| 编辑推荐: |
| 本文来自于csdn,本文介绍了MySQL的查询优化的技巧以及工作原理，实际场景下性能如何提升，希望想对您的学习有所帮助。 |
|
MySQL逻辑架构
如果能在头脑中构建一幅MySQL各组件之间如何协同工作的架构图，有助于深入理解MySQL服务器。下图展示了MySQL的逻辑架构图。
MySQL逻辑架构整体分为三层，最上层为客户端层，并非MySQL所独有，诸如：连接处理、授权认证、安全等功能均在这一层处理。
MySQL大多数核心服务均在中间这一层，包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数(比如：时间、数学、加密等函数)。所有的跨存储引擎的功能也在这一层实现：存储过程、触发器、视图等。
最下层为存储引擎，其负责MySQL中的数据存储和提取。和Linux下的文件系统类似，每种存储引擎都有其优势和劣势。中间的服务层通过API与存储引擎通信，这些API接口屏蔽了不同存储引擎间的差异。
每一个客户端发起一个新的请求都由服务器端的连接/线程处理工具负责接收客户端的请求并开辟一个新的内存空间，在服务器端的内存中生成一个新的线程，当每一个用户连接到服务器端的时候就会在进程地址空间里生成一个新的线程用于响应客户端请求，用户发起的查询请求都在线程空间内运行，
结果也在这里面缓存并返回给服务器端。线程的重用和销毁都是由连接/线程处理管理器实现的。
综上所述：用户发起请求，连接/线程处理器开辟内存空间，开始提供查询的机制。
MySQL查询过程
用户总是希望MySQL能够获得更高的查询性能，最好的办法是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解了这一点，就会发现：很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了些什么呢？下图展示了MySQL的查询过程。
客户端/服务端通信协议
MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的：在任一时刻，要么是服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务器发送数据，这两个动作不能同时发生。一旦一端开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应它，所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送，也没有办法进行流量控制。
客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器，所以当查询语句很长的时候，需要设置max_allowed_packet参数。但是需要注意的是，如果查询实在是太大，服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。
与之相反的是，服务器响应给用户的数据通常会很多，由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。因而在实际开发中，尽量保持查询简单且只返回必需的数据，减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯，这也是查询中尽量避免使用SELECT
*以及加上LIMIT限制的原因之一。
查询缓存
在解析一个查询语句前，如果查询缓存是打开的，那么MySQL会检查这个查询语句是否命中查询缓存中的数据。如果当前查询恰好命中查询缓存，在检查一次用户权限后直接返回缓存中的结果。这种情况下，查询不会被解析，也不会生成执行计划，更不会执行。
MySQL将缓存存放在一个引用表（不要理解成table，可以认为是类似于HashMap的数据结构），通过一个哈希值索引，这个哈希值通过查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息计算得来。所以两个查询在任何字符上的不同（例如：空格、注释），都会导致缓存不会命中。
如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、mysql库中的系统表，其查询结果都不会被缓存。比如函数NOW()或者CURRENT_DATE()会因为不同的查询时间，返回不同的查询结果，再比如包含CURRENT_USER或者CONNECION_ID()的查询语句会因为不同的用户而返回不同的结果，将这样的查询结果缓存起来没有任何的意义。
既然是缓存，就会失效，那查询缓存何时失效呢？MySQL的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表，如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。正因为如此，在任何的写操作时，MySQL必须将对应表的所有缓存都设置为失效。如果查询缓存非常大或者碎片很多，这个操作就可能带来很大的系统消耗，甚至导致系统僵死一会儿。而且查询缓存对系统的额外消耗也不仅仅在写操作，读操作也不例外：
1. 任何的查询语句在开始之前都必须经过检查，即使这条SQL语句永远不会命中缓存
2. 如果查询结果可以被缓存，那么执行完成后，会将结果存入缓存，也会带来额外的系统消耗
基于此，我们要知道并不是什么情况下查询缓存都会提高系统性能，缓存和失效都会带来额外消耗，只有当缓存带来的资源节约大于其本身消耗的资源时，才会给系统带来性能提升。如果系统确实存在一些性能问题，可以尝试打开查询缓存，并在数据库设计上做一些优化，比如：
1. 多个小表代替一个大表，注意不要过度设计
2. 批量插入代替循环单条插入
3. 合理控制缓存空间大小，一般来说其大小设置为几十兆比较合适
4. 可以通过SQL_CACHE和SQL_NO_CACHE来控制某个查询语句是否需要进行缓存
最后的忠告是不要轻易打开查询缓存，特别是写密集型应用。如果你实在是忍不住，可以将query_cache_type设置为DEMAND，这时只有加入SQL_CACHE的查询才会走缓存，其他查询则不会，这样可以非常自由地控制哪些查询需要被缓存。
语法解析和预处理
MySQL通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的解析树。这个过程解析器主要通过语法规则来验证和解析。比如SQL中是否使用了错误的关键字或者关键字的顺序是否正确等等。预处理则会根据MySQL规则进一步检查解析树是否合法。比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等等。
查询优化
经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。
MySQL使用基于成本的优化器，它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。在MySQL可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得到其计算当前查询的成本。
| mysql>
select * from t_message limit 10;
...省略结果集
mysql> show status like 'last_query_cost';
+-----------------+-------------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-------------+
| Last_query_cost | 6391.799000 |
+-----------------+-------------+
---------------------
|
示例中的结果表示优化器认为大概需要做6391个数据页的随机查找才能完成上面的查询。这个结果是根据一些列的统计信息计算得来的，这些统计信息包括：每张表或者索引的页面个数、索引的基数、索引和数据行的长度、索引的分布情况等等。
有非常多的原因会导致MySQL选择错误的执行计划，比如统计信息不准确、不会考虑不受其控制的操作成本（用户自定义函数、存储过程）、MySQL认为的最优跟我们想的不一样（我们希望执行时间尽可能短，但MySQL值选择它认为成本小的，但成本小并不意味着执行时间短）等等。
有非常多的原因会导致MySQL选择错误的执行计划，比如统计信息不准确、不会考虑不受其控制的操作成本（用户自定义函数、存储过程）、MySQL认为的最优跟我们想的最优并不一样（我们希望执行时间尽可能短，但MySQL值选择它认为成本小的，但成本小并不意味着执行时间短）等等。
MySQL的查询优化器是一个非常复杂的部件，它使用了非常多的优化策略来生成一个最优的执行计划：
1. 重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）
2. 优化MIN()和MAX()函数（找某列的最小值，如果该列有索引，只需要查找B+Tree索引最左端，反之则可以找到最大值，具体原理见下文）
3. 提前终止查询（比如：使用Limit时，查找到满足数量的结果集后会立即终止查询）
4. 优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序。对于I/O密集型应用，效率会高很多）
查询执行引擎
在完成解析和优化阶段以后，MySQL会生成对应的执行计划，查询执行引擎根据执行计划给出的指令逐步执行得出结果。整个执行过程的大部分操作均是通过调用存储引擎实现的接口来完成，这些接口被称为handler
API。查询过程中的每一张表由一个handler实例表示。实际上，MySQL在查询优化阶段就为每一张表创建了一个handler实例，优化器可以根据这些实例的接口来获取表的相关信息，包括表的所有列名、索引统计信息等。存储引擎接口提供了非常丰富的功能，但其底层仅有几十个接口，这些接口像搭积木一样完成了一次查询的大部分操作。
返回结果给客户端
查询执行的最后一个阶段就是将结果返回给客户端。即使查询不到数据，MySQL仍然会返回这个查询的相关信息，比如该查询影响到的行数以及执行时间等等。
如果查询缓存被打开且这个查询可以被缓存，MySQL也会将结果存放到缓存中。
结果集返回客户端是一个增量且逐步返回的过程。有可能MySQL在生成第一条结果时，就开始向客户端逐步返回结果集了。这样服务端就无须存储太多结果而消耗过多内存，也可以让客户端第一时间获得返回结果。需要注意的是，结果集中的每一行都会以一个满足客户端/服务器通信协议的数据包发送，再通过TCP协议进行传输，在传输过程中，可能对MySQL的数据包进行缓存然后批量发送。
回头总结一下MySQL整个查询执行过程，总的来说分为6个步骤：
1. 客户端向MySQL服务器发送一条查询请求
2. 服务器首先检查查询缓存，如果命中缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段
3. 服务器进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划
4. MySQL根据执行计划，调用存储引擎的API来执行查询
5. 将结果返回给客户端，同时缓存查询结果
性能优化建议
下面会从3个不同方面给出一些优化建议。但请等等，一句忠告：不要听信自己看到的关于优化的“绝对真理”，包括本文所讨论的内容，而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设。
表的设计与数据类型优化
选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好，越小的数据类型通常会更快，占用更少的磁盘、内存，处理时需要的CPU周期也更少。越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期，比如，整型就比字符操作代价低，因而会使用整型来存储ip地址，使用DATETIME来存储时间，而不是使用字符串。
这里总结几个可能容易理解错误的技巧：
1. 通常来说把可为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助，只是如果计划在列上创建索引，就应该将该列设置为NOT
NULL。
2. 对整数类型指定宽度，比如INT(11)，没有任何卵用。INT使用4字节存储空间，那么它所表示的数值范围已经确定，所以INT(1)和INT(20)对于存储和计算是相同的。
3. UNSIGNED表示不允许负值，大致可以使正数的上限提高一倍。比如TINYINT存储范围是-128
~ 127，而UNSIGNED TINYINT存储的范围却是0 – 255。
4. 通常来讲，没有太大的必要使用DECIMAL数据类型。即使是在需要存储财务数据时，仍然可以使用BIGINT。比如需要精确到万分之一，那么可以将数据乘以一百万然后使用BIGINT存储。这样可以避免浮点数计算不准确和DECIMAL精确计算代价高的问题。
5. TIMESTAMP使用4个字节存储空间，DATETIME使用8个字节存储空间。因而，TIMESTAMP只能表示1970
–2038年，比DATETIME表示的范围小得多，而且TIMESTAMP的值因时区不同而不同。
6. 大多数情况下没有使用枚举类型的必要，其中一个缺点是枚举的字符串列表是固定的，添加和删除字符串（枚举选项）必须使用ALTER
TABLE（如果只只是在列表末尾追加元素，不需要重建表）。
7. 表的列不要太多。原因是存储引擎的API工作时需要在服务器层和存储引擎层之间通过行缓冲格式拷贝数据，然后在服务器层将缓冲内容解码成各个列，这个转换过程的代价是非常高的。如果列太多而实际使用的列又很少的话，有可能会导致CPU占用过高。
8.大表ALTER TABLE非常耗时，MySQL执行大部分修改表结果操作的方法是用新的结构创建一个张空表，从旧表中查出所有的数据插入新表，然后再删除旧表。尤其当内存不足而表又很大，而且还有很大索引的情况下，耗时更久。
创建高性能索引
索引是提高MySQL查询性能的一个重要途径，但过多的索引可能会导致过高的磁盘使用率以及过高的内存占用，从而影响应用程序的整体性能。应当尽量避免事后才想起添加索引，因为事后可能需要监控大量的SQL才能定位到问题所在，而且添加索引的时间肯定是远大于初始添加索引所需要的时间，可见索引的添加也是非常有技术含量的。
索引相关的数据结构和算法
通常我们所说的索引是指B-Tree索引，它是目前关系型数据库中查找数据最为常用和有效的索引，大多数存储引擎都支持这种索引。使用B-Tree这个术语，是因为MySQL在CREATE
TABLE或其它语句中使用了这个关键字，但实际上不同的存储引擎可能使用不同的数据结构，比如InnoDB存储引擎就是使用的B+Tree。
B+Tree中的B是指balance，意为平衡。需要注意的是，B+树索引并不能找到一个给定键值的具体行，它找到的只是被查找数据行所在的页，接着数据库会把页读入到内存，再在内存中进行查找，最后得到要查找的数据。
随着数据库中数据的增加，索引本身大小随之增加，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级。可以想象一下一棵几百万节点的二叉树的深度是多少？如果将这么大深度的一颗二叉树放磁盘上，每读取一个节点，需要一次磁盘的I/O读取，整个查找的耗时显然是不能够接受的。那么如何减少查找过程中的I/O存取次数？
一种行之有效的解决方法是减少树的深度，将二叉树变为m叉树（多路搜索树），而B+Tree就是一种多路搜索树。理解B+Tree时，只需要理解其最重要的两个特征即可：第一，所有的关键字（可以理解为数据）都存储在叶子节点（Leaf
Page），非叶子节点（Index Page）并不存储真正的数据，所有记录节点都是按键值大小顺序存放在同一层叶子节点上。其次，所有的叶子节点由指针连接。如下图为高度为3的简化了的B+Tree。
对B+树可以进行两种查找运算：
1. 从最小关键字起顺序查找
2. 从根结点开始，进行随机查找
在随机查找时，从根结点出发，与B树的查找方式相同，只不过即使在非终端结点上找到了待查的关键字，也不终止，而是继续向下一直到达包含待查关键字的叶子结点。因此，在B+树中，不管随机查找成功与否，每次随机查找都是走了一条从根到叶子结点的路径。如果需要进行顺序查找，从最左侧包含最小关键字的叶子结点出发，不经过分支结点（即非终端结点），沿着指向下一叶子结点的指针可遍历所有的关键字。
下图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2N)的复杂度内获取到相应数据。
数据库索引采用B+树的主要原因是B树在提高了磁盘IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题。正是为了解决这个问题，B+树应运而生。B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作（或者说效率太低）。B+树元素遍历效率极高，B+树的结构也特别适合带有范围的查找。比如查找学校18-22岁的学生人数，可以通过从根结点出发进行随机查找，找到第一个18岁的学生（此时到达了叶子结点），然后再在叶子结点出发顺序查找到符合范围的所有记录。
为表设置索引是要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间（因为索引也要随之变动）。
高性能策略
通过上文，相信你对B+Tree的数据结构已经有了大致的了解，但MySQL中索引是如何组织数据的存储呢？以一个简单的示例来说明，假如有如下数据表：
| CREATE
TABLE People(
last_name varchar(50) not ,
first_name varchar(50) not ,
dob date not ,
gender enum(`m`,`f`) not ,
key(last_name,first_name,dob)
);
|
对于表中每一行数据，索引中包含了last_name、first_name、dob列的值，下图展示了索引是如何组织数据存储的。
可以看到，索引首先根据第一个字段来排列顺序，当名字相同时，则根据第三个字段，即出生日期来排序，正是因为这个原因，才有了索引的“最左原则”。
1、MySQL不会在“非独立的列”上建立索引。 ”独立的列”是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。比如：
| select
* from where id + 1 = 5 |
我们很容易看出其等价于 id = 4，但是MySQL无法自动解析这个表达式，使用函数是同样的道理。
2、前缀索引
如果列很长，通常可以索引开始的部分字符，这样可以有效节约索引空间，从而提高索引效率。
3、多列索引和索引顺序
在多数情况下，在多个列上建立独立的索引并不能提高查询性能。理由非常简单，MySQL不知道选择哪个索引的查询效率更好，所以在老版本，比如MySQL
5.0之前就会随便选择一个列的索引，而新的版本会采用合并索引的策略。举个简单的例子，在一张电影演员表中，在actor_id和film_id两个列上都建立了独立的索引，然后有如下查询：
| select
film_id,actor_id from film_actor where actor_id
= 1 or film_id = 1 |
老版本的MySQL会随机选择一个索引，但新版本做如下的优化：
| select
film_id,actor_id from film_actor where actor_id
= 1
union all
select film_id,actor_id from film_actor where
film_id = 1 and actor_id <> 1
|
1.当出现多个索引做相交操作时（多个AND条件，比如上例中如果改成where
film_id = 1 and actor_id = 1），通常来说一个包含所有相关列的索引要优于多个独立索引。
2.当出现多个索引做联合操作时（多个OR条件，如上例中查询语句），对结果集的合并、排序等操作需要耗费大量的CPU和内存资源，特别是当其中的某些索引的选择性不高，需要返回合并大量数据时，查询成本更高。所以这种情况下还不如走全表扫描。
因此explain时如果发现有索引合并（Extra字段出现Using
union），应该好好检查一下查询和表结构是不是已经是最优的，如果查询和表都没有问题，那只能说明索引建的非常糟糕，应当慎重考虑索引是否合适，有可能一个包含所有相关列的多列索引更适合。
前面我们提到过索引如何组织数据存储的，从图中可以看到多列索引时，多列索引的顺序对于查询是至关重要的，很明显应该把选择性更高的字段放到索引的前面，这样通过第一个字段就可以过滤掉大多数不符合条件的数据。
理解索引选择性的概念后，就不难确定哪个字段的选择性较高了，查一下就知道了，比如：
| SELECT
* FROM payment where staff_id = 2 and customer_id
= 584 |
是应该创建(staff_id,customer_id)的索引还是应该颠倒一下顺序？执行下面的查询，哪个字段的选择性更接近1就把哪个字段索引前面就好。
| select
count(distinct staff_id)/count(*) as staff_id_selectivity,
count(distinct customer_id)/count(*) as customer_id_selectivity,
count(*) from payment
|
多数情况下使用这个原则没有任何问题。
4、避免多个范围条件
实际开发中，我们会经常使用多个范围条件，比如想查询某个时间段内登录过的用户：
| select
user.* from user where login_time > '2017-04-01'
and age between 18 and 30; |
这个查询有一个问题：它有两个范围条件，login_time列和age列，MySQL可以使用login_time列的索引或者age列的索引，但无法同时使用它们。
5、冗余和重复索引
冗余索引是指在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引，应当尽量避免这种索引，发现后立即删除。比如有一个索引(A,B)，再创建索引(A)就是冗余索引。冗余索引经常发生在为表添加新索引时，比如有人新建了索引(A,B)，但这个索引不是扩展已有的索引(A)。
大多数情况下都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。但有极少情况下出现性能方面的考虑需要冗余索引，比如扩展已有索引而导致其变得过大，从而影响到其他使用该索引的查询。
6、删除长期未使用的索引
定期删除一些长时间未使用过的索引是一个非常好的习惯。
关于索引这个话题打算就此打住，最后要说一句，索引并不总是最好的工具，只有当索引帮助提高查询速度带来的好处大于其带来的额外工作时，索引才是有效的。对于非常小的表，简单的全表扫描更高效。对于中到大型的表，索引就非常有效。对于超大型的表，建立和维护索引的代价随之增长，这时候其他技术也许更有效，比如分区表。最后的最后，explain后再提测是一种美德。
在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
总结
理解查询是如何执行以及时间都消耗在哪些地方，再加上一些优化过程的知识有助于更好的理解MySQL，理解常见优化技巧背后的原理。
| 
