如何解决mysql 查询和更新速度慢
发布网友
发布时间：2022-04-22 04:31
共3个回答
懂视网
时间：2022-04-07 18:48
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mysql数据库中如何数据表太大，则查询会变慢，那么这要如何优化呢？下面本篇文章给大家介绍一下mysql数据库表太大查询慢的优化方法，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。
mysql数据库表太大查询慢优化
1、合理建立索引
通常查询利用到索引比不用索引更快，通过explain 可查看索引是否被使用.具体explain使用方法，如
http://www.cnitblog.com/aliyiyi08/archive/2008/09/09/48878.html
当查询包含group by时 而group by字段属于索引字段时，如果查询结果不能通过group by松散或紧凑索引而决定，group by操作就会建立临时表根据文件排序（Using temporary; Using filesort）来得到结果，往往性能更低，但也不是绝对的，即使利用到了索引也不一定比没用到查询更快。
2、建立分区
对关键字段建立水平分区，比如时间字段，若查询条件往往通过时间范围来进行查询，能提升不少性能。
3、建立粗粒度数据表
根据查询建立对应的表，定时对重复的记录进行压缩转存至新表，粒度变大，数据记录变少。
4、利用缓存
利用缓存将一次查询“得来不易”的数据缓存住一段时间，从而提高效率。
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热心网友
时间：2022-04-07 15:56
问题
我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：
执行一下脚本：
现在执行以下 SQL 看看效果：
...
执行了 16.80s，感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：
感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：
我们格式化一下 SQL：
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，
而关联子查询就需要循环迭代：
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA： 扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下：
\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。
热心网友
时间：2022-04-07 17:14
在没有建立索引的时候
select c.*,s.* from crm_cu_re c join crm_cu_info s on c.CUS_MAIN_ID=s.CUS_MAIN_ID)
查询结果
(526 row(s) returned)
Total Time : 00:01:15:723
仅仅526条记录！！！查询花了近66秒！！！！！！！
尝试建立索引
create index main on crm_custerm_info(CUS_MAIN_ID)；
再次用相同的语句查询
select c.*,s.* fromcrm_cu_re c join crm_cu_info s on _MAIN_ID=s.CUS_MAIN_ID)
查询结果
(526 row(s) returned)
Total Time : 00:00:00:234
同样的526条记录查询花费时间不到1秒！！！效率提高无数倍。
相同的如果按cus_main_id跟新 crm_cu_info表
在没有建立索引前 执行 update crm_cu_info set C_NAME ="22" WHERE CUS_MAIN_ID ='xxxxxx'
(1 row(s) affected)
Execution Time : 00:00:00:546
Transfer Time : 00:00:00:000
Total Time : 00:00:00:546
建立索引后 create index main on crm_cu_info(CUS_MAIN_ID)；
(0 row(s) affected)
Execution Time : 00:00:00:000
Transfer Time : 00:00:00:016
Total Time : 00:00:00:016
效率明显提高很多
由此可见索引是快速搜索的关键。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的。下面几种常见的MySQL索引类型。
在数据库表中，对字段建立索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 mytable表：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL ); 我们随机向里面插入了10000条记录，其中有一条：5555,admin。
在查找username="admin"的记录 SELECT * FROMmytable WHERE username='admin';时，如果在username上已经建立了索引，MySQL无须任何扫描，即准确可找到该记录。相反，MySQL会扫描所有记录，即要查询10000条记录。
索引分单列索引和组合索引。单列索引，即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引，即一个索包含多个列。
MySQL索引类型包括：
（1）普通索引
这是最基本的索引，它没有任何*。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE INDEX indexName ONmytable(username(length)); 如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
◆修改表结构
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) ); 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
（2）唯一索引
它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
◆创建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ONmytable(username(length)) ◆修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON(username(length)) ◆创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
（3）主键索引
它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
（4）组合索引
为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL ); 为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age(name(10),city,age); 建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：
usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：
SELECT * FROM mytable WHREEusername="admin" AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREEusername="admin" 而下面几个则不会用到：
SELECT * FROM mytable WHREE age=20 ANDcity="郑州" SELECT * FROM mytableWHREE city="郑州"
（5）建立索引的时机
到这里我们已经学会了建立索引，那么我们需要在什么情况下建立索引呢？一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引。例如：
SELECT t.Name FROM mytable t LEFT JOIN mytable m ON t.Name=m.username WHERE m.age=20 ANDm.city='郑州' 此时就需要对city和age建立索引，由于mytable表的userame也出现在了JOIN子句中，也有对它建立索引的必要。
刚才提到只有某些时候的LIKE才需建立索引。因为在以通配符%和_开头作查询时，MySQL不会使用索引。例如下句会使用索引：
SELECT * FROM mytable WHERE usernamelike'admin%' 而下句就不会使用：
SELECT * FROM mytable WHEREt Namelike'%admin' 因此，在使用LIKE时应注意以上的区别。
（6）索引的不足之处
上面都在说使用索引的好处，但过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：
◆虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。
◆建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。
索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化查询语句。
（7）使用索引的注意事项
使用索引时，有以下一些技巧和注意事项：
◆索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
◆使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10个或20个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
◆索引列排序
MySQL查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
◆like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%”不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
◆不要在列上进行运算
select * from users whereYEAR(adddate)<2007; 将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users whereadddate<‘2007-01-01’;
◆不使用NOT IN和<>操作
