浅谈MySQL索引优化解析
发布时间：2022-03-02 14:29:17 所属栏目：MySql教程 来源：互联网
导读：为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？
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为什么你写的sql查询慢？为什么你建的索引常失效？通过本章内容，你将学会MySQL性能下降的原因，索引的简介，索引创建的原则，explain命令的使用，以及explain输出字段的意义。助你了解索引，分析索引，使用索引，从而写出更高性能的sql语句。还在等啥子？撸起袖子就是干！ 案例分析 我们先简单了解一下非关系型数据库和关系型数据库的区别。 MongoDB是NoSQL中的一种。NoSQL的全称是Not only SQL，非关系型数据库。它的特点是性能高，扩张性强，模式灵活，在高并发场景表现得尤为突出。但目前它还只是关系型数据库的补充，它在数据的一致性，数据的安全性，查询的复杂性问题上和关系型数据库还存在一定差距。 MySQL是关系性数据库中的一种，查询功能强，数据一致性高，数据安全性高，支持二级索引。但性能方面稍逊与MongoDB，特别是百万级别以上的数据，很容易出现查询慢的现象。这时候需要分析查询慢的原因，一般情况下是程序员sql写的烂，或者是没有键索引，或者是索引失效等原因导致的。 公司ERP系统数据库主要是MongoDB（最接近关系型数据的NoSQL），其次是Redis，MySQL只占很少的部分。现在又重新使用MySQL，归功于阿里巴巴的奇门系统和聚石塔系统。考虑到订单数量已经是百万级以上，对MySQL的性能分析也就显得格外重要。 我们先通过两个简单的例子来入门。后面会详细介绍各个参数的作用和意义。 说明：需要用到的sql已经放在了github上了，喜欢的同学可以点一下star，哈哈。 https://github.com/ITDragonBlog/daydayup/tree/master/MySQL/ 场景一：订单导入，通过交易号避免重复导单 业务逻辑：订单导入时，为了避免重复导单，一般会通过交易号去数据库中查询，判断该订单是否已经存在。 查询的本身没有任何问题，在线下的测试环境也没有任何问题。可是，功能一旦上线，查询慢的问题就迎面而来。几百上千万的订单，用全表扫描？啊？哼! 怎么知道该sql是全表扫描呢？通过explain命令可以清楚MySQL是如何处理sql语句的。打印的内容分别表示： id : 查询序列号为1。 select_type : 查询类型是简单查询，简单的select语句没有union和子查询。 table : 表是 itdragon_order_list。 partitions : 没有分区。 type : 连接类型，all表示采用全表扫描的方式。 possible_keys : 可能用到索引为null。 key : 实际用到索引是null。 key_len : 索引长度当然也是null。 ref : 没有哪个列或者参数和key一起被使用。 Extra : 使用了where查询。 因为数据库中只有三条数据，所以rows和filtered的信息作用不大。这里需要重点了解的是type为ALL，全表扫描的性能是最差的，假设数据库中有几百万条数据，在没有索引的帮助下会异常卡顿。 （编辑：扬州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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