1/ 前言

關于 MySQL 優化的方式在《千萬級的大表!MySQL這樣優化更好》文章已經有提到過.本日我們是談談關于 SQL 語句的優化部分.

日常 SQL 性能優化過程中,會借助一些查詢分析工具來協助,例如：

1. Solarwinds的SQL Query Analyzer；

2. MySQL 的SQL Query Analyzer；

3. Oracle 的SQL Performance Analyzer；

4. 微軟的SQL Query Analyzer；

此中 MySQL 我們還可以使用 explain 工具來查看 SQL 語句的執行計劃(Execution Plan).

2/ 性能優化

對付 SQL 的性能優化,主要通過以下幾個維度來討論：

2.1/ 全表檢索

例1：SELECT * FROM user WHERE name = "xxx";

這樣的 SQL 語句基本上是全表查找,線性復雜度為 O(n),記錄數越多,性能也就越差.對于這種情況,我們可以有以下兩種辦法來提示性能：

• 分表,將年夜記錄數分割成幾塊小的記錄數；

• 索引,針對name 字段建立索引,對付B-Tree索引的復雜度基本上是 O(logn)；

2.2/ 索引

針對已建立索引字段,在 WHERE 和 ORDER BY 子句中 ,盡量不要在字段上做計算、類型轉換、函數、空值判斷、字段連接等操作,因為這些操作將會破壞索引底本的性能.

2.3/ 多表查詢

關系型數據庫最多的操作就是多表查詢,多表查詢主要有三個關鍵字,EXISTS、IN 和 JOIN.基原來說,現在的數據引擎對 SQL 語句優化得都很好了,EXISTS、IN 和 JOIN 在結果上有些不同,但性能基本上都差不多.

對付 JOIN 有三種實現算法,

• 嵌套循環(MySQL 只支持這種)

• 排序歸并,將兩個表依照查詢字段排序,再合并.

• Hash 的 JOIN,主要辦理嵌套循環的 O(logn)的復雜度,使用一個臨時的 Hash 表來標識；

2.4/ 部門結果集

MySQL 中的 LIMIT、Oracle 的 ROWNUM、SQL Server 里的 TOP 都是在限制前幾條的返回成果.這樣給數據庫引擎很多可以調優的空間.

2.5/ 字符串

由于字符串在 SQL 中操作性能比擬差,因此在創建數據結構時,我們的基本上原則是：能用數字表示的盡量使用數字來表示,如：時間、工號等.

2.6/ 全文檢索

對于Text 類的文本字段查詢,盡量不使用 LIKE 來做全文檢索,如果必要全文檢索功能,可以嘗試使用第三方組件,如 Sphinx、ELK等.

2.7/ 其它

• 不用 SELECT *,明確指出各個字段,多表查詢必定要在字段名前加上表名.

• 不消 HAVING,因為會遍歷所有的記錄,性能極差.

• 盡可能地使用 UNION ALL代替 UNION.

• 索引過多,INSERT 和 DELETE 會越慢,UPDATE 如果是多半索引,也會慢,但如果只是一個索引,則只會影響一個索引表.

還有一點重要的,數據庫的各種操作都必要大量的內存,所以要保證服務器有足夠的內存.特別是針對 多表查詢的 SQL 語句,更是相當的耗內存.

3/ 總結

對 SQL 語句的性能優化,這里只是提供一個優化偏向或約定.在日常使用過程還是根據具體使用場景和方式來決定,沒有絕對的方式.