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高性能MySQL-3rd-（六）查询性能优化
zhmsong 发布于 2年前，共有 0 条评论
/* * -------------------------------------------------------- * 高性能MySQL-3rd-Baron Schwartz-笔记 * 第六章 查询性能优化 */ --------------------------------------------------------
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6.1 为什么查询速度会变慢
查询有生命周期大致顺序：从客户端，到服务器，然后在服务器上进行解析，生成执行计划，执行，返回结果给客户端，其中执行是最重要的阶段。包括了大量的检索数据到存储引擎的调用，调用后的数据处理，分组和排序。
查询在每个部分都会花费时间，包括网络、CPU计算、生成执行计划、锁等待（互斥等待），尤其是向存储引擎调用操作，这些调用需要在内存操作、在CPU操作、内存不足时导致I/O操作。
了解以上就可能知道查询速度会变慢的思考角度。
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6.2 慢查询基础：优化数据访问
优化数据访问，就是优化访问的数据，操作对象是要访问的数据，两方面，是否向服务器请求了大量不需要的数据，二是是否逼迫MySQL扫描额外的记录（没有必要扫描）。
请求不需要数据的典型案例：不加LIMIT（返回全部数据，只取10条）、多表关联Select * 返回全部列（多表关联查询时*返回多个表的全部列）、还是Select *（可能写程序方面或代码复用方面有好处，但还要权衡）、重复查询相同数据（真需要这样，可以缓存下来，移动开发这个很有必要本地存储）。
标志额外扫描的三个指标：响应时间（自己判断是否合理值）、扫描的行数、返回的行数，一般扫描行数>返回行数。
扫描的行数需要与一个“访问类型”概念关联，就是 Explain 中的 type，explain的type结果由差到优分别是：ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（唯一索引查询 key_col=xx）、const（常数引用）等。从“访问类型”可以明白，索引让 MySQL 以最高效、扫描行数最少的方式找到需要的记录。
书中有个例子，说明在where中使用已是索引的列和取消该列的索引后两种结果，type由ref变为All，预估要访问的rows从10变为5073，差异非常明显。
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6.3 重构查询的方式
第一：将一个复杂查询拆分为数个小且简单的查询，数据返回也快。
第二：切分查询，如删除10万条数据，可以切分为10次，每次删除1万条。
第三：分解关联查询：
以上做法好处是，充分利用前一步缓存，减少锁竞争，in(123, 456,...)也更高效，减少冗余记录，等等。
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6.4 查询执行的基础（知识）
MySQL执行查询执行路径，如下图，关键要解释的是 客户端发送请求，如果查询缓存有结果，则直接返回。
客户端/服务器通讯协议，具体细节不关注，只知道它是“半双工”工作，要么客户端向服务器发送数据，要么服务器向客户端发送数据，两个动作不会同时发生；另外，发送数据都只有发送完成后才能动作，这就是为什么要加LIMIT。
另外，注意当客户端从服务器获取数据时，看起来是从服务器获取数据，实际上是从库函数的缓存中获取数据，想想PHP的 mysql_query()，此时数据已经到了PHP的缓存中，而mysql_unbuffered_query()不会缓存结果。
MySQL中的关联（join）查询，总体来说，MySQL认为任何一个查询都是一次关联，不光是查询两个表匹配才叫关联。所以，理解MySQL如何执行关联查询至关重要。MySQL的关联是：嵌套循环关联，举例如下：
结合书中关于多表关联的案例，参考一个实际例子 《MySQL SQL优化之 STRAIGHT_JOIN》 全面介绍优化过程。
排序优化，不管怎么样，从性能角度，应该尽可能避免排序，或者尽可能避免对大量数据进行排序。第三章讲了索引排序，快速，当不能直接使用索引时，MySQL就会自己进行排序，数据量小时在内存中排序，数据量大时使用到磁盘。量小于“排序缓冲区”时，MySQL使用内存进行“快速排序”。如果内存不够，MySQL先将数据分块，每块使用快速排序，然后将各块结果放在硬盘上，然后合并（merge），最后返回排序结果。
注意：MySQL排序过程统称为文件排序（filesort），概念上的，即使排序发生在内存，而不是磁盘文件中。
MySQL有两种排序算法，两次传输排序（旧版）、单次传输排序（新版）。两种各有各的最好和最差的应用场景，注意 max_length_for_sort_data 是临界值，不超过时使用单次传输，超过使用两次传输。MySQL自动判断，具体参考第八章中“文件排序优化”。
两次传输排序（旧版），读取行指针和需要排序的字段，对其进行排序，然后再根据排序结果读取所需要的数据行。显然是两次传输，特别是读取排序后的数据时（第二次）大量随机I/O，所以两次传输成本高。
单次传输排序（新版），一次读取出所有需要的或SQL查询指定的列，然后根据排序列，排序，直接返回排序后的结果。顺序I/O，缺点：如果列多，额外占用空间。
注意：MySQL排序时使用的空间比想象大很多，为什么？因为MySQL要为每一个排序记录分配足够长的空间存放，VARCHAR满长度（声明的完整长度），使用UTF8字符集时，为每个字符预留3个字节。所以会很大！
结合关联查询，排序会更复杂。如果ORDER BY排序列都在第一个表（驱动表），那么在关联处理时，先对驱动表排序，Explain结果中Extra会有Using filesort；除此之外所有情况，都会在关联结束后，将结果放在临时表中进行最终排序，Extra中会有Using temporary;Using filesort。如果还有LIMIT，也会在排序后应用。可以，排序需要的空间大！
注意：MySQL5.6以后，有所优化，如果有LIMIT会只排序需要的，而不是所有，抛弃不满足条件的结果。
查询执行引擎，相对于查询优化，查询执行简单些了，MySQL只根据执行计划输出的指令逐步执行。指令都是调用存储引擎的API来完成，一般称为 handler API，实际上，MySQL优化阶段为每个表都创建了一个 handler 实例，（类似于VC++编程中的句柄？），用 handler 实例获取表的信息（列名、索引统计信息等）。
注意：存储引擎接口不丰富，底层仅几十个，但功能丰富！如某接口实现了查询第一行，又有一个接口实现了查询下一行，有了这两个就可以全表扫描了！
返回结果给客户端，有结果集返回结果集，没结果，返回影响的行数。一般MySQL也会将这个结果缓存下来，存放到查询缓存中。
注意：MySQL返回结果是一个增量、逐步返回的过程，例如，关联操作中，当一个嵌套循环处理到最后一个关联表，并开始生成第一条结果时，MySQL就可以开始向客户端逐步返回结果集了。好处：服务器端无须存储太多结果，也不会因为返回的结果太多而消耗太多内存，也使客户端第一时间获得返回结果。结果是以TCP协议封包发送的，TCP的传输过程，可能会对封包进行缓存然后批量发送。
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6.5 MySQL查询优化器的局限性
不熟悉 JOIN USING 和 JOIN ON 的请看 红薯作品 MySQL 三种关联查询的方式: ON vs USING vs 传统风格
一个是关联子查询，没看明白，回来再读。
一个UNION限制，无法将限制条件从外层下推到内层，改造例子如下
等值传递：讲的IN列表，MySQL会将IN列表的值传到各个过滤子句，如果IN列表太大，会造成额外消耗，优化和执行都很慢。
并行执行，MySQL无法执行并行查询，不用白费力气了。
哈希关联，MySQL不支持哈希关联，所有关联都是嵌套循环关联。
松散索引扫描，MySQL不支持松散（跳跃），仍需要扫描每一个条目。
最大值和最小值，MySQL对 MIN()和MAX()做得不好。看一个例子，强制使用索引来优化（use index(xx))。
在同一个表上查询和更新，MySQL不允许这样。
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6.6 查询优化器的提示（hint）
讲到了很多提示，意在如果我们对优化器选择的执行计划不满意，使用提示来控制最终的执行计划，如上面的 USE INDEX(PRIMARY)，其他还有：HIGH_PRIORITY、LOW_PRIORITY、DELAYED、STRAIGHT_JOIN（上文提到过）、SQL_SMALL_RESULT、SQL_BIG_RESULT、SQL_BUFFER_RESULT、SQL_CACHE、SQL_NO_CACHE、SQL_CALC_FOUND_ROWS、FOR UPDATE、LOCK IN SHARE MODE、USE INDEX、IGNORE INDEX、FORCE INDEX等等。
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6.7 优化特定类型的查询
6.7.1 优化 COUNT()查询
COUNT()常被误解（难道这本书里说的对的？），COUNT()有两个作用，1、统计非NULL列的列植的数量，2、统计返回数据集的行数；常用的是COUNT(*)，*常被误解为所有列，实际上在操作时是忽略所有列，而直接统计所有行数。COUNT(*)中的*与SELECT *中的*是不同的。如果你真想统计结果集的行数，就用 COUNT(*)而不要使用 COUNT(aCol)。
通常以为 MyISAM执行COUNT(*)最快，实际上是有条件的，只有不用 WHERE时，因为MySQL根本不用扫描数据行，也无须去计算，会直接利用存储引擎的特性去获得这个值。当带上 WHERE 上，就需要去扫描去计算了。
书中一个优化的例子，将条件反转后可大大加速，如查询 id > 5 的数量有4097行，而反转，查询 id < 5 的，只有几行，然后 用总行数（用 COUNT(*) 获取-常数不费计算）减去 id < 5的，大大优化。但这种情况貌似我提前可以知道 id > 5的数据比 id < 5 的数据多很多才可以。
能使用近似值的就不必追求精确计算值，代价太高！
6.7.2 优化关联查询
这个话题基本整本书都在讨论（还是很晕），注意一下：
1）确保ON或USING子句中的列上有索引，在创建索引时就要考虑到关联的顺序。