優化查詢

使用Explain語句分析查詢語句

Explain 用來分析 SELECT 查詢語句，開發人員可以通過分析 Explain 結果來優化查詢語句。

通過對查詢語句的分析,可以了解查詢語句的執行情況,找出查詢語句執行的瓶頸,從而優化查詢語句.

使用索引查詢

MySql中提高性能的一個最有效的方式就是對數據表設計合理的索引.

索引提供了高效訪問數據的方法,并且加快查詢速度.

如果查詢時沒有使用索引,那么查詢語句將掃描表中所有的記錄.在數據量大的時候,這樣查詢速度會很慢.

使用索引進行查詢,查詢語句可以根據索引快速定位到待查詢記錄,從而減少查詢記錄數,達到提高查詢速度的目的.

幾種特殊情況(使用帶索引的字段查詢時,索引不起作用)

• 使用Like關鍵字,如果匹配字符串的第一個字符為"%",索引不會起作用,如果第一個關鍵字不是 "%",那么索引會起作用.
• MySQL可以為多個字段創建索引,一個索引可以包括16個字段,只有查詢條件中使用這些字段中的第一個字段時,索引才會被使用.
• 查詢關鍵字只有 OR ,且OR左右兩邊的列都是索引時,索引才起作用.
  

優化子查詢

子查詢雖然可以使查詢語句更靈活,但執行效率不高.因為MySQL需要為內層查詢語句的查詢結果建立一個臨時表.

可以使用連接查詢代替子查詢,連接查詢不需要建立臨時表,其速度比子查詢要快.

優化數據訪問

1.減少請求的數據量

• 只返回必要的列,最好不要用 select * 這種語法;
• 只返回必要的行,使用limit語句限制獲取數據的條數;
• 緩存重復查詢的數據: 使用緩存可以避免在數據庫中查詢,特別是在數據被經常反復查詢時,緩存帶來的查詢性能的提升,將會是非常明顯的.
  

2.減少服務器端掃描的行數

最有效的方法是: 使用索引來覆蓋查詢;

重構查詢方式

1.切分大查詢

一個大查詢如果一次性執行的話,可能一次鎖住很多數據,占滿整個事務日志,耗盡系統資源,阻塞很多小的但重要的查詢.

2.分解大連接查詢

將一個大連接查詢分解成對每一個表進行一次單表查詢,然后在應用程序中進行關聯.

這樣做的好處有:

1. 讓緩存更高效. 對于連接查詢,如果其中一個表發生變化,那么整個查詢緩存就無法使用了.而分解后的多個查詢,即使其中一個表的查詢發生變化,那么對于其他表的查詢緩存依然可以使用.
2. 分解成單表查詢,這些單表查詢的緩存結果更可能被其他查詢使用到,從而減少冗余記錄的查詢.
3. 減少鎖競爭.
4. 在應用層進行連接,可以更容易的對數據庫進行拆分,從而更容易做到高性能和可伸縮.
   

優化數據庫結構

1.將字段很多的表分解成多個表

對于字段較多的表,如果有些字段的使用頻率很低,可將這些字段分離出來形成了新表.

當一個表的數據量很大時,會由于使用頻率低的字段的存在而變慢.

2.增加中間表

對于經常需要聯合查詢的表,可以建立中間表以提高查詢效率.

3.優化插入記錄的速度

插入記錄時,影響插入速度的主要是索引,唯一性校驗,一次插入記錄條數等.根據這些情況可以分別進行優化.

優化MySQL服務器

1.優化服務器硬件

針對性能瓶頸,提高硬件配置,可以提高數據庫的查詢和更新速度.

• 配置較大的內存.
• 配置高速磁盤系統,以減少讀盤的等待時間.
• 合理分配磁盤IO.
• 配置多處理器,MySQL是多線程的數據庫,多處理器可同時執行多個線程.
  

2.優化MySQL參數

優化MySQL參數可以提高資源利用率,從而提高服務器性能.

以上就是MySQL數據庫查詢性能優化策略的詳細內容，更多關于MySQL查詢性能優化的資料請關注腳本之家其它相關文章！