什么时候 MySQL 查询会变慢?
数据库小白一枚,正在不断学习积累知识,现将学习到的知识记录一下,也是将我的所得分享给大家!而今天这篇文章《什么时候 MySQL 查询会变慢?》带大家来了解一下##content_title##,希望对大家的知识积累有所帮助,从而弥补自己的不足,助力实战开发!
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询,然而,索引创建的好,并不意味着查询就一定快,影响查询效率的因素特别多,今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
1. 查询流程
开始今天的内容之前,先来和小伙伴们大概捋一捋 MySQL 的查询流程。我们来看如下一张图:

- 首先,用户通过连接器和服务端之间建立通信连接,这个说白了就是一个 Socket 通信,用户名/密码的校验,用户权限的判断等等,都是在这个连接器中完成的。
- 接下来需要对我么传入的 SQL 进行解析,这块跟代码的执行流程其实差不多,先做词法分析,识别出各种关键字,然后再做语法分析,语法分析就是根据 MySQL 的各种语法规则,去判断 SQL 是否满足语法规则。
- 接下来就是查询优化器出场,查询优化器就是分析要执行的 SQL,判断应该选择哪一个索引,包括在多表联合查询的时候,各个表的连接顺序也是由查询优化器来决定的,优化器执行完毕之后,会生成查询执行计划,我们平时通过 explain 关键字查看到的就是这个。
- 最后就是执行器了,执行器调用搜索引擎提供的具体接口去获取数据。
这张图大家大概有个印象,在后续的 MySQL 查询和优化中,很多东西就容易理解了。
接下来我们就来看看什么情况下查询会变慢。
2. 查询了不需要的记录
数据按需取用。有时候我们会忽略多拿数据对查询性能的影响,然而优化是一个锱铢必较的事情,需要多少数据就查询多少,要尽量避免数据库查询 100 条,结果前端只展示 10 条这种情况。如有需要,可以通过 limit 来限制数据库查询出来的数据总量。
如果在查询的时候使用了唯一性索引的话,那么查询到记录之后 MySQL 就停止扫描了;但是如果查询的时候使用的是非唯一性索引的话,那么扫描到第一条记录之后,还会继续向后扫描,直到扫描到第一条不满足条件的记录为止,对于这种情况,如果我们确定查询的结果只有一条,则可以通过 limit 进行限制,设置 limit 1,那么扫描到第一条满足条件的记录之后,就不会继续扫描了。
3. 返回需要的列
查询的时候尽量避免 select *,这个问题在之前的文章中松哥其实和大家聊过了,因为很多时候我们在前端其实并不需要使用到那么多字段,可能只是为了查询简单,直接来一个 select *,有时候列数和数据总量都比较少的时候,这么写也看不出来性能明显的差异,但是当列数和数据量大了,那么 select * 带来的影响就会比较大了。
特别是有的时候多表联合查询,如果用 select * 就会把多张表的查询结果拼接到一起,那么此时查询结果的列数就会成倍增加。
在前面的文章中,松哥也和大家提到过覆盖索引,如果索引设计得当,那么在查询的时候可以通过覆盖索引来提高查询的性能,但是如果使用了 select * 那么大概率是用不了覆盖索引了。
4. 恰到好处的缓存
这里举一个 TienChin 项目的例子,用户登录成功之后,在后续的流程中,经常会用到当前登录用户的信息,如果每次都去数据库查询,每次查询返回结果都是一致的,没有必要,此时我们可以将用户信息存入到 Redis 缓存中,需要的时候从 Redis 中提取就可以了。
在项目中,对于这些需要多次频繁查询,且每次查询返回结果一样的数据,都可以选择将之存入到缓存中以提高查询性能。
5. 关注扫描行数
在查询的时候,我们可以通过 explain 来查看执行计划,执行计划中有一个指标是扫描行数,如下图中的 rows,这个就表示查询优化器预估要扫描多少行记录,filtered 则表示预估满足条件的比例。

一般在单表查询时候我们并不会特别关注 filtered 字段,在多表联合查询的时候会比较关注该字段的值。
6. 关注扫描类型
这一条实际上就是让大家关注前面查询计划中的 type 字段的值,type 字段的取值有很多种,例如常见的 index、ALL、range、const 以及 ref,还有一些不常见的如 system、eq_ref、fulltext、ref_or_null、index_merge、unique_subquery、index_subquery 等,每一种都代表了不同的查询计划,再结合查询计划中的 Extra 字段中的值,我们大致上可以将查询分为三种类型:
- 直接调用存储引擎层进行查询,查询结果在 MySQL Server 层不需要额外处理,直接返回给客户端即可。
- 直接从索引中过滤出来想要的值并返回给客户端,这种时候,过滤虽然发生在 MySQL Server 层,但是由于不需要回表,效率也还过得去。
- 从数据表中查询到相应的记录,然后在 MySQL Server 层进行过滤,过滤的同时可能还需要回表,此时效率就会低一些。
以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于数据库的相关知识,也可关注golang学习网公众号。

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