mysql優(yōu)化查詢速度（mysql優(yōu)化查詢語句）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于mysql優(yōu)化查詢速度的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、mysql innodb select count 查詢速度慢，該怎么優(yōu)化，已加二級(jí)索引，還是比較慢，400w數(shù)據(jù)

• 2、mysql 視圖查詢速度不慢，但排序和數(shù)據(jù)數(shù)量太慢了，請(qǐng)問有什么優(yōu)化方法嗎？

• 3、mysql 一張有近一百個(gè)字段的表，通過主鍵查詢數(shù)據(jù)非常慢,查詢一條數(shù)據(jù)需要2秒左右。怎么作優(yōu)化

• 4、mysql如何優(yōu)化以下語句，查詢耗時(shí)太久了？

一、mysql innodb select count 查詢速度慢，該怎么優(yōu)化，已加二級(jí)索引，還是比較慢，400w數(shù)據(jù)

從 MySQL 5.7 開始，開發(fā)人員改變了 InnoDB 構(gòu)建二級(jí)索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在這篇文章中，我們將通過一個(gè)示例來說明如何構(gòu)建 InnoDB 索引。最后，我將解釋如何通過為 innodb_fill_factor 設(shè)置更合適的值。

索引構(gòu)建過程

在有數(shù)據(jù)的表上構(gòu)建索引，InnoDB 中有以下幾個(gè)階段：1.讀取階段（從聚簇索引讀取并構(gòu)建二級(jí)索引條目）2.合并排序階段3.插入階段（將排序記錄插入二級(jí)索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通過一次插入一條記錄來構(gòu)建二級(jí)索引。這是一種“自上而下”的方法。搜索插入位置從樹的根部（頂部）開始并達(dá)到葉頁（底部）。該記錄插入光標(biāo)指向的葉頁上。在查找插入位置和進(jìn)行業(yè)面拆分和合并方面開銷很大。從MySQL 5.7開始，添加索引期間的插入階段使用“排序索引構(gòu)建”，也稱為“批量索引加載”。在這種方法中，索引是“自下而上”構(gòu)建的。即葉頁（底部）首先構(gòu)建，然后非葉級(jí)別直到根（頂部）。

示例

在這些情況下使用排序的索引構(gòu)建：

• ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）

• ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX

• ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE

• OPIMIZE t1

• 對(duì)于最后兩個(gè)用例，ALTER 會(huì)創(chuàng)建一個(gè)中間表。中間表索引（主要和次要）使用“排序索引構(gòu)建”構(gòu)建。

算法

• 在 0 級(jí)別創(chuàng)建頁，還要為此頁創(chuàng)建一個(gè)游標(biāo)

• 使用 0 級(jí)別處的游標(biāo)插入頁面，直到填滿

• 頁面填滿后，創(chuàng)建一個(gè)兄弟頁（不要插入到兄弟頁）

• 為當(dāng)前的整頁創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)指針（子頁中的最小鍵，子頁碼），并將節(jié)點(diǎn)指針插入上一級(jí)（父頁）

• 在較高級(jí)別，檢查游標(biāo)是否已定位。如果沒有，請(qǐng)為該級(jí)別創(chuàng)建父頁和游標(biāo)

• 在父頁插入節(jié)點(diǎn)指針

• 如果父頁已填滿，請(qǐng)重復(fù)步驟 3, 4, 5, 6

• 現(xiàn)在插入兄弟頁并使游標(biāo)指向兄弟頁

• 在所有插入的末尾，每個(gè)級(jí)別的游標(biāo)指向最右邊的頁。提交所有游標(biāo)（意味著提交修改頁面的迷你事務(wù)，釋放所有鎖存器）

• 為簡單起見，上述算法跳過了有關(guān)壓縮頁和 BLOB（外部存儲(chǔ)的 BLOB）處理的細(xì)節(jié)。

通過自下而上的方式構(gòu)建索引

為簡單起見，假設(shè)子頁和非子頁中允許的 最大記錄數(shù)為 3

• CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

• INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

• INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

• INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

• INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

• INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

• INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

• INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

• INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

• INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

• INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

• ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 將主鍵字段追加到二級(jí)索引。二級(jí)索引 k1 的記錄格式為(b, a)。在排序階段完成后，記錄為：

• (11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入階段

• 讓我們從記錄 (11,1) 開始。

• 在 0 級(jí)別（葉級(jí)別）創(chuàng)建頁

• 創(chuàng)建一個(gè)到頁的游標(biāo)

• 所有插入都將轉(zhuǎn)到此頁面，直到它填滿了

• 箭頭顯示游標(biāo)當(dāng)前指向的位置。它目前位于第 5 頁，下一個(gè)插入將轉(zhuǎn)到此頁面。

還有兩個(gè)空閑插槽，因此插入記錄 (22,2) 和 (33,3) 非常簡單

對(duì)于下一條記錄 (44,4)，頁碼 5 已滿（前面提到的假設(shè)最大記錄數(shù)為 3）。這就是步驟。

頁填充時(shí)的索引構(gòu)建

• 創(chuàng)建一個(gè)兄弟頁，頁碼 6

• 不要插入兄弟頁

• 在游標(biāo)處提交頁面，即迷你事務(wù)提交，釋放鎖存器等

• 作為提交的一部分，創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)指針并將其插入到 【當(dāng)前級(jí)別 + 1】 的父頁面中（即在 1 級(jí)別）

• 節(jié)點(diǎn)指針的格式 (子頁面中的最小鍵,子頁碼) 。第 5 頁的最小鍵是 (11,1) 。在父級(jí)別插入記錄 ((11,1)，5)。

• 1 級(jí)別的父頁尚不存在，MySQL 創(chuàng)建頁碼 7 和指向頁碼 7 的游標(biāo)。

• 將 ((11,1)，5) 插入第 7 頁

• 現(xiàn)在，返回到 0 級(jí)并創(chuàng)建從第 5 頁到第 6 頁的鏈接，反之亦然

• 0 級(jí)別的游標(biāo)現(xiàn)在指向兄弟頁，頁碼為 6

• 將 (44,4) 插入第 6 頁

• 下一個(gè)插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很簡單，它們轉(zhuǎn)到第 6 頁。

• 插入記錄 (77,7) 類似于 (44,4)，除了父頁面 （頁面編號(hào) 7） 已經(jīng)存在并且它有兩個(gè)以上記錄的空間。首先將節(jié)點(diǎn)指針 ((44,4),8) 插入第 7 頁，然后將 (77,7) 記錄到同級(jí) 8 頁中。

• 插入記錄 (88,8) 和 (99,9) 很簡單，因?yàn)榈?8 頁有兩個(gè)空閑插槽。

下一個(gè)插入 (1010,10) 。將節(jié)點(diǎn)指針 ((77,7),8) 插入 1級(jí)別的父頁（頁碼 7）。

MySQL 在 0 級(jí)創(chuàng)建同級(jí)頁碼 9。將記錄 (1010,10) 插入第 9 頁并將光標(biāo)更改為此頁面。

以此類推。在上面的示例中，數(shù)據(jù)庫在 0 級(jí)別提交到第 9 頁，在 1 級(jí)別提交到第 7 頁。

• 我們現(xiàn)在有了一個(gè)完整的 B+-tree 索引，它是自下至上構(gòu)建的！

索引填充因子

全局變量 innodb_fill_factor 用于設(shè)置插入 B-tree 頁中的空間量。默認(rèn)值為 100，表示使用整個(gè)業(yè)面（不包括頁眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除項(xiàng)。 在這種情況下，聚簇索引也空間的 1 /16 保持空閑。即 6.25% 的空間用于未來的 DML。

• 值 80 意味著 MySQL 使用了 80% 的頁空間填充，預(yù)留 20% 于未來的更新。如果 innodb_fill_factor=100 則沒有剩余空間供未來插入二級(jí)索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，則可能導(dǎo)致業(yè)面拆分并再次合并。在這種情況下，建議使用 80-90 之間的值。此變量還會(huì)影響使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新創(chuàng)建的索引。也不應(yīng)該設(shè)置太低的值，例如低于 50。因?yàn)樗饕龝?huì)占用浪費(fèi)更多的磁盤空間，值較低時(shí)，索引中的頁數(shù)較多，索引統(tǒng)計(jì)信息的采樣可能不是最佳的。優(yōu)化器可以選擇具有次優(yōu)統(tǒng)計(jì)信息的錯(cuò)誤查詢計(jì)劃。

排序索引構(gòu)建的優(yōu)點(diǎn)

• 沒有頁面拆分（不包括壓縮表）和合并

• 沒有重復(fù)搜索插入位置

• 插入不會(huì)被重做記錄（頁分配除外），因此重做日志子系統(tǒng)的壓力較小

缺點(diǎn)

• ALTER 正在進(jìn)行時(shí)，插入性能降低 Bug＃82940，但在后續(xù)版本中計(jì)劃修復(fù)。



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二、mysql 視圖查詢速度不慢，但排序和數(shù)據(jù)數(shù)量太慢了，請(qǐng)問有什么優(yōu)化方法嗎？

針對(duì)排序字段和條件字段添加聯(lián)合索引，還有就是如果查詢是有范圍的，沒有跨維度查詢，可以考慮表分區(qū)或分表。

三、mysql 一張有近一百個(gè)字段的表，通過主鍵查詢數(shù)據(jù)非常慢,查詢一條數(shù)據(jù)需要2秒左右。怎么作優(yōu)化

1張表100個(gè)字段。。。。分表，然后用表外連接查詢可以調(diào)高查詢效率，也可以用復(fù)合查詢，不過復(fù)合查詢效率沒有外連接查詢效率高，但是sql語句寫起來方便。如果數(shù)據(jù)量不是上百萬級(jí)別的，推薦用復(fù)合查詢。

四、mysql如何優(yōu)化以下語句，查詢耗時(shí)太久了？

根據(jù)所描述的問題，可嘗試在mms_profitcenter 的FOrderID ，F(xiàn)Suffix列上建立索引，再查詢?cè)囋嚒?下面提供30種mysql常用優(yōu)化方法供參考：

1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來說，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時(shí)間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時(shí)間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲(chǔ)過程和觸發(fā)器的每個(gè)語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

以上就是關(guān)于mysql優(yōu)化查詢速度相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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