Mysql高级——索引优化和查询优化(2)
5. 排序优化
5.1 排序优化
问题:在 WHERE 条件字段上加索引,但是为什么在 ORDER BY 字段上还要加索引呢?
优化建议:
-
SQL 中,可以在 WHERE 子句和 ORDER BY 子句中使用索引,目的是在 WHERE 子句中避免全表扫描,在 ORDER BY 子句避免使用 FileSort 排序。当然,某些情况下全表扫描,或者 FileSort 排序不一定比索引慢。但总的来说,我们还是要避免,以提高查询效率。
-
尽量使用 Index 完成 ORDER BY 排序。如果 WHERE 和 ORDER BY 后面是相同的列就使用单索引列;如果不同就使用联合索引。
-
无法使用 Index 时,需要对 FileSort 方式进行调优。
INDEX a_b_c(a,b,c)
order by 能使用索引最左前缀
- ORDER BY a
- ORDER BY a,b
- ORDER BY a,b,c
- ORDER BY a DESC,b DESC,c DESC
如果WHERE使用索引的最左前缀定义为常量,则order by 能使用索引
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b = const ORDER BY c
- WHERE a = const ORDER BY b,c
- WHERE a = const AND b > const ORDER BY b,c
不能使用索引进行排序
- ORDER BY a ASC,b DESC,c DESC /* 排序不一致 */
- WHERE g = const ORDER BY b,c /*丢失a索引*/
- WHERE a = const ORDER BY c /*丢失b索引*/
- WHERE a = const ORDER BY a,d /*d不是索引的一部分*/
- WHERE a in (...) ORDER BY b,c /*对于排序来说,多个相等条件也是范围查询*/
5.2 案例实战
ORDER BY子句,尽量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序。
执行案例前先清除student上的索引,只留主键:
DROP INDEX idx_age ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_stuno ON student;
DROP INDEX idx_age_classid_name ON student;
#或者
call proc_drop_index('atguigudb2','student');
场景:查询年龄为30岁的,且学生编号小于101000的学生,按用户名称排序
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY-> NAME ;
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | student | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 498917 | 3.33 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
查询结果如下:
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY-> NAME ;
+-----+--------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+-----+--------+--------+------+---------+
| 695 | 100695 | bXLNEI | 30 | 979 |
| 322 | 100322 | CeOJNY | 30 | 40 |
| 993 | 100993 | DVVPnT | 30 | 340 |
| 983 | 100983 | fmUNei | 30 | 433 |
| 946 | 100946 | iSPxRQ | 30 | 511 |
| 469 | 100469 | LTktoo | 30 | 69 |
| 45 | 100045 | mBZrKC | 30 | 280 |
| 635 | 100635 | nQnUJL | 30 | 732 |
| 16 | 100016 | NzjxKh | 30 | 539 |
| 363 | 100363 | OMuKtM | 30 | 695 |
| 293 | 100293 | qOYywO | 30 | 586 |
| 169 | 100169 | qUElsg | 30 | 526 |
| 798 | 100798 | rhHPdX | 30 | 71 |
| 749 | 100749 | TCgaJe | 30 | 697 |
| 157 | 100157 | TUQtvY | 30 | 22 |
| 580 | 100580 | UHDUOj | 30 | 423 |
| 532 | 100532 | XvmZkc | 30 | 861 |
| 939 | 100939 | yBlCbB | 30 | 320 |
| 710 | 100710 | yhmRvD | 30 | 219 |
| 266 | 100266 | YueogP | 30 | 524 |
+-----+--------+--------+------+---------+
20 rows in set, 1 warning (0.16 sec)
结论:type 是 ALL,即最坏的情况。Extra 里还出现了 Using filesort,也是最坏的情况。优化是必须的。
优化思路:
方案一: 为了去掉filesort我们可以把索引建成
#创建新索引
CREATE INDEX idx_age_name ON student(age,NAME);
方案二: 尽量让where的过滤条件和排序使用上索引
建一个三个字段的组合索引:
DROP INDEX idx_age_name ON student;
CREATE INDEX idx_age_stuno_name ON student (age,stuno,NAME);
EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;
mysql> EXPLAIN SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME;
+----+-------------+---------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | student | NULL | range | idx_age_stuno_name | idx_age_stuno_name | 9 | NULL | 20 | 100.00 | Using index condition; Using filesort |
+----+-------------+---------+------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+------+----------+---------------------------------------+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)
mysql> SELECT SQL_NO_CACHE * FROM student-> WHERE age = 30 AND stuno <101000 ORDER BY NAME ;
+-----+--------+--------+------+---------+
| id | stuno | name | age | classId |
+-----+--------+--------+------+---------+
| 695 | 100695 | bXLNEI | 30 | 979 |
| 322 | 100322 | CeOJNY | 30 | 40 |
| 993 | 100993 | DVVPnT | 30 | 340 |
| 983 | 100983 | fmUNei | 30 | 433 |
| 946 | 100946 | iSPxRQ | 30 | 511 |
| 469 | 100469 | LTktoo | 30 | 69 |
| 45 | 100045 | mBZrKC | 30 | 280 |
| 635 | 100635 | nQnUJL | 30 | 732 |
| 16 | 100016 | NzjxKh | 30 | 539 |
| 363 | 100363 | OMuKtM | 30 | 695 |
| 293 | 100293 | qOYywO | 30 | 586 |
| 169 | 100169 | qUElsg | 30 | 526 |
| 798 | 100798 | rhHPdX | 30 | 71 |
| 749 | 100749 | TCgaJe | 30 | 697 |
| 157 | 100157 | TUQtvY | 30 | 22 |
| 580 | 100580 | UHDUOj | 30 | 423 |
| 532 | 100532 | XvmZkc | 30 | 861 |
| 939 | 100939 | yBlCbB | 30 | 320 |
| 710 | 100710 | yhmRvD | 30 | 219 |
| 266 | 100266 | YueogP | 30 | 524 |
+-----+--------+--------+------+---------+
20 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
结果竟然有 filesort的 sql 运行速度, 超过了已经优化掉 filesort的 sql ,而且快了很多,几乎一瞬间就出现了结果。
结论:
- 两个索引同时存在,mysql自动选择最优的方案。(对于这个例子,mysql选择idx_age_stuno_name)。但是, 随着数据量的变化,选择的索引也会随之变化的。
- 当【范围条件】和【group by 或者 order by】的字段出现二选一时,优先观察条件字段的过滤数量,如果过滤的数据足够多,而需要排序的数据并不多时,优先把索引放在范围字段上。反之,亦然。
5.3 filesort算法:双路排序和单路排序
双路排序 (慢)
-
MySQL 4.1之前是使用双路排序,字面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,然后扫描已经排序好的列表,按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出
-
从磁盘取排序字段,在buffer进行排序,再从磁盘取其他字段。
取一批数据,要对磁盘进行两次扫描,众所周知,IO是很耗时的,所以在mysql4.1之后,出现了第二种改进的算法,就是单路排序。
单路排序 (快)
从磁盘读取查询需要的所有列,按照order by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变成了顺序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。
结论及引申出的问题
- 由于单路是后出的,总体而言好过双路
- 但是用单路有问题
6. GROUP BY优化
- by 使用索引的原则几乎跟order by一致 ,group by 即使没有过滤条件用到索引,也可以直接使用索引。
- group by 先排序再分组,遵照索引建的最佳左前缀法则
- 当无法使用索引列,增大max_length_for_sort_data 和sort_buffer_size 参数的设置
- where效率高于having,能写在where限定的条件就不要写在having中了
- 减少使用order by,和业务沟通能不排序就不排序,或将排序放到程序端去做。Order by、groupby、distinct这些语句较为耗费CPU,数据库的CPU资源是极其宝贵的。
- 包含了order by、group by、distinct这些查询的语句,where条件过滤出来的结果集请保持在1000行以内,否则SQL会很慢。
7. 优化分页查询
优化思路一
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
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM student t,(SELECT id FROM student ORDER BY id LIMIT 2000000,10)-> a-> WHERE t.id = a.id;
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 498917 | 100.00 | NULL |
| 1 | PRIMARY | t | NULL | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | a.id | 1 | 100.00 | NULL |
| 2 | DERIVED | student | NULL | index | NULL | PRIMARY | 4 | NULL | 498917 | 100.00 | Using index |
+----+-------------+------------+------------+--------+---------------+---------+---------+------+--------+----------+-------------+
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
优化思路二
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 。
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE id > 2000000 LIMIT 10;
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | student | NULL | range | PRIMARY | PRIMARY | 4 | NULL | 1 | 100.00 | Using where |
+----+-------------+---------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
8. 优先考虑覆盖索引
8.1 什么是覆盖索引?
理解方式一:索引是高效找到行的一个方法,但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据,因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据,那就不需要读取行了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。
理解方式二:非聚簇复合索引的一种形式,它包括在查询里的SELECT、JOIN和WHERE子句用到的所有列
(即建索引的字段正好是覆盖查询条件中所涉及的字段)。简单说就是, 索引列+主键 包含 SELECT 到 FROM之间查询的列。
8.2 覆盖索引的利弊
好处:
-
避免Innodb表进行索引的二次查询(回表)
-
可以把随机IO变成顺序IO加快查询效率
弊端:
索引字段的维护总是有代价的。因此,在建立冗余索引来支持覆盖索引时就需要权衡考虑了。这是业务DBA,或者称为业务数据架构师的工作。
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