优化MySQL数据库查询

时间:2008-11-18 12:14:20  来源:第二电脑网上收集  作者:

  第二电脑网导读:一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响,其不仅消耗掉更多的数据库时间,且它将对其他应用组件产生影响。如同其它学科,优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是,像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。#1: 使用索引MySQL...
  正文:优化查询中,数据库应用(如mysql)即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。

任何一位数据库程序员都会有这样的体会:高通信量的数据库驱动程序中,一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响,其不仅消耗掉更多的数据库时间,且它将对其他应用组件产生影响。

如同其它学科,优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是,像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种:使用索引,使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。

#1: 使用索引

MySQL允许对数据库表进行索引,以此能迅速查找记录,而无需一开始就扫描整个表,由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引,此外MySQL还支持多列索引及全文检索。

给表添加一个索引非常简单,只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子:

列表 A

mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username);
Query OK, 1 row affected (0.15 sec)
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0

这里,对users表的username域做索引,以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX命令可以查看索引已被创建(列表B)。

列表 B

mysql> SHOW INDEX FROM users;
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name   | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| users |       1 | idx_username |         1 | username   | A       |     NULL |   NULL | NULL   | YES | BTREE     |       |
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

值得注意的是:索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要,且很可能导致运行速度减慢,因为向表中插入或修改数据时,MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面,避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意,因为在提高插入记录的速度时,导致查询操作的速度减慢。这就需要找到一个平衡点,比如在设计索引系统时,考虑表的主要功能(数据修复及编辑)不失为一种明智的选择。

#2: 优化查询性能

在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明(列表C)这一过程:

列表 C

mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND';
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys | key   | key_len | ref | rows | Extra     |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE     | country | const | PRIMARY     | PRIMARY | 3     | const |   1 | Using index |
| 1 | SIMPLE     | city   | ALL   | NULL       | NULL   | NULL   | NULL | 4079 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)这里查询是基于两个表连接。EXPLAIN关键字描述了MySQL是如何处理连接这两个表。必须清楚的是,当前设计要求MySQL处理的是country表中的一条记录以及city表中的整个4019条记录。这就意味着,还可使用其他的优化技巧改进其查询方法。例如,给city表添加如下索引(列表D):

列表 D

mysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode);
Query OK, 4079 rows affected (0.15 sec)
Records: 4079 Duplicates: 0 Warnings: 0

现在,当我们重新使用EXPLAIN关键字进行查询时,我们可以看到一个显著的改进(列表E):

列表 E

mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND';
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| id | select_type | table   | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra     |
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE     | country | const | PRIMARY     | PRIMARY   | 3     | const |   1 | Using index |
| 1 | SIMPLE     | city   | ref   | idx_ccode   | idx_ccode | 3     | const | 333 | Using where |
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+
2 rows in set (0.01 sec)

在这个例子中,MySQL现在只需要扫描city表中的333条记录就可产生一个结果集,其扫描记录数几乎减少了90%!自然,数据库资源的查询速度更快,效率更高。


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