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　　優(yōu)化目標(biāo)

　　減少 IO 次數(shù)

　　IO永遠(yuǎn)是數(shù)據(jù)庫最容易瓶頸的地方，這是由數(shù)據(jù)庫的職責(zé)所決定的，大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫操作中超過90%的時(shí)間都是 IO 操作所占用的，減少 IO 次數(shù)是 SQL 優(yōu)化中需要第一優(yōu)先考慮，當(dāng)然，也是收效最明顯的優(yōu)化手段。

　　降低 CPU 計(jì)算

　　除了 IO 瓶頸之外，SQL優(yōu)化中需要考慮的就是 CPU 運(yùn)算量的優(yōu)化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大戶(這些操作基本上都是 CPU 處理內(nèi)存中的數(shù)據(jù)比較運(yùn)算)。當(dāng)我們的 IO 優(yōu)化做到一定階段之后，降低 CPU 計(jì)算也就成為了我們 SQL 優(yōu)化的重要目標(biāo)

　　優(yōu)化方法

　　改變 SQL 執(zhí)行計(jì)劃

　　明確了優(yōu)化目標(biāo)之后，我們需要確定達(dá)到我們目標(biāo)的方法。對(duì)于 SQL 語句來說，達(dá)到上述 2個(gè)目標(biāo)的方法其實(shí)只有一個(gè)，那就是改變 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃，讓他盡量“少走彎路”，盡量通過各種“捷徑”來找到我們需要的數(shù)據(jù)，以達(dá)到 “減少 IO 次數(shù)” 和 “降低 CPU 計(jì)算” 的目標(biāo)

　　常見誤區(qū)

　　count(1)和count(primary_key) 優(yōu)于 count(*)

　　很多人為了統(tǒng)計(jì)記錄條數(shù)，就使用 count(1) 和 count(primary_key) 而不是 count(*) ，他們認(rèn)為這樣性能更好，其實(shí)這是一個(gè)誤區(qū)。對(duì)于有些場(chǎng)景，這樣做可能性能會(huì)更差，應(yīng)為數(shù)據(jù)庫對(duì) count(*) 計(jì)數(shù)操作做了一些特別的優(yōu)化。

　　count(column) 和 count(*) 是一樣的

　　這個(gè)誤區(qū)甚至在很多的資深工程師或者是 DBA 中都普遍存在，很多人都會(huì)認(rèn)為這是理所當(dāng)然的。實(shí)際上，count(column) 和 count(*) 是一個(gè)完全不一樣的操作，所代表的意義也完全不一樣。

　　count(column) 是表示結(jié)果集中有多少個(gè)column字段不為空的記錄

　　count(*) 是表示整個(gè)結(jié)果集有多少條記錄

　　select a,b from … 比 select a,b,c from … 可以讓數(shù)據(jù)庫訪問更少的數(shù)據(jù)量

　　這個(gè)誤區(qū)主要存在于大量的開發(fā)人員中，主要原因是對(duì)數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)原理不是太了解。

　　實(shí)際上，大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都是按照行(row)的方式存儲(chǔ)，而數(shù)據(jù)存取操作都是以一個(gè)固定大小的IO單元(被稱作 block 或者 page)為單位，一般為4KB，8KB… 大多數(shù)時(shí)候，每個(gè)IO單元中存儲(chǔ)了多行，每行都是存儲(chǔ)了該行的所有字段(lob等特殊類型字段除外)。

　　所以，我們是取一個(gè)字段還是多個(gè)字段，實(shí)際上數(shù)據(jù)庫在表中需要訪問的數(shù)據(jù)量其實(shí)是一樣的。

　　當(dāng)然，也有例外情況，那就是我們的這個(gè)查詢?cè)谒饕芯涂梢酝瓿?，也就是說當(dāng)只取 a,b兩個(gè)字段的時(shí)候，不需要回表，而c這個(gè)字段不在使用的索引中，需要回表取得其數(shù)據(jù)。在這樣的情況下，二者的IO量會(huì)有較大差異。

　　order by 一定需要排序操作

　　我們知道索引數(shù)據(jù)實(shí)際上是有序的，如果我們的需要的數(shù)據(jù)和某個(gè)索引的順序一致，而且我們的查詢又通過這個(gè)索引來執(zhí)行，那么數(shù)據(jù)庫一般會(huì)省略排序操作，而直接將數(shù)據(jù)返回，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫知道數(shù)據(jù)已經(jīng)滿足我們的排序需求了。

　　實(shí)際上，利用索引來優(yōu)化有排序需求的 SQL，是一個(gè)非常重要的優(yōu)化手段

　　延伸閱讀：MySQL ORDER BY 的實(shí)現(xiàn)分析，MySQL 中 GROUP BY 基本實(shí)現(xiàn)原理以及 MySQL DISTINCT 的基本實(shí)現(xiàn)原理這3篇文章中有更為深入的分析，尤其是第一篇

　　執(zhí)行計(jì)劃中有 filesort 就會(huì)進(jìn)行磁盤文件排序

　　有這個(gè)誤區(qū)其實(shí)并不能怪我們，而是因?yàn)?MySQL 開發(fā)者在用詞方面的問題。filesort 是我們?cè)谑褂?explain 命令查看一條 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃的時(shí)候可能會(huì)看到在 “Extra” 一列顯示的信息。

　　實(shí)際上，只要一條 SQL 語句需要進(jìn)行排序操作，都會(huì)顯示“Using filesort”，這并不表示就會(huì)有文件排序操作。

　　延伸閱讀：理解 MySQL Explain 命令輸出中的filesort，我在這里有更為詳細(xì)的介紹

　　基本原則

　　盡量少 join

　　MySQL 的優(yōu)勢(shì)在于簡(jiǎn)單，但這在某些方面其實(shí)也是其劣勢(shì)。MySQL 優(yōu)化器效率高，但是由于其統(tǒng)計(jì)信息的量有限，優(yōu)化器工作過程出現(xiàn)偏差的可能性也就更多。對(duì)于復(fù)雜的多表 Join，一方面由于其優(yōu)化器受限，再者在 Join 這方面所下的功夫還不夠，所以性能表現(xiàn)離 Oracle 等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫前輩還是有一定距離。但如果是簡(jiǎn)單的單表查詢，這一差距就會(huì)極小甚至在有些場(chǎng)景下要優(yōu)于這些數(shù)據(jù)庫前輩。

　　盡量少排序

　　排序操作會(huì)消耗較多的 CPU 資源，所以減少排序可以在緩存命中率高等 IO 能力足夠的場(chǎng)景下會(huì)較大影響 SQL 的響應(yīng)時(shí)間。

　　對(duì)于MySQL來說，減少排序有多種辦法，比如：

　　上面誤區(qū)中提到的通過利用索引來排序的方式進(jìn)行優(yōu)化

　　減少參與排序的記錄條數(shù)

　　非必要不對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序

　　…

　　盡量避免 select *

　　很多人看到這一點(diǎn)后覺得比較難理解，上面不是在誤區(qū)中剛剛說 select 子句中字段的多少并不會(huì)影響到讀取的數(shù)據(jù)嗎?

　　是的，大多數(shù)時(shí)候并不會(huì)影響到 IO 量，但是當(dāng)我們還存在 order by 操作的時(shí)候，select 子句中的字段多少會(huì)在很大程度上影響到我們的排序效率，這一點(diǎn)可以通過我之前一篇介紹 MySQL ORDER BY 的實(shí)現(xiàn)分析的文章中有較為詳細(xì)的介紹。

　　此外，上面誤區(qū)中不是也說了，只是大多數(shù)時(shí)候是不會(huì)影響到 IO 量，當(dāng)我們的查詢結(jié)果僅僅只需要在索引中就能找到的時(shí)候，還是會(huì)極大減少 IO 量的。

　　盡量用 join 代替子查詢

　　雖然 Join 性能并不佳，但是和 MySQL 的子查詢比起來還是有非常大的性能優(yōu)勢(shì)。MySQL 的子查詢執(zhí)行計(jì)劃一直存在較大的問題，雖然這個(gè)問題已經(jīng)存在多年，但是到目前已經(jīng)發(fā)布的所有穩(wěn)定版本中都普遍存在，一直沒有太大改善。雖然官方也在很早就承認(rèn)這一問題，并且承諾盡快解決，但是至少到目前為止我們還沒有看到哪一個(gè)版本較好的解決了這一問題。

　　盡量少 or

　　當(dāng) where 子句中存在多個(gè)條件以“或”并存的時(shí)候，MySQL 的優(yōu)化器并沒有很好的解決其執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化問題，再加上 MySQL 特有的 SQL 與 Storage 分層架構(gòu)方式，造成了其性能比較低下，很多時(shí)候使用 union all 或者是union(必要的時(shí)候)的方式來代替“or”會(huì)得到更好的效果。

　　盡量用 union all 代替 union

　　union 和 union all 的差異主要是前者需要將兩個(gè)(或者多個(gè))結(jié)果集合并后再進(jìn)行唯一性過濾操作，這就會(huì)涉及到排序，增加大量的 CPU 運(yùn)算，加大資源消耗及延遲。所以當(dāng)我們可以確認(rèn)不可能出現(xiàn)重復(fù)結(jié)果集或者不在乎重復(fù)結(jié)果集的時(shí)候，盡量使用 union all 而不是 union。

　　盡量早過濾

　　這一優(yōu)化策略其實(shí)最常見于索引的優(yōu)化設(shè)計(jì)中(將過濾性更好的字段放得更靠前)。

　　在 SQL 編寫中同樣可以使用這一原則來優(yōu)化一些 Join 的 SQL。比如我們?cè)诙鄠€(gè)表進(jìn)行分頁數(shù)據(jù)查詢的時(shí)候，我們最好是能夠在一個(gè)表上先過濾好數(shù)據(jù)分好頁，然后再用分好頁的結(jié)果集與另外的表 Join，這樣可以盡可能多的減少不必要的 IO 操作，大大節(jié)省 IO 操作所消耗的時(shí)間。

　　避免類型轉(zhuǎn)換

　　這里所說的“類型轉(zhuǎn)換”是指 where 子句中出現(xiàn) column 字段的類型和傳入的參數(shù)類型不一致的時(shí)候發(fā)生的類型轉(zhuǎn)換：

　　人為在column_name 上通過轉(zhuǎn)換函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換

　　直接導(dǎo)致 MySQL(實(shí)際上其他數(shù)據(jù)庫也會(huì)有同樣的問題)無法使用索引，如果非要轉(zhuǎn)換，應(yīng)該在傳入的參數(shù)上進(jìn)行轉(zhuǎn)換

　　由數(shù)據(jù)庫自己進(jìn)行轉(zhuǎn)換

　　如果我們傳入的數(shù)據(jù)類型和字段類型不一致，同時(shí)我們又沒有做任何類型轉(zhuǎn)換處理，MySQL 可能會(huì)自己對(duì)我們的數(shù)據(jù)進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換操作，也可能不進(jìn)行處理而交由存儲(chǔ)引擎去處理，這樣一來，就會(huì)出現(xiàn)索引無法使用的情況而造成執(zhí)行計(jì)劃問題。

　　優(yōu)先優(yōu)化高并發(fā)的 SQL，而不是執(zhí)行頻率低某些“大”SQL

　　對(duì)于破壞性來說，高并發(fā)的 SQL 總是會(huì)比低頻率的來得大，因?yàn)楦卟l(fā)的 SQL 一旦出現(xiàn)問題，甚至不會(huì)給我們?nèi)魏未⒌臋C(jī)會(huì)就會(huì)將系統(tǒng)壓跨。而對(duì)于一些雖然需要消耗大量 IO 而且響應(yīng)很慢的 SQL，由于頻率低，即使遇到，最多就是讓整個(gè)系統(tǒng)響應(yīng)慢一點(diǎn)，但至少可能撐一會(huì)兒，讓我們有緩沖的機(jī)會(huì)。

　　從全局出發(fā)優(yōu)化，而不是片面調(diào)整

　　SQL 優(yōu)化不能是單獨(dú)針對(duì)某一個(gè)進(jìn)行，而應(yīng)充分考慮系統(tǒng)中所有的 SQL，尤其是在通過調(diào)整索引優(yōu)化 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃的時(shí)候，千萬不能顧此失彼，因小失大。

　　盡可能對(duì)每一條運(yùn)行在數(shù)據(jù)庫中的SQL進(jìn)行 explain

　　優(yōu)化 SQL，需要做到心中有數(shù)，知道 SQL 的執(zhí)行計(jì)劃才能判斷是否有優(yōu)化余地，才能判斷是否存在執(zhí)行計(jì)劃問題。在對(duì)數(shù)據(jù)庫中運(yùn)行的 SQL 進(jìn)行了一段時(shí)間的優(yōu)化之后，很明顯的問題 SQL 可能已經(jīng)很少了，大多都需要去發(fā)掘，這時(shí)候就需要進(jìn)行大量的 explain 操作收集執(zhí)行計(jì)劃，并判斷是否需要進(jìn)行優(yōu)化。