前言

今天我们来讲讲如何优化MySQL的性能，主要从索引方面优化。下期文章讲讲MySQL慢查询日志，我们是依据慢查询日志来判断哪条SQL语句有问题，然后在进行优化，敬请期待MySQL慢查询日志篇

建表

// 建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS staffs(
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(24) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT'姓名',
    age INT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT'年龄',
    pos VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT'职位',
    add_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT'入职事件'
) CHARSET utf8 COMMENT'员工记录表';

// 插入数据
INSERT INTO `test`.`staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('z3', 22, 'manager', now());
INSERT INTO `test`.`staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('July', 23, 'dev', now());
INSERT INTO `test`.`staffs` (`name`, `age`, `pos`, `add_time`) VALUES ('2000', 23, 'dev', now());

// 建立复合索引（即一个索引包含多个字段）
ALTER TABLE staffs ADD INDEX idx_staffs_nameAgePos(name, age, pos);
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优化一：全部用到索引

介绍

建立的复合索引包含了几个字段，查询的时候最好能全部用到，而且严格按照索引顺序，这样查询效率是最高的。（最理想情况，具体情况具体分析）

SQL 案例

优化二：最左前缀法则

介绍

如果建立的是复合索引，索引的顺序要按照建立时的顺序，即从左到右，如：a->b->c（和 B+树的数据结构有关）

无效索引举例

• a->c：a 有效，c 无效
• b->c：b、c 都无效
• c：c 无效

SQL 案例

优化三：不要对索引做以下处理

以下用法会导致索引失效

• 计算，如：+、-、*、/、!=、<>、is null、is not null、or
• 函数，如：sum()、round()等等
• 手动/自动类型转换，如：id = “1”，本来是数字，给写成字符串了

SQL 案例

优化四：索引不要放在范围查询右边

举例

比如复合索引：a->b->c，当 where a=”” and b>10 and 3=””，这时候只能用到 a 和 b，c 用不到索引，因为在范围之后索引都失效（和 B+树结构有关）

SQL 案例

优化五：减少 select * 的使用

使用覆盖索引

即：select 查询字段和 where 中使用的索引字段一致。

SQL 案例

优化六：like 模糊搜索

失效情况

• like “%张三%”
• like “%张三”

解决方案

• 使用复合索引，即 like 字段是 select 的查询字段，如：select name from table where name like “%张三%”
• 使用 like “张三%”

SQL 案例

优化七：order by 优化

当查询语句中使用 order by 进行排序时，如果没有使用索引进行排序，会出现 filesort 文件内排序，这种情况在数据量大或者并发高的时候，会有性能问题，需要优化。

filesort 出现的情况举例

• order by 字段不是索引字段
• order by 字段是索引字段，但是 select 中没有使用覆盖索引，如：select * from staffs order by age asc;
• order by 中同时存在 ASC 升序排序和 DESC 降序排序，如：select a, b from staffs order by a desc, b asc;
• order by 多个字段排序时，不是按照索引顺序进行 order by，即不是按照最左前缀法则，如：select a, b from staffs order by b asc, a asc;

索引层面解决方法

• 使用主键索引排序
• 按照最左前缀法则，并且使用覆盖索引排序，多个字段排序时，保持排序方向一致
• 在 SQL 语句中强制指定使用某索引，force index(索引名字)
• 不在数据库中排序，在代码层面排序

order by 排序算法

• 双路排序
  

  Mysql4.1 之前是使用双路排序，字面的意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据，读取行指针和 ORDER BY 列，对他们进行排序，然后扫描已经排好序的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对数据输出。也就是从磁盘读取排序字段，在 buffer 进行排序，再从磁盘读取其他字段。

文件的磁盘 IO 非常耗时的，所以在 Mysql4.1 之后，出现了第二种算法，就是单路排序。

• 单路排序
  

  从磁盘读取查询需要的所有列，按照 orderby 列在 buffer 对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出， 它的效率更快一些，避免了第二次读取数据，并且把随机 IO 变成顺序 IO，但是它会使用更多的空间， 因为它把每一行都保存在内存中了。

当我们无可避免要使用排序时，索引层面没法在优化的时候又该怎么办呢？尽可能让 MySQL 选择使用第二种单路算法来进行排序。这样可以减少大量的随机 IO 操作,很大幅度地提高排序工作的效率。下面看看单路排序优化需要注意的点

单路排序优化点

• 增大 max_length_for_sort_data

  在 MySQL 中,决定使用”双路排序”算法还是”单路排序”算法是通过参数 maxlength_for sort_data 来决定的。当所有返回字段的最大长度小于这个参数值时,MySQL 就会选择”单路排序”算法,反之,则选择”多路排序”算法。所以,如果有充足的内存让 MySQL 存放须要返回的非排序字段,就可以加大这个参数的值来让 MySQL 选择使用”单路排序”算法。

• 去掉不必要的返回字段，避免select *

  当内存不是很充裕时,不能简单地通过强行加大上面的参数来强迫 MySQL 去使用”单路排序”算法,否则可能会造成 MySQL 不得不将数据分成很多段,然后进行排序,这样可能会得不偿失。此时就须要去掉不必要的返回字段,让返回结果长度适应 max_length_for_sort_data 参数的限制。

• 增大 sort_buffer_size 参数设置

  这个值如果过小的话,再加上你一次返回的条数过多,那么很可能就会分很多次进行排序,然后最后将每次的排序结果再串联起来,这样就会更慢,增大 sort_buffer_size 并不是为了让 MySQL 选择”单路排序”算法,而是为了让 MySQL 尽量减少在排序过程中对须要排序的数据进行分段,因为分段会造成 MySQL 不得不使用临时表来进行交换排序。

但是sort_buffer_size 不是越大越好：

• Sort_Buffer_Size 是一个 connection 级参数,在每个 connection 第一次需要使用这个 buffer 的时候,一次性分配设置的内存。
• Sort_Buffer_Size 并不是越大越好,由于是 connection 级的参数,过大的设置和高并发可能会耗尽系统内存资源。
• 据说 Sort_Buffer_Size 超过 2M 的时候,就会使用 mmap() 而不是 malloc() 来进行内存分配,导致效率降低。

优化八：group by

其原理也是先排序后分组，其优化方式可参考order by。where高于having,能写在where限定的条件就不要去having限定了。

IT 老哥

一个在大厂做高级Java开发的程序