SQL优化
SQL的优化并不是一开始就进行优化的,而是需要先进行观察的,所以SQL优化的步骤应该是这样的
步骤
-
定位优化对象的性能瓶颈
首先要判断出这个Query的瓶颈到底是IO还是CPU,可以使用profiling功能来找到Query的瓶颈
-
明确的优化目标
-
慢查询的开启与捕获
-
explain+慢SQL分析
-
show profile查询SQL在MySQL服务器里的执行细节和生命周期情况
-
进行MySQL的参数调整优化
优化原则
-
减少数据扫描(减少磁盘访问)
- 尽量在查询中加入一些可以提前过滤数据的条件,比如按照时间过滤数据等,可以减少数据的扫描量,对查询更友好;
- 在扫描大表数据时是否可以命中索引,减少回表代价,避免全表扫描。
-
返回更少数据(减少网络传输或磁盘访问)
- 只取出自己需要的Columns。返回的数据需要通过网络数据包传回客户端,如果取出的Column越多,需要传输的数据量自然会越大
-
减少交互次数(减少网络传输)
- 将数据存放在更快的地方
- 某条查询涉及到大表,无法进一步优化,如果返回的数据量不大且变化频率不高但访问频率很高,此时应该考虑将返回的数据放在应用端的缓存当中或者 Redis 这样的缓存当中,以提高存取速度。
-
永远使用小结果集驱动大的结果集
驱动结果集越大,所需要循环的次数就越多,那么被驱动表的访问次数自然也就越多
-
仅仅使用最有效地过滤条件
-
尽可能避免复杂的join和子查询
本文由mdnice多平台发布