三方法优化MySQL数据库查询
时间：2008-03-25 来源：剑心通明
在优化查询中，数据库应用（如MySQL）即意味着对工具的操作与使用。使用索引、使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置可达到优化查询的目的。 OGXC-k^
}0@\S#85
任何一位数据库程序员都会有这样的体会：高通信量的数据库驱动程序中，一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。 jmY)
EzdK@Czr-
如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是，像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 *p'Y{L[
yS+\W6 k
#1: 使用索引 39@FJ'sJ/
]mkS ^c]i
MySQL允许对数据库表进行索引，以此能迅速查找记录，而无需一开始就扫描整个表，由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引，此外MySQL还支持多列索引及全文检索。 0_R~*
eRi My=
给表添加一个索引非常简单，只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子： Q3us_rh
iX-rc+~
列表 A ^D&[~j:y8`
:uw*0;"C>
mysql> CREATE INDEX idx_username ON users(username); pB^mb`U_
Query OK, 1 row affected (0.15 sec) R![zEZ3p
Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 ^?q63lw[
m9vkVtj
这里，对users表的username域做索引，以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX命令可以查看索引已被创建（列表B）。 S 6:~kbl=&
\^J:1{!
列表 B p@`&ekY2
njkTdB.B
mysql> SHOW INDEX FROM users; ]fl3_%/
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ h3hnOQH@
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 7t~f &4$
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ |N;~=X1(7
| users | 1 | idx_username | 1 | username | A | NULL | NULL | NULL | YES | BTREE | | *&tlRo7k
--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ jL ]t]"{
1 row in set (0.00 sec) q1`Sw)|
SI1\h=4
值得注意的是：索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要，且很可能导致运行速度减慢，因为向表中插入或修改数据时，MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面，避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意，因为在提高插入记录的速度时，导致查询操作的速度减慢。这就需要找到一个平衡点，比如在设计索引系统时，考虑表的主要功能（数据修复及编辑）不失为一种明智的选择。 #>.t/BA
T_hG*?o
#2: 优化查询性能 {51 C{>
0 c&z$On
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明（列表C）这一过程： xvVrk>
| + r
列表 C ;w^gZiw9;`
8o~<sb07g
mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND'; miCAe.0*
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ OAK|gmi'
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | i5EcB
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ %N0fKpj
| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index | G>x2O3%
| 1 | SIMPLE | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4079 | Using where | D= ? K> T
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ Y*fTVvo
2 rows in set (0.00 sec)这里查询是基于两个表连接。EXPLAIN关键字描述了MySQL是如何处理连接这两个表。必须清楚的是，当前设计要求MySQL处理的是country表中的一条记录以及city表中的整个4019条记录。这就意味着，还可使用其他的优化技巧改进其查询方法。例如，给city表添加如下索引（列表D）： Kq6Jf4|ly
x[.PgbOu[
列表 D < L%b_Aam
\-gIv=f&5
mysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode); DK;t C"
Query OK, 4079 rows affected (0.15 sec) 3[)' %A5]
Records: 4079 Duplicates: 0 Warnings: 0 T1 2_3:Nz
3qH@h%n[O
现在，当我们重新使用EXPLAIN关键字进行查询时，我们可以看到一个显著的改进（列表E）： 0~j=;93
j:%pqw
列表 E II +]~
M=b\9l6
mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND'; r;k^.#,
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ VAO! N7q
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | FZ7,*Zxhn}
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ y3TqQ1-w
| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index | s *<_|5y
| 1 | SIMPLE | city | ref | idx_ccode | idx_ccode | 3 | const | 333 | Using where | S aQ(Mr&f
+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ f@?>h'(
2 rows in set (0.01 sec) sh& ! {
j]\>|kiF%C
在这个例子中，MySQL现在只需要扫描city表中的333条记录就可产生一个结果集，其扫描记录数几乎减少了90％！自然，数据库资源的查询速度更快，效率更高。
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任何一位数据库程序员都会有这样的体会：高通信量的数据库驱动程序中，一条糟糕的SQL查询语句可对整个应用程序的运行产生严重的影响，其不仅消耗掉更多的数据库时间，且它将对其他应用组件产生影响。 jmY)
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如同其它学科，优化查询性能很大程度上决定于开发者的直觉。幸运的是，像MySQL这样的数据库自带有一些协助工具。本文简要讨论诸多工具之三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 *p'Y{L[
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#1: 使用索引 39@FJ'sJ/
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MySQL允许对数据库表进行索引，以此能迅速查找记录，而无需一开始就扫描整个表，由此显著地加快查询速度。每个表最多可以做到16个索引，此外MySQL还支持多列索引及全文检索。 0_R~*
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给表添加一个索引非常简单，只需调用一个CREATE INDEX命令并为索引指定它的域即可。列表A给出了一个例子： Q3us_rh
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Records: 1 Duplicates: 0 Warnings: 0 ^?q63lw[
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这里，对users表的username域做索引，以确保在WHERE或者HAVING子句中引用这一域的SELECT查询语句运行速度比没有添加索引时要快。通过SHOW INDEX命令可以查看索引已被创建（列表B）。 S 6:~kbl=&
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| users | 1 | idx_username | 1 | username | A | NULL | NULL | NULL | YES | BTREE | | *&tlRo7k
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值得注意的是：索引就像一把双刃剑。对表的每一域做索引通常没有必要，且很可能导致运行速度减慢，因为向表中插入或修改数据时，MySQL不得不每次都为这些额外的工作重新建立索引。另一方面，避免对表的每一域做索引同样不是一个非常好的主意，因为在提高插入记录的速度时，导致查询操作的速度减慢。这就需要找到一个平衡点，比如在设计索引系统时，考虑表的主要功能（数据修复及编辑）不失为一种明智的选择。 #>.t/BA
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#2: 优化查询性能 {51 C{>
0 c&z$On
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。下面的一个简单例子可以说明（列表C）这一过程： xvVrk>
| + r
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8o~<sb07g
mysql> EXPLAIN SELECT city.name, city.district FROM city, country WHERE city.countrycode = country.code AND country.code = 'IND'; miCAe.0*
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| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | i5EcB
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| 1 | SIMPLE | country | const | PRIMARY | PRIMARY | 3 | const | 1 | Using index | G>x2O3%
| 1 | SIMPLE | city | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 4079 | Using where | D= ? K> T
+----+-------------+---------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+ Y*fTVvo
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\-gIv=f&5
mysql> CREATE INDEX idx_ccode ON city(countrycode); DK;t C"
Query OK, 4079 rows affected (0.15 sec) 3[)' %A5]
Records: 4079 Duplicates: 0 Warnings: 0 T1 2_3:Nz
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现在，当我们重新使用EXPLAIN关键字进行查询时，我们可以看到一个显著的改进（列表E）： 0~j=;93
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| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | FZ7,*Zxhn}
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+----+-------------+---------+-------+---------------+-----------+---------+-------+------+-------------+ f@?>h'(
2 rows in set (0.01 sec) sh& ! {
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在这个例子中，MySQL现在只需要扫描city表中的333条记录就可产生一个结果集，其扫描记录数几乎减少了90％！自然，数据库资源的查询速度更快，效率更高。
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