查詢是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中最常用的操作。查詢操作的過(guò)程比較簡(jiǎn)單，首先從客戶端發(fā)出查詢的SQL語(yǔ)句，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)端在接收到由客戶端發(fā)來(lái)的SQL語(yǔ)句后，執(zhí)行這條SQL語(yǔ)句，然后將查詢到的結(jié)果返回給客戶端。雖然過(guò)程很簡(jiǎn)單，但不同的查詢方式和數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置，對(duì)查詢的性能將會(huì)有很在的影響。

因此，本文就在MySQL中常用的查詢優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行討論。討論的內(nèi)容如：通過(guò)查詢緩沖提高查詢速度;MySQL對(duì)查詢的自動(dòng)優(yōu)化;基于索引的排序;不可達(dá)查詢的檢測(cè)和使用各種查詢選擇來(lái)提高性能。

一、 通過(guò)查詢緩沖提高查詢速度

一般我們使用SQL語(yǔ)句進(jìn)行查詢時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器每次在收到客戶端發(fā)來(lái)SQL后，都會(huì)執(zhí)行這條SQL語(yǔ)句。但當(dāng)在一定間隔內(nèi)(如1分鐘內(nèi))，接到完全一樣的SQL語(yǔ)句，也同樣執(zhí)行它。雖然這樣可以保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，但在大多數(shù)時(shí)候，數(shù)據(jù)并不要求完全的實(shí)時(shí)，也就是說(shuō)可以有一定的延時(shí)。如果是這樣的話，在短時(shí)間內(nèi)執(zhí)行完全一樣的SQL就有些得不償失。

幸好MySQL為我們提供了查詢緩沖的功能(只能在MySQL 4.0.1及以上版本使用查詢緩沖)。我們可以通過(guò)查詢緩沖在一定程度上提高查詢性能。

我們可以通過(guò)在MySQL安裝目錄中的my.ini文件設(shè)置查詢緩沖。設(shè)置也非常簡(jiǎn)單，只需要將query_cache_type設(shè)為1即可。在設(shè)置了這個(gè)屬性后，MySQL在執(zhí)行任何SELECT語(yǔ)句之前，都會(huì)在它的緩沖區(qū)中查詢是否在相同的SELECT語(yǔ)句被執(zhí)行過(guò)，如果有，并且執(zhí)行結(jié)果沒(méi)有過(guò)期，那么就直接取查詢結(jié)果返回給客戶端。但在寫(xiě)SQL語(yǔ)句時(shí)注意，MySQL的查詢緩沖是區(qū)分大小寫(xiě)的。如下列的兩條SELECT語(yǔ)句: SELECT * from TABLE1

SELECT * FROM TABLE1

上面的兩條SQL語(yǔ)句對(duì)于查詢緩沖是完全不同的SELECT。而且查詢緩沖并不自動(dòng)處理空格，因此，在寫(xiě)SQL語(yǔ)句時(shí)，應(yīng)盡量減少空格的使用，尤其是在SQL首和尾的空格(因?yàn)?，查詢緩沖并不自動(dòng)截取首尾空格)。

雖然不設(shè)置查詢緩沖，有時(shí)可能帶來(lái)性能上的損失，但有一些SQL語(yǔ)句需要實(shí)時(shí)地查詢數(shù)據(jù)，或者并不經(jīng)常使用(可能一天就執(zhí)行一兩次)。這樣就需要把緩沖關(guān)了。當(dāng)然，這可以通過(guò)設(shè)置query_cache_type的值來(lái)關(guān)閉查詢緩沖，但這就將查詢緩沖永久地關(guān)閉了。在MySQL 5.0中提供了一種可以臨時(shí)關(guān)閉查詢緩沖的方法: SELECT SQL_NO_CACHE field1, field2 FROM TABLE1

以上的SQL語(yǔ)句由于使用了SQL_NO_CACHE，因此，不管這條SQL語(yǔ)句是否被執(zhí)行過(guò)，服務(wù)器都不會(huì)在緩沖區(qū)中查找，每次都會(huì)執(zhí)行它。

我們還可以將my.ini中的query_cache_type設(shè)成2，這樣只有在使用了SQL_CACHE后，才使用查詢緩沖。 SELECT SQL_CALHE * FROM TABLE1二、MySQL對(duì)查詢的自動(dòng)優(yōu)化

索引對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)是非常重要的。在查詢時(shí)可以通過(guò)索引來(lái)提高性能。但有時(shí)使用索引反而會(huì)降低性能。我們可以看如下的SALES表: CREATE TABLE SALES

(

ID INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

NAME VARCHAR(100) NOT NULL,

PRICE FLOAT NOT NULL,

SALE_COUNT INT NOT NULL,

SALE_DATE DATE NOT NULL,

PRIMARY KEY(ID)，

INDEX (NAME)，

INDEX (SALE_DATE)

)

假設(shè)這個(gè)表中保存了數(shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù)，而我們要查詢商品號(hào)為1000的商品在2004年和2005年的平均價(jià)格。我們可以寫(xiě)如下的SQL語(yǔ)句: SELECT AVG(PRICE) FROM SALES

WHERE ID = 1000 AND SALE_DATE BETWEEN '2004-01-01' AND '2005-12-31';

如果這種商品的數(shù)量非常多，差不多占了SALES表的記錄的50%或更多。那么使用SALE_DATE字段上索引來(lái)計(jì)算平均數(shù)就有些慢。因?yàn)槿绻褂盟饕?，就得?duì)索引進(jìn)行排序操作。當(dāng)滿足條件的記錄非常多時(shí)(如占整個(gè)表的記錄的50%或更多的比例)，速度會(huì)變慢，這樣還不如對(duì)整個(gè)表進(jìn)行掃描。因此，MySQL會(huì)自動(dòng)根據(jù)滿足條件的數(shù)據(jù)占整個(gè)表的數(shù)據(jù)的比例自動(dòng)決定是否使用索引進(jìn)行查詢。

對(duì)于MySQL來(lái)說(shuō)，上述的查詢結(jié)果占整個(gè)表的記錄的比例是30%左右時(shí)就不使用索引了，這個(gè)比例是MySQL的開(kāi)發(fā)人員根據(jù)他們的經(jīng)驗(yàn)得出的。然而，實(shí)際的比例值會(huì)根據(jù)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎不同而不同。

三、 基于索引的排序

MySQL的弱點(diǎn)之一是它的排序。雖然MySQL可以在1秒中查詢大約15,000條記錄，但由于MySQL在查詢時(shí)最多只能使用一個(gè)索引。因此，如果WHERE條件已經(jīng)占用了索引，那么在排序中就不使用索引了，這將大大降低查詢的速度。我們可以看看如下的SQL語(yǔ)句: SELECT * FROM SALES WHERE NAME = “name” ORDER BY SALE_DATE DESC;

在以上的SQL的WHERE子句中已經(jīng)使用了NAME字段上的索引，因此，在對(duì)SALE_DATE進(jìn)行排序時(shí)將不再使用索引。為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們可以對(duì)SALES表建立復(fù)合索引: ALTER TABLE SALES DROP INDEX NAME, ADD INDEX (NAME, SALE_DATE)

這樣再使用上述的SELECT語(yǔ)句進(jìn)行查詢時(shí)速度就會(huì)大副提升。但要注意，在使用這個(gè)方法時(shí)，要確保WHERE子句中沒(méi)有排序字段，在上例中就是不能用SALE_DATE進(jìn)行查詢，否則雖然排序快了，但是SALE_DATE字段上沒(méi)有單獨(dú)的索引，因此查詢又會(huì)慢下來(lái)。

四、 不可達(dá)查詢的檢測(cè)

在執(zhí)行SQL語(yǔ)句時(shí)，難免會(huì)遇到一些必假的條件。所謂必假的條件是無(wú)論表中的數(shù)據(jù)如何變化，這個(gè)條件都為假。如WHERE value < 100 AND value > 200。我們永遠(yuǎn)無(wú)法找到一個(gè)既小于100又大于200的數(shù)。

如果遇到這樣的查詢條件，再去執(zhí)行這樣的SQL語(yǔ)句就是多此一舉。幸好MySQL可以自動(dòng)檢測(cè)這種情況。如我們可以看看如下的SQL語(yǔ)句: SELECT * FROM SALES WHERE NAME = “name1” AND NAME = “name2”

以上的查詢語(yǔ)句要查找NAME既等于name1又等于name2的記錄。很明顯，這是一個(gè)不可達(dá)的查詢，WHERE條件一定是假。MySQL在執(zhí)行SQL語(yǔ)句之前，會(huì)先分析WHERE條件是否是不可達(dá)的查詢，如果是，就不再執(zhí)行這條SQL語(yǔ)句了。為了驗(yàn)證這一點(diǎn)。我們首先對(duì)如下的SQL使用EXPLAIN進(jìn)行測(cè)試: EXPLAIN SELECT * FROM SALES WHERE NAME = “name1”

上面的查詢是一個(gè)正常的查詢，我們可以看到使用EXPLAIN返回的執(zhí)行信息數(shù)據(jù)中table項(xiàng)是SALES。這說(shuō)明MySQL對(duì)SALES進(jìn)行操作了。再看看下面的語(yǔ)句: EXPLAIN SELECT * FROM SALES WHERE NAME = “name1” AND NAME = “name2”

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