高性能MySQL读书笔记---查询优化

知识点掌握了，还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个数据库开发实战，手把手教大家学习《高性能MySQL读书笔记---查询优化》，在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点，温故而知新，回头看看说不定又有不一样的感悟！

查询优化

1. 查询缓慢的原因

   • 是否向数据库请求了不必要的数据
     1.查询时是否返回了全部或者大部分数据然后再进行处理的。
     2.进行单查或者多表联查时是否返回了全部列数据。例如：

         SELECT * FORM table1 WHERE a=1;
         SELECT * FORM table1 LEFT JOIN table2 LEFT JOIN table2 where a = b;

     查询时尽量只查自己需要的字段,尽量不要用*查询
     查询400万数据,十个字段时直接使用*查询耗费时间为11s,只查询id时耗费3s左右

     
     
     1. 查询单条数据确定行时尽量使用LINIT来限制查询行数,终止查询,否则就算找到对应列后MsSQL还是继续扫描
        不加索引的情况下,查询单条数据不加limit 2.5s 加上limit限制0.1s
   

1. 拆分复杂的查询方式

   • 将一个复杂的查询拆分成多个简单的查询。
   • 将一次处理大量数据的操作，分解为多个小操作。循环的方式每次处理一部分数据。一次删除不要超过10 000行（delete）
   • 减少JOIN的使用,把多表联查的查询分解成多个单表查询,在应用程序中实现连接操作
     拆分查询的优势：
   1. 能更有效的利用MySQL缓存
   2. 可以有效的利用表锁，查询会锁住单个表较短时间。
   3. 客户端可以方便拆分数据库和拆分表,做分布式数据库。
   4. MySQL解析器解析SQL更迅速,查询更高效
   5. 可以更好的利用索引
   6. 减少对多余数据的访问，减少内存和网络的开销

2. 减少对COUNT的使用，因为InnoDB使用COUNT是做的全表扫描,对大表使用COUNT查询会非常缓慢

   • 对于需要统计的数据冗余的统计表来做统计操作,一个小时或者一天统计一次数据
   • 使用Redis之类的缓存技术来做统计功能,例如排行榜和点赞人数统计可以用redis的有序集合来做
3. 减少min,max的使用,因为也会扫描整个表,若需要统计尽量使用缓存来做
4. 使用order by group by 时,尽量确保只引用表中的一列,多了会使用不到索引。尽量减少在数据库中进行排序操作

文中关于mysql的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《高性能MySQL读书笔记---查询优化》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。