mysql出发_以下四个细节出发来做好MySQL数据库的查询优化

在任何一个数据库中&＃xff0c;查询优化都是不可避免的一个话题。对于数据库工程师来说&＃xff0c;优化工作是最有挑战性的工作。MySQL开源数据库也不例外。其实笔者认为&＃xff0c;数据库优化并没有大家所想象的那么苦难。通常情况下&＃xff0c;大家可以从以下四个细节出发来做好MySQL数据库的查询优化工作。

一、利用EXPLAIN关键字来评估查询语句中的缺陷

如下图所示&＃xff0c;现在笔者在数据库中执行了一条简单的Select查询语句&＃xff0c;从一个表格中查询所有信息。现在数据库管理员想知道&＃xff0c;数据库在执行这条语句时&＃xff0c;做了哪些工作?或者说想知道&＃xff0c;这条查询语句有没有进一步优化的可能。如果要了解这个信息的话&＃xff0c;就可以在查询语句中加入一个Explain关键字。

通过Select查询语句可以从数据库中查询某个表中的数据。但是这条语句执行的效率如何?是否还有优化的余地?这些内容是无法从上面这个简单的查询语句中获得的。为了了解更加详细的信息&＃xff0c;需要加入Explain关键字。如下图所示&＃xff1a;

加入Explain关键字之后&＃xff0c;系统并没有查询出表格中的数据&＃xff0c;而只是显示了查询过程中的一些信息。这些信息对于我们后续进行数据库查询优化非常有帮助。从上面这个信息中我们可以看出&＃xff0c;用户只是进行来一个简单的查询。在这个查询中&＃xff0c;没有用到任何索引、关键字等内容&＃xff0c;也没有用到Where条件语句。为此这个查询语句并不是很合理。虽然其可以找到最后正确的结果&＃xff0c;不过其查询效率可能并不是很明显。为此数据库专家可以根据上面显示的信息来进行优化。如果我们现在在查询语句中加入一条Where语句&＃xff0c;那么又会有什么样的结果呢?如下图所示。

此时在最后一个Extra字段中&＃xff0c;系统就会显示已经使用了Where语句。在进行数据库优化中&＃xff0c;我们需要抓住结果中的NULL字段或者空白内容的字段。这些地方往往是我们进行优化的重点。如上图所示&＃xff0c;我们可以给这条Select语句进行如下的优化&＃xff1a;在表中设置关键字或者索引&＃xff0c;来提高查询的效率。

二、数据比较时采用相同类型的列以提高查询效率

在数据查询时&＃xff0c;有时候会在条件语句中加入判断的条件。如现在有两张表&＃xff1a;用户基本信息表和用户权限表&＃xff0c;两者通过用户编号作为关联。现在需要查询出每个用户对应什么样的权限&＃xff0c;此时就要通过用户编号作为查询条件来进行查询。现在假设用户基本信息表中的用户编号字段为CHAR类型的;而用户权限表中的用户编号是VARCHAR类型的。这两个数据类型虽然都是字符型&＃xff0c;但是不是同一种类型。现在对这连个表执行关联查询&＃xff0c;其查询的效率如何呢?首先需要确定的一点是&＃xff0c;虽然他们两个是不同类型的字符型数据&＃xff0c;不过是相互兼容的。最后仍然可以得到正确的结果。明确了这一点之后&＃xff0c;我们再来考虑&＃xff0c;能否对这个查询语句进行优化呢&＃xff1f;

我们再假设一下。现在这两个表的用户编号的数据类型都是CHAR。现在再对这两个表进行关联查询&＃xff0c;得到的结果是否相同呢?我们测试的结果是&＃xff0c;查询的结果是相同的&＃xff0c;但是其所花费的时间是不同的。而且随着数据量的增加&＃xff0c;两个查询所相差的时间会越来越长。从这里可以知道&＃xff0c;虽然这两个查询语句是等价的&＃xff0c;但是其查询的效率不同。

在MySQL数据库中&＃xff0c;虽然相互兼容的数据类型可以进行相互比较。但是其查询的效率会有所影响。从提高数据库查询效率的角度出发&＃xff0c;笔者建议在查询条件语句中最好比较具有相同类型的列。在同等条件下&＃xff0c;相同的列类型比不同类型的列能够提供更好的性能。特别是在数据量比较多的数据库中&＃xff0c;这尤其重要。

不过这个优化需要涉及到数据表的列类型。为此在数据表进行设计时&＃xff0c;就需要考虑这一点。如针对上面这个案例&＃xff0c;我们可以在两个表中专门设置一个用户ID列。可以使用整数类型的序列&＃xff0c;让系统进行自动编号。然后在查询时通过这个用户ID列来进行比较&＃xff0c;而不是通过原来的用户编号列进行比较。相对来说&＃xff0c;这么操作查询的效率会更高。

三、在Like关键字的起始处通配符要谨慎使用

在实际工作中&＃xff0c;笔者发现不少数据库管理员有一个不好的习惯。他们在使用Like等关键字时&＃xff0c;通配符会乱用。如现在用户需要查找所有以LOOK为前缀的产品信息。用户在查询时&＃xff0c;会习惯性的使用下面的语句进行查询&＃xff1a;like %LOOK%。这个条件语句会查询出所有品名中有LOOK这个单词的纪录&＃xff0c;而不是查询出以LOOK为前缀的产品信息。

虽然最终的结果可能是相同的。但是两者的查询效率不同。其实这很大一部分原因是客户端应用程序设计不当所造成的。如在客户端应用程序设计时&＃xff0c;系统会默认显示一个%符号。如下图所示。

这么设计的本意是好的&＃xff0c;让系统能够支持模糊查询。但是用户在实际操作起来&＃xff0c;就可以有问题。如用户在查询时&＃xff0c;不会在%号前面输入LOOK这个单词&＃xff0c;而是在%后面输入LOOK这个单词。因为在查询时&＃xff0c;光标会自动定位到%号后面。通常情况下&＃xff0c;用户在输入时不会再去调整光标的位置。此时就出现了上面所说的这种情况。

为此笔者建议&＃xff0c;在Like等关键字后面如果需要用到通配符的话&＃xff0c;要非常的谨慎。特别是从大量数据中查找纪录时&＃xff0c;这个通配符的位置一定要用对地方。在起始处能够不同通配符的话&＃xff0c;尽量不要使用通配符。

四、尽量使用其它形式来代替Like关键字

上面提到在使用Like关键字时需要注意通配符的位置。其实从查询效率来看&＃xff0c;我们不仅需要注意通配符的位置&＃xff0c;而且能够不用Like关键字最好就不用。其实在SQL语句中&＃xff0c;可以利用其他方式来代替Like关键字。如现在有一个产品表&＃xff0c;其编号为6位。现在需要查询以9开头的产品编号。这该怎么操作呢?

一是可以通过使用Like关键字&＃xff0c;如LIKE 9%。注意这个通配符的位置。这个条件语句可以查到所需要的结果。但是从性能优化的角度看&＃xff0c;这条语句不是很好的处理方式。我们还可以通过一些折中的方式来实现。

二是通过比较符号来实现。如可以使用Value&＃61;900000 and Value&＃61;999999这种方式来实现。虽然两者的查询的结果是相同的。但是查询的时间这条语句要比上面这个采用Like符号的语句要短的多。