MySQL查询优化系列讲座之查询优化器
当你提交一个查询的时候,MySQL会分析它,看是否可以做一些优化使处理该查询的速度更快。这一部分将介绍查询优化器是如何工作的。如果你想知道MySQL采用的优化手段,可以查看MySQL参考手册。 当然,MySQL查询优化器也利用了索引,但是它也使用了其它一些信息
当你提交一个查询的时候,MySQL会分析它,看是否可以做一些优化使处理该查询的速度更快。这一部分将介绍查询优化器是如何工作的。如果你想知道MySQL采用的优化手段,可以查看MySQL参考手册。
当然,MySQL查询优化器也利用了索引,但是它也使用了其它一些信息。例如,如果你提交如下所示的查询,那么无论数据表有多大,MySQL执行它的速度都会非常快:
SELECT * FROM tbl_name WHERE 0;
在这个例子中,MySQL查看WHERE子句,认识到没有符合查询条件的数据行,因此根本就不考虑搜索数据表。你可以通过提供一个EXPLAIN语 句看到这种情况,这个语句让MySQL显示自己执行的但实际上没有真正地执行的SELECT查询的一些信息。如果要使用EXPLAIN,只需要在 EXPLAIN单词放在SELECT语句的前面:
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM tbl_name WHERE 0/G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: NULL
type: NULL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: NULL
Extra: Impossible WHERE
通常情况下,EXPLAIN返回的信息比上面的信息要多一些,还包括用于扫描数据表的索引、使用的联结类型、每张数据表中估计需要检查的数据行数量等非空(NULL)信息。
优化器是如何工作的
MySQL查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行。你的最终目标是提交 SELECT语句查找数据行,而不是排除数据行。优化器试图排除数据行的原因在于它排除数据行的速度越快,那么找到与条件匹配的数据行也就越快。如果能够 首先进行最严格的测试,查询就可以执行地更快。假设你的查询检验了两个数据列,每个列上都有索引:
SELECT col3 FROM mytable
WHERE col1 = ’some value’ AND col2 = ’some other value’;
假设col1上的测试匹配了900个数据行,col2上的测试匹配了300个数据行,而同时进行的测试只得到了30个数据行。先测试Col1会有 900个数据行,需要检查它们找到其中的30个与col2中的值匹配记录,其中就有870次是失败了。先测试col2会有300个数据行,需要检查它们找 到其中的30个与col1中的值匹配的记录,只有270次是失败的,因此需要的计算和磁盘I/O更少。其结果是,优化器会先测试col2,因为这样做开销 更小。
你可以通过下面一个指导帮助优化器更好地利用索引:
尽量比较数据类型相同的数据列。当你在比较操作中使用索引数据列的时候,请使用数据类型相同的列。相同的数据类型比不同类型的性能要高一些。例如, INT与BIGINT是不同的。CHAR(10)被认为是CHAR(10)或VARCHAR(10),但是与CHAR(12)或VARCHAR(12)不 同。如果你所比较的数据列的类型不同,那么可以使用ALTER TABLE来修改其中一个,使它们的类型相匹配。
尽可能地让索引列在比较表达式中独立。如果你在函数调用或者更复杂的算术表达式条件中使用了某个数据列,MySQL就不会使用索引,因为它必须计算出每个数据行的表达式值。有时候这种情况无法避免,但是很多情况下你可以重新编写一个查询让索引列独立地出现。
下面的WHERE子句显示了这种情况。它们的功能相同,但是对于优化目标来说就有很大差异了:
WHERE mycol WHERE mycol * 2
对于第一行,优化器把表达式4/2简化为2,接着使用mycol上的索引来快速地查找小于2的值。对于第二个表达式,MySQL必须检索出每个数据 行的mycol值,乘以2,接着把结果与4进行比较。在这种情况下,不会使用索引。数据列中的每个值都必须被检索到,这样才能计算出比较表达式左边的值。
我们看另外一个例子。假设你对date_col列进行了索引。如果你提交一条如下所示的查询,就不会使用这个索引:
SELECT * FROM mytbl WHERE YEAR(date_col)
这个表达式不会把1990与索引列进行比较;它会把1990与该数据列计算出来的值比较,而每个数据行都必须计算出这个值。其结果是,没有使用 date_col上的索引,因为执行这样的查询需要全表扫描。怎么解决这个问题呢?只需要使用文本日期,接着就可以使用date_col上的索引来查找列 中匹配的值了:
WHERE date_col
但是,假设你没有特定的日期。你可能希望找到一些与今天相隔固定的几天的日期的记录。表达这种类型的比较有很多种方法--它们的效率并不同。下面就有三种:
WHERE TO_DAYS(date_col) - TO_DAYS(CURDATE()) WHERE TO_DAYS(date_col) WHERE date_col
对于第一行,不会用到索引,因为每个数据行都必须检索以计算出TO_DAYS(date_col)的值。第二行要好一些。Cutoff和 TO_DAYS(CURDATE())都是常量,因此在处理查询之前,比较表达式的右边可以被优化器一次性计算出来,而不需要每个数据行都计算一次。但是 date_col列仍然出现在函数调用中,它阻止了索引的使用。第三行是这几个中最好的。同样,在执行查询之前,比较表达式的右边可以作为常量一次性计算 出来,但是现在它的值是一个日期。这个值可以直接与date_col值进行比较,再也不需要转换成天数了。在这种情况下,会使用索引。
在LIKE模式的开头不要使用通配符。有些字符串搜索使用如下所示的WHERE子句:
WHERE col_name LIKE ’%string%’
如果你希望找到那些出现在数据列的任何位置的字符串,这个语句就是对的。但是不要因为习惯而简单地把"%"放在字符串的两边。如果你在查找出现在数 据列开头的字符串,就删掉前面的"%"。假设你要查找那些类似MacGregor或MacDougall等以"Mac"开头的名字。在这种情况下, WHERE子句如下所示:
WHERE last_name LIKE ’Mac%’
优化器查看该模式中词首的文本,并使用索引找到那些与下面的表达式匹配的数据行。下面的表达式是使用last_name索引的另一种形式:
WHERE last_name >= ’Mac’ AND last_name
这种优化不能应用于使用了REGEXP操作符的模式匹配。REGEXP表达式永远不会被优化。
帮助优化器更好的判断索引的效率。在默认情况 下,当你把索引列的值与常量进行比较的时候,优化器会假设键值在索引内部是均匀分布的。在决定进行常量比较是否使用索引的时候,优化器会快速地检查索引, 估计出会用到多少个实体(entry)。对应MyISAM、InnoDB和BDB数据表来说,你可以使用ANALYZE TABLE让服务器执行对键值的分析。它会为优化器提供更好的信息。
使用EXPLAIN验证优化器的操作。EXPLAIN语句可以告诉你是否使用了索引。当你试图用另外的方式编写语句或检查添加索引是否会提高查询执行效率的时候,这些信息对你是有帮助的。
在必要的时候给优化器一些提示。正常情况下,MySQL优化器自由地决定扫描数据表的次序来最快地检索数据行。在有些场合中优化器没有作出最佳选 择。如果你察觉这种现象发生了,就可以使用STRAIGHT_JOIN关键字来重载优化器的选择。带有STRAIGHT_JOIN的联结类似于交叉联结, 但是强迫数据表按照FROM子句中指定的次序来联结。
在SELECT语句中有两个地方可以指定STRAIGHT_JOIN。你可以在SELECT关键字和选择列表之间的位置指定,这样会对语句中所有的交叉联结产生影响;你也可以在FROM子句中指定。下面的两个语句功能相同:
SELECT STRAIGHT_JOIN ... FROM t1, t2, t3 ... ;
SELECT ... FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 STRAIGHT_JOIN t3 ... ;
分别在带有STRAIGHT_JOIN和不带STRAIGHT_JOIN的情况下运行这个查询;MySQL可能因为什么原因没有按照你认为最好的次序使用索引(你可以使用EXPLAIN来检查MySQL处理每个语句的执行计划)。
你还可以使用FORCE INDEX、USE INDEX或IGNORE INDEX来指导服务器如何使用索引。
利用优化器更加完善的区域。MySQL可以执行联结和子查询,但是子查询是最近才支持的,是在MySQL 4.1中添加的。因而在很多情况下,优化器对联结操作的调整比对子查询的调整要好一些。当你的子查询执行地很慢的时候,这就是一条实际的提示。有一些子查 询可以使用逻辑上相等的联结来重新表达。在可行的情况下,你可以把子查询重新改写为联结,看是否执行地快一些。
测试查询的备用形式,多次运行。当你测试查询的备用形式的时候(例如,子查询与等同的联结操作对比),每种方式都应该多次运行。如果两种形式都只运 行了一次,那么你通常会发现第二个查询比第一个快,这是因为第一个查询得到的信息仍然保留在缓存中,以至于第二个查询没有真正地从磁盘上读取数据。你还应 该在系统负载相对平稳的时候运行查询,以避免系统中其它的事务影响结果。
避免过度地使用MySQL自动类型转换。MySQL会执行自动的类型转换,但是如果你能够避免这种转换操作,你得到的性能就更好了。例如,如果num_col是整型数据列,那么下面这些查询将返回相同的结果:
SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = 4;
SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = ’4’;
但是第二个查询涉及到了类型转换。转换操作本身为了把整型和字符串型转换为双精度型进行比较,使性能恶化了。更严重的情况是,如果num_col是索引的,那么涉及到类型转换的比较操作不会使用索引。
相反类型的比较操作(把字符串列与数值比较)也会阻止索引的使用。假设你编写了如下所示的查询:
SELECT * FROM mytbl WHERE str_col = 4;
在这个例子中,不会使用str_col上的索引,因为在把str_col中的字符串值转换成数值的时候,可能有很多值等于4(例如’4’、’4.0’和’4th’)。分辨哪些值符合要求的唯一办法是读取每个数

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

MySQL 사용자 이름 및 비밀번호를 작성하려면 : 1. 사용자 이름과 비밀번호를 결정합니다. 2. 데이터베이스에 연결; 3. 사용자 이름과 비밀번호를 사용하여 쿼리 및 명령을 실행하십시오.

1. 올바른 색인을 사용하여 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 데이터 검색 속도를 높이십시오. 테이블 열을 여러 번 찾으면 해당 열에 대한 인덱스를 만듭니다. 귀하 또는 귀하의 앱이 기준에 따라 여러 열에서 데이터가 필요한 경우 복합 인덱스 2를 만듭니다. 2. 선택을 피하십시오 * 필요한 열만 선택하면 모든 원치 않는 열을 선택하면 더 많은 서버 메모리를 선택하면 서버가 높은 부하 또는 주파수 시간으로 서버가 속도가 느려지며, 예를 들어 Creation_at 및 Updated_at 및 Timestamps와 같은 열이 포함되어 있지 않기 때문에 쿼리가 필요하지 않기 때문에 테이블은 선택을 피할 수 없습니다.

Navicat 자체는 데이터베이스 비밀번호를 저장하지 않으며 암호화 된 암호 만 검색 할 수 있습니다. 솔루션 : 1. 비밀번호 관리자를 확인하십시오. 2. Navicat의 "비밀번호 기억"기능을 확인하십시오. 3. 데이터베이스 비밀번호를 재설정합니다. 4. 데이터베이스 관리자에게 문의하십시오.

데이터베이스 산 속성에 대한 자세한 설명 산 속성은 데이터베이스 트랜잭션의 신뢰성과 일관성을 보장하기위한 일련의 규칙입니다. 데이터베이스 시스템이 트랜잭션을 처리하는 방법을 정의하고 시스템 충돌, 전원 중단 또는 여러 사용자의 동시 액세스가 발생할 경우에도 데이터 무결성 및 정확성을 보장합니다. 산 속성 개요 원자력 : 트랜잭션은 불가분의 단위로 간주됩니다. 모든 부분이 실패하고 전체 트랜잭션이 롤백되며 데이터베이스는 변경 사항을 유지하지 않습니다. 예를 들어, 은행 송금이 한 계정에서 공제되지만 다른 계정으로 인상되지 않은 경우 전체 작업이 취소됩니다. BeginTransaction; updateAccountssetBalance = Balance-100WH

다음 명령으로 MySQL 데이터베이스를보십시오. 서버에 연결하십시오. mysql -u username -p password run show database; 기존의 모든 데이터베이스를 가져 오려는 명령 데이터베이스 선택 : 데이터베이스 이름 사용; 보기 테이블 : 테이블 표시; 테이블 구조보기 : 테이블 이름을 설명합니다. 데이터보기 : 테이블 이름에서 *를 선택하십시오.
