MySQL史上最全效能最佳化方式

MySQL有哪些效能最佳化方式？這個問題可以涉及到 MySQL 的很多核心知識，就像要考你計算機網路的知識時，問你“輸入URL回車之後，究竟發生了什麼”一樣，看看你能說出多少了。

所以今天，給我帶大家詳細介紹一下有哪些原因，相信看完之後一定會有所收穫。

一、設定索引

索引是一種可以讓SELECT陳述句提高效率的資料結構，可以起到快速定位的作用。

索引的優缺點:

優點：某些情況下使用select陳述句大幅度提高效率，合適的索引可以最佳化MySQL伺服器的查詢效能，從而起到最佳化MySQL的作用。

缺點：錶行資料的變化（index、update、delect），簡歷在表列上的索引也會自動維護，一定程度上會使DML操作變慢。索引還會佔用磁碟額外的儲存空間。

給表列建立索引

建表時建立索引：

create table t(id int,name varchar(20),index idx_name (name));

給表追加索引：

alter table t add unique index idx_id(id);

給表的多列上追加索引

alter table t add index idx_id_name(id,name);或者create index idx_id_name on t(id,name);

檢視索引

使用show陳述句檢視t表上的索引：

show index from t;

show keys from t;–mysql中索引也被稱作keys

使用show create table陳述句檢視索引：

show create table t\G

刪除索引：

• 使用alter table命令刪除索引：
• alter table 表 drop index 索引名
• 使用drop index命令刪除索引：
• drop index 索引名 on 表

索引原理：

例如一個學生資訊表，我們設定學號（stu_id）為索引：

索引頁之間存在一定的關聯關係，一般為樹形結構;分為根節點、分支節點、和葉子節點

根節點頁中存放分段stu_id的起始值，以及值所對應的分支索引頁號

分支索引頁中存放分段stu_id的起始值，以及值所對應的葉子索引頁號

葉子索引頁中存放排序後的stu_id值，該值所對應的表頁號, 下一個葉子索引頁的頁號

stu_id建立索引後，執行select name,sex,height from stu where stu_id=13查詢過程如下：

1. 索引頁存在關聯關係，先找索引頁號20的根節點，13在>=11和<17的範圍內，需要查詢25號索引頁
2. 讀取25號索引頁，13在>=11和<14範圍內，得到了26號葉子索引頁
3. 讀取26號葉子索引頁，找到了13這個值，以及該值所對應表頁的頁號161，目前只得到了stu_id的值，還要得到name,sex,height等，因此需要再讀一次編號為161的表頁，裡面存放了stu_id之外的值。
4. 讀取161號表頁，獲得sname,sex,height等值

    

以上4步，只讀取了3個索引頁1個表頁，共4個頁，比讀取所有表頁（5000個頁），按照stu_id=13挨個翻一遍效率要高，這也是有些情況下索引可以加速查詢的原因。

二、分類討論

一條 SQL 陳述句執行的很慢，那是每次執行都很慢呢？還是大多數情況下是正常的，偶爾出現很慢呢？所以我覺得，我們還得分以下兩種情況來討論。

1. 大多數情況是正常的，只是偶爾會出現很慢的情況。

2. 在資料量不變的情況下，這條SQL陳述句一直以來都執行的很慢。

針對這兩種情況，我們來分析下可能是哪些原因導致的。

三、針對偶爾很慢的情況

一條 SQL 大多數情況正常，偶爾才能出現很慢的情況，針對這種情況，我覺得這條SQL陳述句的書寫本身是沒什麼問題的，而是其他原因導致的，那會是什麼原因呢？

1. 資料庫在掃清臟頁（flush）

當我們要往資料庫插入一條資料、或者要更新一條資料的時候，我們知道資料庫會在記憶體中把對應欄位的資料更新了，但是更新之後，這些更新的欄位並不會馬上同步持久化到磁碟中去，而是把這些更新的記錄寫入到 redo log 日記中去，等到空閑的時候，在透過 redo log 裡的日記把最新的資料同步到磁碟中去。

當記憶體資料頁跟磁碟資料頁內容不一致的時候，我們稱這個記憶體頁為“臟頁”。記憶體資料寫入到磁碟後，記憶體和磁碟上的資料頁的內容就一致了，稱為“乾凈頁”。

刷臟頁有下麵4種場景

• redolog寫滿了：redo log 裡的容量是有限的，如果資料庫一直很忙，更新又很頻繁，這個時候 redo log 很快就會被寫滿了，這個時候就沒辦法等到空閑的時候再把資料同步到磁碟的，只能暫停其他操作，全身心來把資料同步到磁碟中去的，而這個時候，就會導致我們平時正常的SQL陳述句突然執行的很慢，所以說，資料庫在在同步資料到磁碟的時候，就有可能導致我們的SQL陳述句執行的很慢了。

• 記憶體不夠用了：如果一次查詢較多的資料，恰好碰到所查資料頁不在記憶體中時，需要申請記憶體，而此時恰好記憶體不足的時候就需要淘汰一部分記憶體資料頁，如果是乾凈頁，就直接釋放，如果恰好是臟頁就需要刷臟頁。

• MySQL 認為系統“空閑”的時候：這時系統沒什麼壓力。

• MySQL 正常關閉的時候：這時候，MySQL 會把記憶體的臟頁都 flush 到磁碟上，這樣下次 MySQL 啟動的時候，就可以直接從磁碟上讀資料，啟動速度會很快。

2. 拿不到鎖我能怎麼辦

這個就比較容易想到了，我們要執行的這條陳述句，剛好這條陳述句涉及到的表，別人在用，並且加鎖了，我們拿不到鎖，只能慢慢等待別人釋放鎖了。或者，表沒有加鎖，但要使用到的某個一行被加鎖了。

如果要判斷是否真的在等待鎖，我們可以用 show processlist這個命令來檢視當前的狀態哦，這裡我要提醒一下，有些命令最好記錄一下。

下來我們來訪分析下第二種情況。

四、針對一直都這麼慢的情況

如果在資料量一樣大的情況下，這條 SQL 陳述句每次都執行的這麼慢，那就就要好好考慮下你的 SQL 書寫了，下麵我們來分析下哪些原因會導致我們的 SQL 陳述句執行的很不理想。

我們先來假設我們有一個表，表裡有下麵兩個欄位,分別是主鍵 id，和兩個普通欄位 c 和 d。

mysql> CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL,  `c` int(11) DEFAULT NULL,  `d` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;

1. 沒用到索引

沒有用上索引，我覺得這個原因是很多人都能想到的，例如你要查詢這條陳述句

select * from t where 100 

a. 欄位沒有索引

剛好你的 c 欄位上沒有索引，那麼抱歉，只能走全表掃描了，你就體驗不會索引帶來的樂趣了，所以，這回導致這條查詢陳述句很慢。

b. 欄位有索引，但卻沒有用索引

好吧，這個時候你給 c 這個欄位加上了索引，然後又查詢了一條陳述句

select * from t where c - 1 = 1000;

我想問大家一個問題，這樣子在查詢的時候會用索引查詢嗎？

不會，如果我們在欄位的左邊做了運算，那麼很抱歉，在查詢的時候，就不會用上索引了，所以呢，大家要註意這種欄位上有索引，但由於自己的疏忽，導致系統沒有使用索引的情況了。

正確的查詢應該如下

select * from t where c = 1000 + 1;

有人可能會說，右邊有運算就能用上索引？難道資料庫就不會自動幫我們最佳化一下，自動把 c – 1=1000 自動轉換為 c = 1000+1。

c. 函式操作導致沒有用上索引

如果我們在查詢的時候，對欄位進行了函式操作，也是會導致沒有用上索引的，例如

select * from t where pow(c,2) = 1000;

這裡我只是做一個例子，假設函式 pow 是求 c 的 n 次方，實際上可能並沒有 pow(c,2)這個函式。其實這個和上面在左邊做運算也是很類似的。

所以呢，一條陳述句執行都很慢的時候，可能是該陳述句沒有用上索引了，不過具體是啥原因導致沒有用上索引的呢，你就要會分析了，我上面列舉的三個原因，應該是出現的比較多的吧。

2. 資料庫自己選錯索引了

我們在進行查詢操作的時候，例如

select * from t where 100 < c and c < 100000;

我們知道，主鍵索引和非主鍵索引是有區別的，主鍵索引存放的值是整行欄位的資料，而非主鍵索引上存放的值不是整行欄位的資料，而且存放主鍵欄位的值。 裡面有說到主鍵索引和非主鍵索引的區別。

不大懂的可以看這思維導圖

也就是說，我們如果走 c 這個欄位的索引的話，最後會查詢到對應主鍵的值，然後，再根據主鍵的值走主鍵索引，查詢到整行資料傳回。

好吧扯了這麼多，其實我就是想告訴你，就算你在 c 欄位上有索引，系統也並不一定會走 c 這個欄位上的索引，而是有可能會直接掃描掃描全表，找出所有符合 100 < c and c < 100000 的資料。

為什麼會這樣呢？

其實是這樣的，系統在執行這條陳述句的時候，會進行預測：究竟是走 c 索引掃描的行數少，還是直接掃描全表掃描的行數少呢？顯然，掃描行數越少當然越好了，因為掃描行數越少，意味著I/O操作的次數越少。

如果是掃描全表的話，那麼掃描的次數就是這個表的總行數了，假設為 n；而如果走索引 c 的話，我們透過索引 c 找到主鍵之後，還得再透過主鍵索引來找我們整行的資料，也就是說，需要走兩次索引。而且，我們也不知道符合 100 c < and c < 10000 這個條件的資料有多少行，萬一這個表是全部資料都符合呢？這個時候意味著，走 c 索引不僅掃描的行數是 n，同時還得每行資料走兩次索引。

所以呢，系統是有可能走全表掃描而不走索引的。那系統是怎麼判斷呢？

判斷來源於系統的預測，也就是說，如果要走 c 欄位索引的話，系統會預測走 c 欄位索引大概需要掃描多少行。如果預測到要掃描的行數很多，它可能就不走索引而直接掃描全表了。

那麼問題來了，系統是怎麼預測判斷的呢？這裡我給你講下系統是怎麼判斷的吧，雖然這個時候我已經寫到脖子有點酸了。

系統是透過索引的區分度來判斷的，一個索引上不同的值越多，意味著出現相同數值的索引越少，意味著索引的區分度越高。我們也把區分度稱之為基數，即區分度越高，基數越大。所以呢，基數越大，意味著符合 100 < c and c < 10000 這個條件的行數越少。

所以呢，一個索引的基數越大，意味著走索引查詢越有優勢。

那麼問題來了，怎麼知道這個索引的基數呢？

系統當然是不會遍歷全部來獲得一個索引的基數的，代價太大了，索引系統是透過遍歷部分資料，也就是透過取樣的方式，來預測索引的基數的。

重點來了，居然是取樣，那就有可能出現失誤的情況，也就是說，c 這個索引的基數實際上是很大的，但是取樣的時候，卻很不幸，把這個索引的基數預測成很小。例如你取樣的那一部分資料剛好基數很小，然後就誤以為索引的基數很小。然後系統就不走 c 索引了，直接走全部掃描了。

所以呢，說了這麼多，得出結論：由於統計的失誤，導致系統沒有走索引，而是走了全表掃描，而這，也是導致我們 SQL 陳述句執行的很慢的原因。

這裡宣告一下，系統判斷是否走索引，掃描行數的預測其實只是原因之一，這條查詢陳述句是否需要使用使用臨時表、是否需要排序等也是會影響系統的選擇的。

不過呢，我們有時候也可以透過強制走索引的方式來查詢，例如

select * from t force index(a) where c < 100 and c < 100000;

我們也可以透過

show index from t;

來查詢索引的基數和實際是否符合，如果和實際很不符合的話，我們可以重新來統計索引的基數，可以用這條命令

analyze table t;

來重新統計分析。

既然會預測錯索引的基數，這也意味著，當我們的查詢陳述句有多個索引的時候，系統有可能也會選錯索引，這也可能是 SQL 執行的很慢的一個原因。

下麵做一個總結。

五、總結

以上是我的總結與理解，最後一個部分，我怕很多人不大懂資料庫居然會選錯索引，所以我詳細解釋了一下，下麵我對以上做一個總結。

一個 SQL 執行的很慢，我們要分兩種情況討論：

1. 大多數情況下很正常，偶爾很慢，則有如下原因

a. 資料庫在掃清臟頁，例如 redo log 寫滿了需要同步到磁碟。

b. 執行的時候，遇到鎖，如表鎖、行鎖。

2. 這條 SQL 陳述句一直執行的很慢，則有如下原因。

a. 沒有用上索引：例如該欄位沒有索引；由於對欄位進行運算、函式操作導致無法用索引。

b. 資料庫選錯了索引。

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