cl.ref_oid= cert.emp_id） or （cl.ref_table='EmpCertificate' and cl.ref_oid= cert.cert_id） wherecl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';

0.先運(yùn)行一下，53條記錄 1.87秒，又沒有用聚合語句，比較慢

53 rows in set （1.87 sec）

1.explain

+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where; Using temporary | | 1 | PRIMARY | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 63727 | Using where; Using join buffer | | 2 | DERIVED | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13317 | Using where | | 2 | DERIVED | emp_cert | ref | emp_certificate_empid | emp_certificate_empid | 4 | meituanorg.emp.id | 1 | Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+

簡(jiǎn)述一下執(zhí)行計(jì)劃，首先mysql根據(jù)idx_last_upd_date索引掃描cm_log表獲得379條記錄；然后查表掃描了63727條記錄，分為兩部分，derived表示構(gòu)造表，也就是不存在的表，可以簡(jiǎn)單理解成是一個(gè)語句形成的結(jié)果集，后面的數(shù)字表示語句的ID。derived2表示的是ID = 2的查詢構(gòu)造了虛擬表，并且返回了63727條記錄。我們?cè)賮砜纯碔D = 2的語句究竟做了寫什么返回了這么大量的數(shù)據(jù)，首先全表掃描employee表13317條記錄，然后根據(jù)索引emp_certificate_empid關(guān)聯(lián)emp_certificate表，rows = 1表示，每個(gè)關(guān)聯(lián)都只鎖定了一條記錄，效率比較高。獲得后，再和cm_log的379條記錄根據(jù)規(guī)則關(guān)聯(lián)。從執(zhí)行過程上可以看出返回了太多的數(shù)據(jù)，返回的數(shù)據(jù)絕大部分cm_log都用不到，因?yàn)閏m_log只鎖定了379條記錄。

如何優(yōu)化呢？可以看到我們?cè)谶\(yùn)行完后還是要和cm_log做join,那么我們能不能之前和cm_log做join呢？仔細(xì)分析語句不難發(fā)現(xiàn)，其基本思想是如果cm_log的ref_table是EmpCertificate就關(guān)聯(lián)emp_certificate表，如果ref_table是Employee就關(guān)聯(lián)employee表，我們完全可以拆成兩部分，并用union連接起來，注意這里用union，而不用union all是因?yàn)樵Z句有“distinct”來得到唯一的記錄，而union恰好具備了這種功能。如果原語句中沒有distinct不需要去重，我們就可以直接使用union all了，因?yàn)槭褂胾nion需要去重的動(dòng)作，會(huì)影響SQL性能。

優(yōu)化過的語句如下

selectemp.id fromcm_log cl inner joinemployee emp on cl.ref_table = 'Employee' and cl.ref_oid = emp.id wherecl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0 union selectemp.id fromcm_log cl inner joinemp_certificate ec on cl.ref_table = 'EmpCertificate' and cl.ref_oid = ec.id inner joinemployee emp on emp.id = ec.emp_id wherecl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0

4.不需要了解業(yè)務(wù)場(chǎng)景，只需要改造的語句和改造之前的語句保持結(jié)果一致

5.現(xiàn)有索引可以滿足，不需要建索引

6.用改造后的語句實(shí)驗(yàn)一下，只需要10ms 降低了近200倍！

+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 1 | PRIMARY | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | Using where | | 2 | UNION | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 2 | UNION | ec | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | | | 2 | UNION | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.ec.emp_id | 1 | Using where | | NULL | UNION RESULT | | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ 53 rows in set （0.01 sec）,2>

明確應(yīng)用場(chǎng)景

舉這個(gè)例子的目的在于顛覆我們對(duì)列的區(qū)分度的認(rèn)知，一般上我們認(rèn)為區(qū)分度越高的列，越容易鎖定更少的記錄，但在一些特殊的情況下，這種理論是有局限性的

select* fromstage_poi sp wheresp.accurate_result=1 and （sp.sync_status=0 or sp.sync_status=2 or sp.sync_status=4）;

0.先看看運(yùn)行多長(zhǎng)時(shí)間,951條數(shù)據(jù)6.22秒，真的很慢

951 rows in set （6.22 sec）

1.先explain，rows達(dá)到了361萬，type = ALL表明是全表掃描

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+

2.所有字段都應(yīng)用查詢返回記錄數(shù)，因?yàn)槭菃伪聿樵?0已經(jīng)做過了951條

3.讓explain的rows 盡量逼近951

看一下accurate_result = 1的記錄數(shù)

select count（*）,accurate_result from stage_poi group by accurate_result; +----------+-----------------+ | count（*） | accurate_result | +----------+-----------------+ | 1023 | -1 | | 2114655 | 0 | | 972815 | 1 | +----------+-----------------+

我們看到accurate_result這個(gè)字段的區(qū)分度非常低，整個(gè)表只有-1,0,1三個(gè)值，加上索引也無法鎖定特別少量的數(shù)據(jù)

再看一下sync_status字段的情況

select count（*）,sync_status from stage_poi group by sync_status; +----------+-------------+ | count（*） | sync_status | +----------+-------------+ | 3080 | 0 | | 3085413 | 3 | +----------+-------------+

同樣的區(qū)分度也很低，根據(jù)理論，也不適合建立索引

問題分析到這，好像得出了這個(gè)表無法優(yōu)化的結(jié)論，兩個(gè)列的區(qū)分度都很低，即便加上索引也只能適應(yīng)這種情況，很難做普遍性的優(yōu)化，比如當(dāng)sync_status 0、3分布的很平均，那么鎖定記錄也是百萬級(jí)別的

4.找業(yè)務(wù)方去溝通，看看使用場(chǎng)景。業(yè)務(wù)方是這么來使用這個(gè)SQL語句的，每隔五分鐘會(huì)掃描符合條件的數(shù)據(jù)，處理完成后把sync_status這個(gè)字段變成1,五分鐘符合條件的記錄數(shù)并不會(huì)太多，1000個(gè)左右。了解了業(yè)務(wù)方的使用場(chǎng)景后，優(yōu)化這個(gè)SQL就變得簡(jiǎn)單了，因?yàn)闃I(yè)務(wù)方保證了數(shù)據(jù)的不平衡，如果加上索引可以過濾掉絕大部分不需要的數(shù)據(jù)

5.根據(jù)建立索引規(guī)則，使用如下語句建立索引

alter table stage_poi add index idx_acc_status（accurate_result,sync_status）;

6.觀察預(yù)期結(jié)果,發(fā)現(xiàn)只需要200ms，快了30多倍。

952 rows in set （0.20 sec）

我們?cè)賮砘仡櫼幌路治鰡栴}的過程，單表查詢相對(duì)來說比較好優(yōu)化，大部分時(shí)候只需要把where條件里面的字段依照規(guī)則加上索引就好，如果只是這種“無腦”優(yōu)化的話，顯然一些區(qū)分度非常低的列，不應(yīng)該加索引的列也會(huì)被加上索引，這樣會(huì)對(duì)插入、更新性能造成嚴(yán)重的影響，同時(shí)也有可能影響其它的查詢語句。

所以我們第4步調(diào)差SQL的使用場(chǎng)景非常關(guān)鍵，我們只有知道這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，才能更好地輔助我們更好的分析和優(yōu)化查詢語句。

慢查詢的案例就分析到這兒，以上只是一些比較典型的案例。

我們?cè)趦?yōu)化過程中遇到過超過1000行，涉及到16個(gè)表join的“垃圾SQL”，也遇到過線上線下數(shù)據(jù)庫差異導(dǎo)致應(yīng)用直接被慢查詢拖死，也遇到過varchar等值比較沒有寫單引號(hào)，還遇到過笛卡爾積查詢直接把從庫搞死。再多的案例其實(shí)也只是一些經(jīng)驗(yàn)的積累，如果我們熟悉查詢優(yōu)化器、索引的內(nèi)部原理，那么分析這些案例就變得特別簡(jiǎn)單了。

你可能也喜歡:

阿里P8架構(gòu)師談：Web前端、應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫SQL等性能優(yōu)化總結(jié)

最全MySQL面試60題和答案

阿里P8架構(gòu)師談：MySQL行鎖、表鎖、悲觀鎖、樂觀鎖的特點(diǎn)與應(yīng)用

阿里P8架構(gòu)師談：MySQL有哪些存儲(chǔ)引擎，各自的優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景

阿里P8架構(gòu)師談：數(shù)據(jù)庫、JVM、緩存、SQL等性能調(diào)優(yōu)方法和原則

阿里P8架構(gòu)師談：MySQL慢查詢優(yōu)化、索引優(yōu)化、以及表等優(yōu)化總結(jié)

---

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的阿里P8架构师谈：MySQL数据库的索引原理、与慢SQL优化的5大原则的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。