MySQL优化SQL语句的技巧

在面对不够优化、或者性能极差的SQL语句时,我们通常的想法是将重构这个SQL语句,让其查询的结果集和原来保持一样,并且希望SQL性能得以提升。而在重构SQL时,一般都有一定方法技巧可供参考,本文将介绍如何通过这些技巧方法来重构SQL。

一、分解SQL

有时候对于一个复杂SQL,我们首先想到的是是否需要将一个复杂SQL分解成多个简单SQL,来完成相同业务处理结果。

在以前,大家总是强调需要数据库层来完成尽可能的工作,这也就不难理解在一些老的产品、项目中时常会看见很多超级复杂、超级长的SQL语句,这样做的逻辑在以前认为多次交互,在网络带宽、程序与数据库间网络通信等方面是一件代价很高的事情。然后在现在,无论是带宽还是延迟,网络速度比以前要快的很多,多次交互也没有太大的问题。即使在一个通用服务器上,也能够运行每秒超过10万的查询,所以运行多个小查询现在已经不是大问题了。

复杂SQL的分解,在面对超级复杂SQL语句时,性能提升尤为明显。所以,在面对超级复杂SQL语句,并且存在性能问题时,推荐分解为小查询来进行优化

不过,在应用设计的时候,如果一个查询能够胜任并且不会产生性能问题,这时完全可以用一个稍微复杂的SQL来完成的,倘若再死板的强制拆分成多个小查询是不明智的。

在当今很多高性能的应用系统中,都是极力推荐使用单表操作,然后将单表查询结果在应用程序中进行关联,以满足复杂业务的查询需求。一个SQL可以搞定事情,为何要分开来写,而且还得在应用程序中多次执行SQL查询,再进行结果集的关联,这到底为什么要这么做呢?

乍一看,这样做复杂不说而且没有什么好处,原本一条查询,这样却变成了多条查询。事实上,这样分解有如下的优势:

  • 让缓存更高效。在应用程序中,可以很方便地缓存单表查询结果对应的结果对象,便于后续任何时候可以直接从结果对象中获取数据。
  • 分解查询后,执行单个查询可以减少表锁的竞争。
  • 在程序应用层做关联,可以更容易对数据库进行拆分,更容易做到高性能和可扩展。
  • 单表查询效率高于多表复杂查询。
  • 减少冗余记录的查询。在程序应用层关联,意味着对于某条记录应用只需要查询一次,而在数据库中做关联查询,则可能需要重复地访问一部分数据记录。从这点来看,这样的重构还可能减少网络和内存的消耗。

二、查询切分

有时候对于一个大查询,即:结果集很大的查询,我们需要采用“分而治之”的思想,将大查询切分为小查询,每个查询功能完全一样,只是完成一小部分,每次只返回一小部分查询结果。通俗来讲,就是对where条件的过滤范围进行切分,每次只查询其中一部分数据,即:类似于分页查询。

这样做,不管对于SQL查询本身,还是对于上层业务来说,都是很小的开销。最典型的的案例就是分页查询,目前各类框架都有了很好的支持,如:MyBatis等,只需在实际使用时稍加留意就可避免。

三、执行计划

使用执行计划EXPLAIN关键字,可以使我们知道MySQL是如何执行SQL语句的,这样可以帮助我们分析我们的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉我们索引主键是如何被利用的,数据表是如何被搜索或排序的…等等。

语法格式是:

EXPLAIN SELECT语句;

通过执行计划结果,将会指导我们进一步来重构SQL语句,如:增加索引、调整索引顺序、避免使用某些函数等等。

关于执行计划,后续章节将会单独详细讲解。

四、遵守原则

在平时写SQL时,养成好的习惯,多加留意,很大程度上就会避免一些SQL性能问题。汇总如下:

  • 永远为每张表设置一个ID主键。
  • 避免使用SELECT *。
  • 为搜索字段建立索引。
  • 在Join表的时候使用对应类型的列,并将其索引。
  • 尽可能的使用NOT NULL。
  • 越小的列会越快。
  • 当只要一行数据时使用LIMIT 1。
  • 操作符的优化,尽量不采用不利于索引的操作符,目的就是为了避免全表扫描。

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