【MySQL—优化】查询性能优化

前面介绍了如何设计最优的库表结构、如何建立最好的索引，这些对于高性能来说是必不可少的。但这些还不够——还需要合理的设计查询。如果查询写得很糟糕，即使库表结构再合理、索引再合适，也无法实现高性能。

剖析单条查询的性能比较常用的方式有：

1. 慢查询日志
2. EXPLAIN命令
3. SHOW PROFILE命令

慢查询原因

是否请求了不需要的数据

有些查询会请求超过实际需要的数据，然后这些多余的数据会被应用程序丢弃。这会给MySQL服务器带来额外的负担，并增加网络开销，另外也会消耗应用服务器的CPU和内存资源。一些典型案例如下：

查询不需要的记录

一个常见的错误是常常会误以为MySQL会只返回需要的数据，实际上MySQL却是先返回全部结果集再进行计算。开发者先使用SELECT语句查询大量的结果，然后获取前面的N行后关闭结果集。他们认为MySQL会执行查询，并只返回他们需要的10条数据，然后停止查询。实际情况是MySQL会查询出全部的结果集，客户端的应用程序会接收全部的结果集数据，然后抛弃其中大部分数据。最简单有效的解决方法就是在这样的查询后面加上LIMIT。

总是取出全部列

每次看到SELECT *的时候都需要用怀疑的眼光审视，是不是真的需要返回全部的列？很可能不是必需的。 取出全部列，会让优化器无法完成索引覆盖扫描这类优化，还会为服务器带来额外的I/O、内存和CPU的消耗。

当然，查询返回超过需要的数据也不总是坏事。很多时候这种有点浪费数据库资源的方式 可以简化开发，因为能提高相同代码片段的复用性；如果使用了缓存机制，查询全部列并缓存，可以让更多的有关查询直接命中缓存 ，这显然是查询部分列很难做到的。

是否扫描了额外的记录

在EXPLAIN语句中的type列反应了访问类型。访问类型有很多种，从全表扫描到索引扫描、范围扫描、唯一索引查询、常数引用等。这里列的这些，速度是从慢到快，扫描的行数也是从小到大。如果查询没有办法找到合适的访问类型，那么解决的最好办法通常就是增加一个合适的索引。

如果发现查询需要扫描大量的数据但只返回少数的行，那么通常可以尝试下面的技巧去优化它：

• 使用索引覆盖扫描 ，把所有需要用的列都放到索引中，这样存储引擎无须回表获取对应行就可以返回结果了。
• 改变库表结构 。例如使用单独的汇总表。
• 重写查询语句 ，让MySQL优化器能够以更优化的方式执行这个查询。

重构查询的方式

在优化有问题的查询时，目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果——而不一定总是需要从MySQL获取一模一样的结果集。有时候，可以将查询转换一种写法让其返回一样的结果，但是性能更好。但也可以通过修改应用代码，用另一种方式完成查询，最终达到一样的目的。

一个复杂查询还是多个简单查询

设计查询的时候一个需要考虑的重要问题是，是否需要将一个复杂的查询分成多个简单的查询。在传统实现中，总是强调需要数据库层完成尽可能多的工作，这样做的逻辑在于以前总是认为网络通信、查询解析和优化是一件代价很高的事情。

但是这样的想法对于MySQL并不适用，MySQL从设计上让连接和断开连接都很轻量级，在返回一个小的查询结果方面很高效。现代的网络速度比以前要快很多，无论是带宽还是延迟。所以运行多个小查询现在已经不是大问题了。

有时候，将一个大查询分解为多个小查询是很有必要的。别害怕这样做，好好衡量一下这样做是不是会减少工作量。不过，在应用设计的时候，如果一个查询能够胜任时还写成多个独立查询是不明智的。

切分查询

有时候对于一个大查询我们需要“分而治之”，将大查询切分成小查询，每个查询功能完全一样，只完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。

删除旧的数据就是一个很好的例子。定期地清除大量数据时，如果用一个大的语句一次性完成的话，则可能需要一次锁住很多数据、占满整个事务日志、耗尽系统资源、阻塞很多小的但重要的查询。将一个大的DELETE语句切分成多个较小的查询可以尽可能小地影响MySQL性能，同时还可以减少MySQL复制的延迟。

分解关联查询

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解。简单地，可以对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。乍一看，这样做并没有什么好处，原本一条查询，这里却变成多条查询，返回的结果又是一模一样的。事实上，用分解关联查询的方式重构查询有如下的优势：

• 让缓存的效率更高。 许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象。另外，对MySQL的查询缓存来说，如果关联中的某个表发生了变化，那么就无法使用查询缓存了，而拆分后，如果某个表很少改变，那么基于该表的查询就可以重复利用查询缓存结果了。
• 将查询分解后， 执行单个查询可以减少锁的竞争 。
• 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展 。
• 查询本身效率也可能会有所提升。使用IN()代替关联查询，可以让MySQL按照ID顺序进行查询，这可能比随机的关联要更高效。
• 可以减少冗余记录的查询。在应用层做关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中做关联查询，则可能需要重复地访问一部分数据。从这点看，这样的重构还可能会减少网络和内存的消耗。
• 更进一步，这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。

查询执行基础

当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。一旦理解这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则让优化器能够按照预想的合理的方式运行。

参照下图，我们可以看到当向MySQL发送一个请求的时候，MySQL到底做了些什么：

1. 客户端发送一条查询给服务器。
2. 服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。
3. 服务器端进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。
4. MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。
5. 将结果返回给客户端。

MySQL客户端/服务器通信协议

MySQL客户端和服务器之间的通信协议是“半双工”的，这意味着，在任何一个时刻，要么是由服务器向客户端发送数据，要么是由客户端向服务器发送数据，这两个动作不能同时发生。所以，我们无法也无须将一个消息切成小块独立来发送。

这种协议让MySQL通信简单快速，但是也从很多地方限制了MySQL。一个明显的限制是，这意味着没法进行流量控制。一旦一端开始发生消息，另一端要接收完整个消息才能响应它。

查询状态

对于一个MySQL连接，或者说一个线程，任何时刻都有一个状态，该状态表示了MySQL当前正在做什么。有很多种方式能查看当前的状态，最简单的是使用SHOW FULL PROCESSLIST命令（该命令返回结果中的Command列就表示当前的状态）。在一个查询的生命周期中，状态会变化很多次。MySQL官方手册中对这些状态值的含义有最权威的解释，下面将这些状态列出来，并做一个简单的解释。

Sleep

线程正在等待客户端发送新的请求。

Query

线程正在执行查询或者正在将结果发送给客户端。

Locked

在MySQL服务器层，该线程正在等待表锁。在存储引擎级别实现的锁，例如InnoDB的行锁，并不会体现在线程状态中。对于MyISAM来说这是一个比较典型的状态，但在其他没有行锁的引擎中也经常会出现。

Analyzing and statistics

线程正在收集存储引擎的统计信息，并生成查询的执行计划。

Copying to tmp table [on disk]

线程正在执行查询，并且将其结果集都复制到一个临时表中，这种状态一般要么是在做GROUP BY操作，要么是文件排序操作，或者是UNION操作。如果这个状态后面还有“on disk”标记，那表示MySQL正在将一个内存临时表放到磁盘上。

Sorting result

线程正在对结果集进行排序。

Sending data

这表示多种情况：线程可能在多个状态之间传送数据，或者在生成结果集，或者在向客户端返回数据。

查询缓存

在解析一个查询语句之前，如果查询缓存是打开的，那么MySQL会优先检查这个查询是否命中查询缓存中的数据。这个检查是通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的。查询和缓存中的查询即使只有一个字节不同，那也不会匹配缓存结果，这种情况下查询就会进入下一阶段的处理。需要注意的是，在MySQL 8中，查询缓存已经废弃。

生成执行计划

语法解析器和预处理

首先，MySQL通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一棵对应的“解析树”。MySQL解析器将使用MySQL语法规则验证和解析查询，预处理器则根据一些MySQL规则进一步检查解析树是否合法，下一步预处理器会验证权限。

查询优化器

一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相同的结果。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，它将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。最初，成本的最小单位是随机读取一个4K数据页的成本，后来（成本计算公式）变得更加复杂，并且引入了一些“因子”来估算某些操作的代价，如当执行一次WHERE条件比较的成本。 可以通过查询当前会话的Last_query_cost的值来得知MySQL计算的当前查询的成本。

这个结果表示MySQL的优化器认为大概需要做1040个数据页的随机查找才能完成上面的查询。这是根据一系列的统计信息计算得来的：每个表或者索引的页面个数、索引的基数（索引中不同值的数量）、索引和数据行的长度、索引分布情况。优化器在评估成本的时候并不考虑任何层面的缓存，它假设读取任何数据都需要一次磁盘I/O。

有很多种原因会导致MySQL优化器选择错误的执行计划，如下所示：

• 统计信息不准确。InnoDB因为其MVCC的架构，并不能维护一个数据表的行数的精确统计信息。
• 执行计划中的成本估算不等同于实际执行的成本。所以即使统计信息精准，优化器给出的执行计划也可能不是最优的。例如有时候某个执行计划虽然需要读取更多的页面，但是它的成本却更小。因为如果这些页面都是顺序读或者这些页面都已经在内存中的话，那么它的访问成本将很小。MySQL层面并不知道哪些页面在内存中、哪些在磁盘上，所以查询实际执行过程中到底需要多少次物理I/O是无法得知的。
• MySQL的最优可能和你想的最优不一样。你可能希望执行时间尽可能的短，但是 MySQL只是基于其成本模型选择最优的执行计划，而有些时候这并不是最快的执行方式。
• MySQL从不考虑其他并发执行的查询，这可能会影响到当前查询的速度。
• MySQL不会考虑不受其控制的操作的成本，例如执行存储过程或者用户自定义函数的成本。
• 后面我们还会看到，优化器有时候无法去估算所有可能的执行计划，所以它可能错过实际上最优的执行计划。

MySQL的查询优化器是一个非常复杂的部件，它使用了很多优化策略来生成一个最优的执行计划。下面是一些MySQL能够处理的优化类型：

1. 重新定义关联表的顺序。
2. 将外连接转化成内连接。
3. 使用等价变换规则。MySQL可以使用一些等价变换来简化并规范表达式。它可以合并和减少一些比较，还可以移除一些恒成立和一些恒不成立的判断。
4. 优化COUNT()、MIN()和MAX()。
5. 预估并转化为常数表达式。当MySQL检测到一个表达式可以转化为常数的时候，就会一直把该表达式作为常数进行优化处理。
6. 覆盖索引扫描。
7. 子查询优化。
8. 提前终止查询。
9. 等值传播。
10. 列表IN()的比较。在很多数据库系统中，IN()完全等同于多个OR条件的子句，因为这两者是完全等价的。在MySQL中这点是不成立的，MySQL将IN()列表中的数据先进行排序，然后通过二分查找的方式来确定列表中的值是否满足条件，这是一个O（log n）复杂度的操作，等价地转换成OR查询的复杂度为O（n），对于IN()列表中有大量取值的时候，MySQL的处理速度将会更快。

上面列举的远不是MySQL优化器的全部，MySQL还会做大量其他的优化。“不要自以为比优化器更聪明”，让优化器按照它的方式工作就可以了。

当然，虽然优化器已经很智能了，但是有时候也无法给出最优的结果。如果能够确认优化器给出的不是最佳选择，并且清楚背后的原理，那么也可以帮助优化器做进一步的优化。例如，可以在查询中添加hint提示，也可以重写查询，或者重新设计更优的库表结构，或者添加更合适的索引。

查询执行引擎

在解析和优化阶段，MySQL将生成查询对应的执行计划，MySQL的查询执行引擎则根据这个执行计划来完成整个查询。这里执行计划是一个数据结构，而不是和很多其他的关系型数据库那样会生成对应的字节码。

返回结果给客户端

查询执行的最后一个阶段是将结果返回给客户端。即使查询不需要返回结果集给客户端，MySQL仍然会返回这个查询的一些信息，如该查询影响到的行数。

MySQL将结果集返回客户端是一个增量、逐步返回的过程。例如，对于关联操作，一旦服务器处理完最后一个关联表，开始生成第一条结果时，MySQL就可以开始向客户端逐步返回结果集了。

MySQL查询优化器的局限性

关联子查询

MySQL的子查询实现得非常糟糕。最糟糕的一类查询是WHERE条件中包含IN()的子查询语句，MySQL会将相关的外层表压到子查询中，它认为这样可以更高效率地查找到数据行，也即它会 将IN型子查询改写成EXISTS型关联子查询 。如果外层的表是一个非常大的表，那么这个查询的性能会非常糟糕。

对于IN型子查询，我们可以使用联接和索引来优化。还可以使用函数GROUP_CONCAT()在IN()中构造一个由逗号分隔的列表来优化，当IN()列表中的数据量比较小的时候，性能会比联接更好。

不过，关联子查询也有适合的场景。 对于那些“反向”查询，即某些“没有”、“不存在”的问题，因为关联子查询只要匹配到内层查询就会立刻停止并进行下一次的外层循环，所以往往它的效率相比其他类型的查询来说要好。

查询优化器的提示

如果对优化器选择的执行计划不满意，可以使用优化器提供的几个提示（hint）来控制最终的执行计划。下面将列举一些常见的提示，并简单地给出什么时候使用该提示。通过在查询中加入相应的提示，就可以控制该查询的执行计划。

STRAIGHT_JOIN

这个提示可以放置在SELECT语句的SELECT关键字之后，也可以放置在任何两个关联表的名字之间。第一个用法是让查询中所有的表按照在语句中出现的顺序进行关联。第二个用法则是固定其前后两个表的关联顺序。

当MySQL没能选择正确的关联顺序的时候，或者由于可能的顺序太多导致MySQL无法评估所有的关联顺序的时候，STRAIGHT_JOIN都会很有用。在后面这种情况，MySQL可能会花费大量时间在“statistics”状态，加上这个提示则会大大减少优化器的搜索空间。

SQL_SMALL_RESULT和SQL_BIG_RESULT

这两个提示只对SELECT语句有效。它们告诉优化器对GROUP BY或者DISTINCT查询如何使用临时表及排序。SQL_SMALL_RESULT告诉优化器结果集会很小，可以将结果集放在内存中的索引临时表，以避免排序操作。如果是SQL_BIG_RESULT，则告诉优化器结果集可能会非常大，建议使用磁盘临时表做排序操作。

USE INDEX、IGNORE INDEX和FORCE INDEX

这几个提示会告诉优化器使用或者不使用哪些索引来查询记录（例如，在决定关联顺序的时候使用哪个索引）。在MyQL 5.1和之后的版本可以通过新增选项FOR ORDER BY和FOR GROUP BY来指定是否对排序和分组有效。

优化特定类型的查询

优化COUNT()查询

有时候某些业务场景并不要求完全精确的COUNT值，此时可以用近似值来代替。EXPLAIN出来的优化器估算的行数就是一个不错的近似值，执行EXPLAIN并不需要真正地去执行查询，所以成本很低。

很多时候，计算精确值的成本非常高，而计算近似值则非常简单。例如统计网站的当前活跃用户数是多少，这个活跃用户数保存在缓存中，过期时间为30分钟，这个活跃用户数本身就不是精确值，所以使用近似值代替是可以接受的。另外，如果要精确统计在线人数，通常WHERE条件会很复杂，一方面需要剔除当前非活跃用户，另一方面还要剔除系统中某些特定ID的“默认”用户，去掉这些约束条件对总数的影响很小，但却可能很好地提升该查询的性能。更进一步地优化则可以尝试删除DISTINCT这样的约束来避免文件排序。这样重写过的查询要比原来的精确统计的查询快很多，而返回的结果则几乎相同。

优化关联查询

需要特别提到的是：

• 确保ON或者USING子句中的列上有索引。在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候，如果优化器的关联顺序是B、A，那么就不需要在B表的对应列上建上索引。没有用到的索引只会带来额外的负担。一般来说，除非有其他理由，否则 只需要在关联顺序中的第二个表的相应列上创建索引 。
• 尽可能确保任何的GROUP BY和ORDER BY中的表达式只涉及到一个表中的列 ，这样MySQL才有可能使用索引来优化这个过程。
• 当升级MySQL的时候需要注意：关联语法、运算符优先级等其他可能会发生变化的地方。因为以前是普通关联的地方可能会变成笛卡儿积，不同类型的关联可能会生成不同的结果等。

优化子查询

关于子查询优化我们给出的最重要的优化建议就是尽可能使用关联查询代替，尤其是MySQL 5.6版本之前，后面更新的版本可以酌情使用关联。

优化GROUP BY和DISTINCT

在MySQL中，当无法使用索引的时候，GROUP BY使用两种策略来完成：使用临时表或者文件排序来做分组。对于任何查询语句，这两种策略的性能都有可以提升的地方。可以通过使用提示SQL_BIG_RESULT和SQL_SMALL_RESULT来让优化器按照你希望的方式运行。

如果没有通过ORDER BY子句显式地指定排序列，当查询使用GROUP BY子句的时候，结果集会自动按照分组的字段进行排序。 如果不关心结果集的顺序，而这种默认排序又导致了需要文件排序，则可以使用ORDER BY NULL ，让MySQL不再进行文件排序。也可以在GROUP BY子句中直接使用ASC或者DESC关键字，使分组的结果集按需要的方向排序。

优化LIMIT分页

在系统中需要进行分页操作的时候，我们通常会使用LIMIT加上偏移量的办法实现，同时加上合适的ORDER BY子句。如果有对应的索引，通常效率会不错，否则，MySQL需要做大量的文件排序操作。

一个非常常见又令人头疼的问题是，在偏移量非常大的时候，例如可能是LIMIT 10000,20这样的查询，这时MySQL需要查询10 020条记录然后只返回最后20条，前面10000条记录都将被抛弃，这样的代价非常高。要优化这种查询，要么是在页面中限制分页的数量，要么是优化大偏移量的性能。

优化此类分页查询的一个最简单的办法就是尽可能地使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列，然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候，这样做的效率会提升非常大。考虑下面的查询：

SELECT film_id, description FROM sakila.film ORDER BY title LIMIT 50, 5;

如果偏移量可能非常大，那么这个查询最好改写成下面的样子：

SELECT film.film_id, film.description
        -> FROM sakila.film
        -> INNER JOIN (
        ->       SELECT film_id FROM sakila.film
        ->       ORDER BY title LIMIT 50, 5
        -> ) AS lim USING(film_id);

这里的“延迟关联”将大大提升查询效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要访问的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用于优化关联查询中的LIMIT子句。

如果可以使用书签记录上次取数据的位置，也可以 在下次查询时直接从该书签记录的位置开始扫描，这样就可以避免使用OFFSET 。其他优化办法还包括使用预先计算的汇总表，或者关联到一个冗余表，冗余表只包含主键列和需要做排序的数据列。

分页的时候，另一个常用的技巧是在LIMIT语句中加上SQL_CALC_FOUND_ROWS提示（hint），这样就可以获得去掉LIMIT以后满足条件的行数，因此可以作为分页的总数。但加上这个提示以后，不管是否需要，MySQL都会扫描所有满足条件的行，然后再抛弃掉不需要的行，而不是在满足LIMIT的行数后就终止扫描。所以该提示的代价可能非常高。

一个更好的设计是将具体的页数换成“下一页”按钮，假设每页显示20条记录，那么我们每次查询时都是用LIMIT返回21条记录并只显示20条，如果第21条存在，那么我们就显示“下一页”按钮，否则就说明没有更多的数据，也就无须显示“下一页”按钮了。

另一种做法是先获取并缓存较多的数据——例如缓存1000条——然后每次分页都从这个缓存中获取。这样做可以让应用程序根据结果集的大小采取不同的策略，如果结果集少于1000，就可以在页面上显示所有的分页链接，因为数据都在缓存中，所以这样做性能不会有问题。如果结果集大于1000，则可以在页面上设计一个额外的“找到的结果多于1000条”之类的按钮。这两种策略都比每次生成全部结果集再抛弃掉不需要的数据的效率要高很多。

有时候也可以考虑使用EXPLAIN的结果中的rows列的值来作为结果集总数的近似值（实际上Google的搜索结果总数也是个近似值）。当需要精确结果的时候，再单独使用COUNT（*）来满足需求，这时如果能够使用索引覆盖扫描则通常也会比SQL_CALC_FOUND_ROWS快得多。

优化UNION查询

MySQL总是通过创建并填充临时表的方式来执行UNION查询，因此很多优化策略在UNION查询中都没法很好地使用。经常需要手工地将WHERE、LIMIT、ORDER BY等子句“下推”到UNION的各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件进行优化（例如，直接将这些子句冗余地写一份到各个子查询）。

除非确实需要服务器消除重复的行，否则就一定要使用UNION ALL，这一点很重要。如果没有ALL关键字，MySQL会给临时表加上DISTINCT选项，这会导致对整个临时表的数据做唯一性检查。这样做的代价非常高。即使有ALL关键字，MySQL仍然会使用临时表存储结果。事实上，MySQL总是将结果放入临时表，然后再读出，再返回给客户端。