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MySQL数据库优化(五)——MySQL查询优化

数据库 33 2019-02-26 04:11

http://blog.csdn.net/daybreak1209/article/details/51638187

一、mysql查询类型(默认查询出所有数据列)
1、内连接 
     默认多表关联查询方式,查询出两个表中所有字段;可省略inner join 关键字
2、外连接 查询出某一张表中的所有数据
(1)左连接
      查询出第一张表的所有字段
(2)右连接
 查询出第二张表的所有字段,表一匹配数据为空的返回null

3、子连接

--内连接  查询出bookID=book类型ID的记录    
SELECT tb.bookName,tby.bookTypeName FROM t_book tb,t_bookType tby WHERE tb.bookTypeId=tby.id;  
  
--外连接(左连接)  
SELECT  tb.bookName,tby.bookTypeName FROM t_book LEFT JOIN t_bookType ON t_book.bookTypeId=t_bookType.id where ......;  
--外连接(右连接)  
SELECT  tb.bookName,tby.bookTypeName FROM t_book RIGHT JOIN t_bookType ON t_book.bookTypeId=t_bookType.id where ......;  
  
--子查询  
SELECT * FROM t_book WHERE booktypeId IN (SELECT id FROM t_booktype);  
SELECT * FROM t_book WHERE booktypeId NOT IN (SELECT id FROM t_booktype);  
SELECT * FROM t_book WHERE price>=(SELECT price FROM t_pricelevel WHERE priceLevel=1);  
SELECT * FROM t_book WHERE EXISTS (SELECT * FROM t_booktype);  
SELECT * FROM t_book WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM t_booktype);  
SELECT * FROM t_book WHERE price>= ANY (SELECT price FROM t_pricelevel);  
SELECT * FROM t_book WHERE price>= ALL (SELECT price FROM t_pricelevel); 

 

二、查询优化思路
1、为什么会慢?
     在尝试做查询优化之前,得明白是什么让查询变慢?如果把查询看作一个由n个子任务组成的任务,随着子任务增多,sql关联查询也增多;优化查询,实际上就是优化这n个子任务,要么消除一些子任务,要么减少子任务执行次数。
2、有哪些子任务?
     mysql执行一个查询一般有这么几个流程:客户端发送查询语句到服务端——>服务器解析查询语句——>生成执行计划——>执行查询;其中执行时整个生命周期最重要的阶段,其中包括对数据库引擎的调用、排序、分组的数据处理过程。
三、优化方向
1、优化查询数据
     低效的查询基本原因:访问请求的数据太多,不可避免的需要进行大量筛选工作;
     错误尝试:select * from t_user t inner join t_role r inner join t_permission p where .....
     错误原因:使用内连接,查询出三个表中的所有数据列
     正确方式:select t.name,r.rolename,p.pname from t_user t inner join t_role r inner join t_permission p where
2、切分查询
      分而治之,将复杂的查询切分成小查询,每次查询只返回一小部分结果
      错误尝试:select * from t_user t where createData>DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 3 MONTH)
                       delete from t_user t where createData>DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 3 MONTH)
     错误原因:当user表中数据量巨大时,一次性查询或删除表中大量数据均会导致等待停顿;
     正确方式:select * from t_user t  where createData>DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 3 MONTH)  limit 0,1000;
                     先查询表中符合条件的前一1000条数据;
3、分解关联查询
      错误尝试:select t.name,r.rolename,p.pname from t_user t inner join t_role r inner join t_permission p where
      错误原因:当user表中数据量巨大时,一次性查询或删除表中大量数据均会导致等待停顿;
      正确方式:select * from t_user where  t.age=10;
                       select t. rolename from t_user where ...
                       select t. pname from t_user where ...
       分解关联查询表面上好像原本1个sql就干完的事,现在非得由3个sql去完成,实际上它比关联查询更有优势:
(1)提高缓存效率:对于第一条查询中age=10这条记录的所有字段已经缓存在mysql中,供第二个查询语句使用
(2)减少单个查询间的锁竞争
(3)减少冗余字段的查询     
四、总结
     在平时的应用中,尤其在在java开发提供了良好的数据持久化框架,对于mysql的查询优化并未过分关系,并且在使用sql执行查询时,可能也经常使用到多表关联查询,在使用这些sql拼接的过程中,对于sql优化不能不知晓,在应对高并发问题中,除了在web服务器前做负载、平行扩展等措施之外,数据库高并发的解决方案也与其并重,而这一个一个sql就是应多高并发的优化基础,不容小觑。

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