MySQL-查漏补缺版（六：MySQL-优化）

Cat God 0072025-12-04 18:23

MySQL优化

在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是当应用系统正式上线后，随着生产数据量的急剧增长，很多 SQL 语句开始逐渐显露出性能问题，对生产的影响也越来越大，此时这些有问题的 SQL 语句就成为整个系统性能的瓶颈，因此我们必须要对它们进行优化

MySQL的优化方式有很多，大致我们可以从以下几点来优化MySQL:

  • 从设计上优化

  • 从查询上优化

  • 从索引上优化

  • 从存储上优化

查看SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通过查看状态信息可以查看对当前数据库的主要操作类型。

sql 复制代码 
--下面的命令显示了当前 session 中所有统计参数的值
show session status like 'Com_______';  -- 查看当前会话统计结果
show global  status  like 'Com_______';  -- 查看自数据库上次启动至今统计结果
 
show status like 'Innodb_rows_%';       -- 查看针对Innodb引擎的统计结果


定位低效率执行SQL

可以通过以下两种方式定位执行效率较低的 SQL 语句:

  • 慢查询日志 : 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句。

  • show processlist：该命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看 SQL 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。

sql 复制代码 
-- 查看慢日志配置信息 
show variables like '%slow_query_log%'; 

-- 开启慢日志查询 
set global slow_query_log=1; 

-- 查看慢日志记录SQL的最低阈值时间 
show variables like 'long_query_time%'; 

-- 修改慢日志记录SQL的最低阈值时间 
set global long_query_time=4;
sql 复制代码 
1） id列，用户登录mysql时，系统分配的"connection_id"，可以使用函数connection_id()查看
2） user列，显示当前用户。如果不是root，这个命令就只显示用户权限范围的sql语句
3） host列，显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发的，可以用来跟踪出现问题语句的用户
4） db列，显示这个进程目前连接的是哪个数据库
5） command列，显示当前连接的执行的命令，一般取值为休眠（sleep），查询（query），连接（connect）等
6） time列，显示这个状态持续的时间，单位是秒
7） state列，显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列。state描述的是语句执行中的某一个状态。一个sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table、sorting result、sending data等状态才可以完成
8） info列，显示这个sql语句，是判断问题语句的一个重要依据

Explain分析执行计划

通过以上步骤查询到效率低的 SQL 语句后，可以通过 EXPLAIN命令获取 MySQL如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

sql 复制代码 
explain select * from student where sid = 1;
sql 复制代码 
explain select * from student where name = '武睿';

字段含义

id

id 字段是 select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序。id 情况有三种:

  • 1、id 相同表示加载表的顺序是从上到下
sql 复制代码 
explain select * from student s, orders o, t_article t where s.sid = o.oid and o.oid = t.id ;

2、 id 不同id值越大，优先级越高，越先被执行

3、 id 有相同，也有不同，同时存在。id相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有的组中，id的值越大，优先级越高，越先执行。

select_type

type

结果值从最好到最坏以此是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

table

显示这一步所访问数据库中表名称有时不是真实的表名字，可能是简称

rows

扫描行的数量

key

  • possible_keys：显示可能应用在这张表的索引， 一个或多个
  • key：实际使用的索引， 如果为NULL， 则没有使用索引
  • key_len ：表示索引中使用的字节数， 该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好 。utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2 （可以根据本字段来判断联合索引是否生效 ）

extra

其他的额外的执行计划信息，在该列展示

show profile分析SQL

Mysql从5.0.37版本开始增加了对 show profiles 和 show profile 语句的支持。show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。

1.检测是否支持profile

sql 复制代码 
select @@have_profiling; 
set profiling=1; -- 开启profiling 开关；

2.查看SQL语句执行的耗时

sql 复制代码 
show profiles;

3.查看到该SQL执行过程中每个线程的状态和消耗的时间

sql 复制代码 
show  profile for  query  query_id
sql 复制代码 
show  profile for  query  106;

4.查看MySQL在使用什么资源上耗费过高

在获取到最消耗时间的线程状态后，MySQL支持进一步选择all、cpu、block io 、context switch、page faults等明细类型资源

trace分析优化器执行计划（使用之后要及时关闭）

MySQL5.6提供了对SQL的跟踪trace, 通过trace文件能够进一步了解为什么优化器选择A计划, 而不是选择B计划

注：图片来自：Higurashi-kagome；9 张图总结 MySQL 架构 - Higurashi-kagome - 博客园

设置trace

1.打开trace ， 设置格式为 JSON，并设置trace最大能够使用的内存大小，避免解析过程中因为默认内存过小而不能够完整展示。

sql 复制代码 
SET session optimizer_trace="enabled=on";
SET session end_markers_in_json=on; 
SET optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

2.最后，检查information_schema.optimizer_trace就可以知道MySQL是如何执行SQL

sql 复制代码 
select * from student where name = '武睿';
select * from information_schema.optimizer_trace;

查询执行时，执行sql语句和查看sql执行的语句要一起执行

3.关闭trace

sql 复制代码 
set session optimizer_trace="enabled=off";

索引优化

数据准备

sql 复制代码 
create table `tb_seller` (
    `sellerid` varchar (100),
    `name` varchar (100),
    `nickname` varchar (50),
    `password` varchar (60),
    `status` varchar (1),
    `address` varchar (100),
    `createtime` datetime,
    primary key(`sellerid`)
);

insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('alibaba','阿里巴巴','阿里小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('baidu','百度科技有限公司','百度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('huawei','华为科技有限公司','华为小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itcast','传智播客教育科技有限公司','传智播客','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('itheima','黑马程序员','黑马程序员','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('luoji','罗技科技有限公司','罗技小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('oppo','OPPO科技有限公司','OPPO官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','0','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('ourpalm','掌趣科技股份有限公司','掌趣小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('qiandu','千度科技','千度小店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','2','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('sina','新浪科技有限公司','新浪官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('xiaomi','小米科技','小米官方旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','西安市','2088-01-01 12:00:00');
insert into `tb_seller` (`sellerid`, `name`, `nickname`, `password`, `status`, `address`, `createtime`) values('yijia','宜家家居','宜家家居旗舰店','e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e','1','北京市','2088-01-01 12:00:00');

-- 创建组合索引 
create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

避免索引失效应用-全值匹配

sql 复制代码 
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市';

避免索引失效应用-最左前缀法则

sql 复制代码 
-- 最左前缀法则
 -- 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。
explain select * from tb_seller where name='小米科技'; -- 403
 
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1'; -- 410
explain select * from tb_seller where  status='1' and name='小米科技'; -- 410
-- 违反最左前缀法则 ， 索引失效：
explain select * from tb_seller where status='1'; -- nulll
 
-- 如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：
explain select * from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市'; -- 403

避免索引失效应用-其他匹配原则

sql 复制代码 
-- 1、范围查询右边的列，不能使用索引 。
-- 根据前面的两个字段name ， status 查询是走索引的， 但是最后一个条件address 没有用到索引。
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status >'1' and address='北京市';
 
-- 2、不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。
explain select * from tb_seller where substring(name,3,2)='科技'
 
-- 3、字符串不加单引号，造成索引失效。 
explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status = 1 ;
 
-- 4、尽量使用覆盖索引，避免select *
-- 需要从原表及磁盘上读取数据
explain select * from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低
 
-- 从索引树中就可以查询到所有数据
explain select name from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
explain select name,status,address from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率高
-- 如果查询列，超出索引列，也会降低性能。
explain select name,status,address,password from tb_seller where name='小米科技'  and address='北京市';  -- 效率低

-- 5.用or分割开的条件， 那么涉及的索引都不会被用到。
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or createtime = '2088-01-01 12:00:00'; 
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or address = '西安市';  
explain select * from tb_seller where name='黑马程序员' or status = '1';   
 
-- 6.以%开头的Like模糊查询，索引失效。
explain select * from tb_seller where name like '科技%'; -- 用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技'; -- 不用索引
explain select * from tb_seller where name like '%科技%';-- 不用索引
-- 7.弥补不足,不用*，使用索引列
explain select name from tb_seller where name like '%科技%';


--  8.如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
  -- 这种情况是由数据本身的特点来决定的
create index index_address on tb_seller(address);
 
explain select * from tb_seller where address = '北京市'; -- 没有使用索引
explain select * from tb_seller where address = '西安市'; -- 没有使用索引
 
 
--  9.is  NULL,is NOT NULL 有时有效,有时索引失效。
create index index_address on tb_seller(nickname);
explain select * from tb_seller where nickname is NULL;  -- 索引有效
explain select * from tb_seller where nickname is not NULL; -- 无效

SQL优化 --

大批量插入数据

sql 复制代码 
create table `tb_user` (
  `id` int(11) not null auto_increment,
  `username` varchar(45) not null,
  `password` varchar(96) not null,
  `name` varchar(45) not null,
  `birthday` datetime default null,
  `sex` char(1) default null,
  `email` varchar(45) default null,
  `phone` varchar(45) default null,
  `qq` varchar(32) default null,
  `status` varchar(32) not null comment '用户状态',
  `create_time` datetime not null,
  `update_time` datetime default null,
  primary key (`id`),
  unique key `unique_user_username` (`username`)
);

当使用load 命令导入数据的时候，适当的设置可以提高导入的效率。对于 InnoDB 类型的表，有以下几种方式可以提高导入的效率：

主键顺序插入

因为InnoDB类型的表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以有效的提高导入数据的效率。如果InnoDB表没有主键，那么系统会自动默认创建一个内部列作为主键，所以如果可以给表创建一个主键，将可以利用这点，来提高导入数据的效率。

1、首先，检查一个全局系统变量 'local_infile' 的状态， 如果得到如下显示 Value=OFF，则说明这是不可用的

复制代码 
show global variables like 'local_infile';

2、修改local_infile值为on，开启local_infile

复制代码 
set global local_infile=1;

3、加载数据

准备脚本文件：sql1.log（主键有序）

复制代码 
load data local infile './sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

内容及效果如下：

关闭唯一性校验

在导入数据前执行 SET UNIQUE_CHECKS=0，关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET UNIQUE_CHECKS=1，恢复唯一性校验，可以提高导入的效率。

sql 复制代码 
-- 关闭唯一性校验
SET UNIQUE_CHECKS=0;
 
truncate table tb_user;
load data local infile './sql1.log' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
 
SET UNIQUE_CHECKS=1;

优化insert语句

sql 复制代码 
-- 如果需要同时对一张表插入很多行数据时，应该尽量使用多个值表的insert语句，这种方式将大大的缩减客户端与数据库之间的连接、关闭等消耗。使得效率比分开执行的单个insert语句快。

-- 原始方式为:
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
 
-- 优化后的方案1为:
insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat')，(3,'Jerry');

-- 优化后的方案2为(在事务中进行数据插入):
begin;
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
commit;
sql 复制代码 
-- 数据有序插入
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(5,'Rose');
insert into tb_test values(2,'Cat');
 
-- 优化后
insert into tb_test values(1,'Tom');
insert into tb_test values(2,'Cat');
insert into tb_test values(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tim');
insert into tb_test values(5,'Rose');

优化order by语句

1.数据准备
sql 复制代码 
CREATE TABLE `emp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(100) NOT NULL,
  `age` int(3) NOT NULL,
  `salary` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);
 
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('1','Tom','25','2300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('2','Jerry','30','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('3','Luci','25','2800');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('4','Jay','36','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('5','Tom2','21','2200');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('6','Jerry2','31','3300');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('7','Luci2','26','2700');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('8','Jay2','33','3500');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('9','Tom3','23','2400');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('10','Jerry3','32','3100');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('11','Luci3','26','2900');
insert into `emp` (`id`, `name`, `age`, `salary`) values('12','Jay3','37','4500');
 
create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary);
2.两种排序方式

  • 第一种是通过对返回数据进行排序，也就是通常说的 filesort 排序，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。

  • 第二种通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

sql 复制代码 
EXPLAIN SELECT * from emp ORDER BY age; -- Using filesort
EXPLAIN SELECT id from emp ORDER BY age; -- Using index
EXPLAIN SELECT id,age,salary from emp ORDER BY age; -- Using index
EXPLAIN SELECT id,age from emp ORDER BY age ASC ; -- Using index
#ORDER BY后边的多个排序字段要求尽量排序方式相同，且排序字段的顺序尽量和组合索引字段相同一致；否则都会出现FileSort
EXPLAIN SELECT id,age,salary from emp ORDER BY age ASC,salary DESC; -- Using index; Using filesort
3.Filesort 的优化
  • 通过创建合适的索引，能够减少 Filesort 的出现，但是在某些情况下，条件限制不能让Filesort消失，那就需要加快 Filesort的排序操作。对于Filesort ， MySQL 有两种排序算法：
    两次扫描算法 ：MySQL4.1 之前，使用该方式排序。首先根据条件取出排序字段和行指针信息，然后在排序区 sort buffer 中排序，如果sort buffer不够，则在临时表 temporary table 中存储排序结果。完成排序之后，再根据行指针回表读取记录，该操作可能会导致大量随机I/O操作。
    一次扫描算法：一次性取出满足条件的所有字段，然后在排序区 sort buffer 中排序后直接输出结果集。排序时内存开销较大，但是排序效率比两次扫描算法要高。
  • MySQL 通过比较系统变量 max_length_for_sort_data 的大小和Query语句取出的字段总大小， 来判定是否那种排序算法，如果max_length_for_sort_data 更大，那么使用第二种优化之后的算法；否则使用第一种。
  • 可以适当提高 sort_buffer_size 和 max_length_for_sort_data 系统变量，来增大排序区的大小，提高排序的效率。

优化group by语句

GROUP BY 实际上也同样会进行排序操作，而且与ORDER BY 相比，GROUP BY 主要只是多了排序之后的分组操作。当然，如果在分组的时候还使用了其他的一些聚合函数，那么还需要一些聚合函数的计算。所以，在GROUP BY 的实现过程中，与 ORDER BY 一样也可以利用到索引。

如果查询包含 group by 但是用户想要避免排序结果的消耗， 则可以执行order by null 禁止排序。如下 ：

sql 复制代码 
drop index idx_emp_age_salary on emp; 

explain select age,count(*) from emp group by age;

explain select age,count(*) from emp group by age order by null;

create index idx_emp_age_salary on emp(age,salary)；

优化子查询语句

使用子查询可以一次性的完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作，同时也可以避免事务或者表锁死，并且写起来也很容易。但是，有些情况下，子查询是可以被更高效的连接（JOIN）替代。

sql 复制代码 
explain select * from student where sid in (select oid from orders);
sql 复制代码 
explain select * from student s , orders o where s.sid = o.oid;

此上案例可能不太合适，具体的效果是应该是减少了在内存中创建临时表的过程，看Extra备注。

system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

连接(Join)查询之所以更有效率一些 ，是因为MySQL不需要在内存中创建临时表来完成这个逻辑上需要两个步骤的查询工作。

优化limit查询

一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能。一个常见又非常头疼的问题就是 limit 900000,10 ，此时需要MySQL排序前900010 记录，仅仅返回900000 - 900010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。

方案1

在索引上完成排序分页操作，最后根据主键关联回原表查询所需要的其他列内容。

sql 复制代码 
SELECT * FROM student LIMIT 90000,10; -- 0.419s

SELECT * FROM student a,(SELECT sid FROM student ORDER BY sid LIMIT 9000,10) b WHERE a.sid = b.sid; -- 0.005s
方案2

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit 查询转换成某个位置的查询 。

sql 复制代码 
SELECT * FROM student LIMIT 90000,10; -- 0.419s
SELECT * FROM student WHERE sid>90000 LIMIT 10; -- 0.018s

相关文章：
MYSQL-查漏补缺版（一：MYSQL-查询）
MYSQL-查漏补缺版（二：MYSQL-视图）
MySQL-查漏补缺版（三：MySQL-日志）
MySQL-查漏补缺版（四：MySQL-函数）
MySQL-查漏补缺版（五：MySQL-索引）

相关推荐
超龄超能程序猿39 分钟前
提升文本转SQL（Text-to-SQL）精准度的实践指南
数据库·人工智能·sql
曹牧1 小时前
‌‌Oracle CASE WHEN‌
数据库·oracle
x***13391 小时前
【Mysql】：如何恢复误删的数据？
数据库·mysql
Databend1 小时前
Databend 11 月月报：多模态查询智能
数据库
QING6181 小时前
Jetpack Compose Brush API 简单使用实战 —— 新手指南
android·kotlin·android jetpack
m***11901 小时前
Windows版Redis本地后台启动
数据库·windows·redis
梁bk1 小时前
Redis 内存回收
数据库·redis·缓存
Swizard2 小时前
别让 AI 假装在工作：Android "Vibe Coding" 的生存指南
android·java·vibe coding
菜鸟小九2 小时前
mysql运维（日志）
运维·数据库·mysql
热门推荐
01GitHub 镜像站点02【超详细教程】手把手教你从微软官网免费下载Windows 10官方原版ISO镜像（2025最新版）03UV安装并设置国内源04React CVE-2025-55182漏洞排查与修复指南05BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具06安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）07本地部署阿里最新开源的Z-Image08Linux下V2Ray安装配置指南09Labelme从安装到标注：零基础完整指南10Meta第三代“分割一切”模型——SAM 3本地部署教程：首支持文本提示分割，400万概念、30毫秒响应，检测分割追踪一网打尽