性能优化之数据库优化
2021/5/17 19:26:09
本文主要是介绍性能优化之数据库优化,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1、何为性能优化 1.1.用户请求到响应,网络+服务+数据库+前端页面渲染,缺一不可 1.2.二八原则,80%的性能问题出现在20%的代码,找到关键点进行优化,0.01秒的查询再优化也提升不了体验 2、数据库优化 2.1.索引 2.1.1.分类 功能性:唯一索引,其他为辅助查询 唯一索引Unique,比如role_info的role_id 普通索引Normal 2.1.2.三星索引 一星:创建索引把数据都放在一起, 反例:单列索引,会索引合并,效率不高 最好用联合索引 二星:排序走索引(group by本质也是排序) 把排序字段一起放到联合索引中 三星:只查索引不回表 查询的那几个字段正好都是有索引的 2.1.3.多列索引 a) 多列索引效率要比单列索引高 联合索引 b) 列顺序非常重要,index(del_flag, form_status, customer_org_id, supplier_org_id) 注意:最左原则 c) 将经常查询的、枚举的列放在最前,比如del_flag,当查询全部时可以用del_flag in (1,0)来走索引 2.1.4.强制索引 当mysql没有按照预想的索引解析,且效率较慢,可以使用force index(idx_test)来强制指定索引 from role_info force index(idx_test) 一般来说possible keys其中数据库会择优选择一个好的索引key 2.1.5.其他 a) Null值不会被包含在索引中 b)唯一索引对null值不生效,例如:一个多列唯一索引unindex(A, B),当A为null时,B值相同仍能入库; 索引的那个字段不要为NULL,故字段最好设个默认值0或””,不要为NULL 2.2.查询 a) InnoDB中的or语句(or查询可以考虑用union all替换)、 where age + 1 = 12、where fun(age) = 12、<>、not in、!=不走索引, 查询类型不一致也会导致不走索引(where a.meun_id = b.menu_id a表的是int而b表的是varchar) 注意:索引走的值是字段age,如果对其修改了,比如计算+x,函数(age),这时都不会走索引 比如:select * from role_info where age = 18 or age = 28改成 select * from role_info where age = 18 union all select * from role_info where age = 28 b) 查询要根据实际业务场景,预估每个表内的大致数据量 c) 复杂查询拆分为简单查询 d) 当发现索引和查询已经无法继续优化时,让java做或者换种方式实现 注意:最好是单表查询,每个表可以添加冗余字段(org_code和org_name),避免多表查询(除了主表和明细表) 2.3.合格标准 a) 每个请求必须在0.5秒内执行完成 b) MySQL获取到符合要求的数据就会停止查询,所以当查询语句有limit时,要测试最后一页的查询速度 尽量不要select * 分页查询,第一页响应时间100ms,但最后一页需400ms 2.4执行计划 参考文章:https://www.cnblogs.com/xiaoboluo768/p/5400990.html sql语句前,写explain explain select * from role_info 可以查看执行计划 id:多个查询,数字越大越先执行 rows:扫描的行数,数量尽量减少 possible_keys:查询可能使用到的索引都会在这里列出来 key:查询用到的索引 ref:表示走了几个索引字段(const, const) type:ref、range、index_merge、index、all 最好可以到ref,不要all,除了all,其他都用到了索引 2.5.补充 参考文章:https://blog.csdn.net/weixin_38112233/article/details/79054661 (1)索引就像书本的目录,目录可以快速找到所在页数,数据库中索引可以帮助快速找到数据,而不用全表扫描 (2)数据库的优化:sql语句优化,索引优化等(一般只掌握这两个基础优化) (3)sql语句的优化: 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 最好有where条件限制,where和order by的字段做一个联合索引。 2. MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE(abc%)。 3.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了:Select id from t where num between 1 and 3 4. 索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,因为 insert 或 update 时有可能会重建索引。一个表的索引数最好不要超过6个 5. 将需要查询的结果预先计算好放在表中,,查询的时候再Select 表中添加需要的冗余字段 6. 尽量使用exists代替select count(1)来判断是否存在记录,count函数只有在统计表中所有行数时使用,而且count(1)比count(*)更有效率 7. 当有一批处理的插入或更新时,用批量插入或批量更新,绝不会一条条记录的去更新! 不要在for循环中,一条条去插入或更新,for循环前新建List<SysRoleInfo> insertList 8. 在适当的情形下使用GROUP BY而不是DISTINCT 9. 索引创建规则: 表的主键、外键必须有索引(业务主键uuid建唯一索引); 经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引; 经常出现在Where子句中的字段,应该建立索引; 索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引; 如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引; 如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段; 频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引; 删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响; 尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。 2.6.实例 (1)SELECT count(*) AS value, date_format(add_time, '%Y-%m-%d') AS name FROM order_purchase_info WHERE del_flag = 0 AND form_type = 1 AND customer_org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' AND date_format(add_time, '%Y-%m-%d') BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25" GROUP BY date_format(add_time, '%Y-%m-%d');1.创建一个索引idx_dfca(del_flag, form_type, customer_org_id, add_time) 查询列与索引列次序可以不一致,最好一致 2.AND date_format(add_time, '%Y-%m-%d') BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25" 改成AND add_time BETWEEN "2019-03-18" AND "2019-03-25 23:59:59" 原先的条件里字段add_time被修改了,故不会走索引 3.排序的add_time被改动了,故排序这的add_time不会走索引 4.最左原则(索引次序): 比如有1000条数据,del_flag=0有700条,则接下去就会在这700条数据中, 继续查询form_type=1的,如果有400条,则继续在这400条中查询 执行计划中,ref有const,const,const,说明就走了三个索引,dfc 如果索引idx_dfac(del_flag, form_type, add_time, customer_org_id) 因为add_time这个索引没有走,即条件add_time = 无, 所以就不会走下一个所以c,故ref就两个const àà索引次序从左往右走,有一个索引,该索引不在条件中,则停止走了 5.查询指定日期的,用mysql函数: 今天TO_DAYS(add_time) = TO_DAYS(NOW()) 昨天DATEDIFF(NOW(), add_time) = 1,上周同期DATEDIFF(NOW(), add_time) = 7 都改成add_time BETWEEN "2019-03-21" AND "2019-03-21 23:59:59",才会走索引 (2)
SELECT rm.menu_id FROM role_menu_relation_info rm WHERE rm.del_flag = 0 AND EXISTS ( SELECT role_id FROM user_role_relation_info ri WHERE rm.role_id = ri.role_id AND ri.del_flag = 0 AND ri.user_id = 'E45EA2B1599D5A5CE040007F010020E1' AND ri.org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' );改成
SELECT rm.menu_id FROM role_menu_relation_info rm INNER JOIN user_role_relation_info ri ON rm.role_id = ri.role_id AND ri.del_flag = 0 AND ri.user_id = 'E45EA2B1599D5A5CE040007F010020E1' AND ri.org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' WHERE rm.del_flag = 0;
1. 用EXISTS子查询,外表rm:all,并没有走索引,内表ri走索引了 select * from a where a_name in (select b_name from b) select * from a where exists (select b_id from b where b.b_name=a.a_name) exists子句返回的结果并不是从数据库中取出的结果集,而是一个布尔值,如果子句查询到数据,那么返回true,反之返回false。 所以子句中选择的列根本就不重要,而重要的是where 后的条件。如果返回了true,那么相当于直接执行了子句 where 后的部分,即把a_name 和 b_name 作比较,如果相等则返回这条数据 2. 用多表连接代替EXISTS子句 INNER JOIN ON 两个表都走索引了 3.尽量用EXISTS代替IN 一般INNER JOIN > EXISTS >IN,可以比较所用时间和查询执行计划,用效率高的 (3)
SELECT count(*) AS countNumber, 1 AS type FROM order_deliver_info WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' AND add_time BETWEEN "2019-03-21" AND "2019-03-21 23:59:59" UNION ALL SELECT count(*) AS countNumber, 2 AS type FROM order_deliver_info WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' AND add_time BETWEEN "2019-03-20" AND "2019-03-20 23:59:59" UNION ALL SELECT count(*) AS countNumber, 3 AS type FROM order_deliver_info WHERE del_flag =0 AND customer_org_id = '9395C427D83D4986AB0932A33D1C75BB' AND DATEDIFF(NOW(), add_time) = 7;
union all的使用,结果type 1 2 3 对应countNumber 10 20 30
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