5分钟让你学会Mysql优化

前言：

谈到mysql优化这个问题基本上是面试必问的一道面试题，今天小楊给大家讲讲如何优化mysql数据库。

优化mysql的目的：

1，减少数据库io操作，减少数据库cpu内存开销。

2，数据库高可用集群分库分表，读写分离，提高数据库性能，高效检索数据速度。

优化mysql数据库的方案：

1，通过第三方检索数据库提升检索速度，比如集成solor,lucene 通过分词器解决查询数据问题。

2，通过redis非关系型缓存数据库高可用集群做缓存，解决分布式缓存问题，分布式session一致性问题。

3，通过redis+ehche 实现一级缓存+二级缓存 高性能缓存。ehche走本地内存，本地磁盘。

4，强烈使用sql查询规范。（减少子查询，嵌套查询，分组，*通配符 模糊查询 等等）

5，通过explain执行sql时间分析sql性能瓶颈。

6，开启慢查询日志

explain

EXPLAIN SELECT ……

explain 这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。所以我们 深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。

expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段出现的可能进行解释：

一、 id

我的理解是SQL执行的顺序的标识,SQL从大到小的执行

1. id相同时，执行顺序由上至下

2. 如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

3.id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

二、select_type

示查询中每个select子句的类型

(1) SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)

(2) PRIMARY(查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)

(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)

(4) DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询)

(5) UNION RESULT(UNION的结果)

(6) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT)

(7) DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询)

(8) DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)

(9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)

如下:

三、table

有可能是

　　实际的表名 如select * from t1;

　　表的别名 如 select * from t2 as tmp;

　　derived 如from型子查询时(来自于子查询的派生表)

　　null 直接计算得结果,不用走表，例如select 1+2

显示这一行的数据是关于哪张表的，有时不是真实的表名字,看到的是derivedx(x是个数字,我的理解是第几步执行的结果)

<code>mysql> explain select * from (select * from ( select * from t1 where id=2602) a) b;
+----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table      | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+
|  1 | PRIMARY     | <derived2> | system | NULL              | NULL    | NULL    | NULL |    1 |       |
|  2 | DERIVED     | <derived3> | system | NULL              | NULL    | NULL    | NULL |    1 |       |
|  3 | DERIVED     | t1         | const  | PRIMARY,idx_t1_id | PRIMARY | 4       |      |    1 |       |
+----+-------------+------------+--------+-------------------+---------+---------+------+------+-------+/<derived3>/<derived2>/<code>

四、type(重要)

表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”。是分析”查数据过程”的重要依据

常用的类型有：

ALL：Full Table Scan， MySQL将遍历全表以找到匹配的行 ,逐行做全表扫描.,运气不好扫描到最后一行. (说明语句写的很失败)

index: Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树,相当于data_all index 扫描所有的索引节点,相当于index_all

range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行,能根据索引做范围的扫描

ref: 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值,通过索引列,可以直接引用到某些数据行

eq_ref: 类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件

const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例，当查询的表只有一行的情况下，使用system

NULL: MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

const、system、NULL指查询优化到常量级别, 甚至不需要查找时间.

五、possible_keys

注意: 系统估计可能用的几个索引,但最终,只能用1个.

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用

该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样，创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

六、Key

key列显示MySQL实际决定使用的键（索引）

如果没有选择索引，键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

七、key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度（key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的）

不损失精确性的情况下，长度越短越好

八、ref

　　表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

九、rows

<code>有时候结果集中多一列filtered
为什么Mysql explain extended中的filtered列值总是100%
执行Mysql的explain extended的输出会比单纯的explain多一列filtered(MySQL 5.7缺省就会输出filtered)，
它指返回结果的行占需要读到的行(rows列的值)的百分比。按说filtered是个非常有用的值，因为对于join操作，
前一个表的结果集大小直接影响了循环的次数。但是我的环境下测试的结果却是，filtered的值一直是100%，
也就是说失去了意义。

参考下面mysql 5.6的代码，filtered值只对index和all的扫描有效（这可以理解，其它场合，通常rows值就等于估算的结果集大小。）。/<code>

十、Extra

性能从好到坏:useing index>usinh where > using temporary | using filesort

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况：

Using temporary：表示MySQL需要使用临时表来存储结果集，常见于排序和分组查询

Using filesort：MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

Using where:列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候，表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤

Using join buffer：改值强调了在获取连接条件时没有使用索引，并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值，那应该注意，根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。

Impossible where：这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行。

Select tables optimized away：这个值意味着仅通过使用索引，优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行

结语：

优化数据库的本质主要对sql查询上面根本优化，其他的优化结构面向客户端后台服务器配置优化。

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關鍵字: Lucene Redis MySQL