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MySQL 聯(lián)合索引與Where子句的優(yōu)化 提高數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行效率

 更新時(shí)間:2012年01月30日 16:41:57   作者:  
網(wǎng)站系統(tǒng)上線至今,數(shù)據(jù)量已經(jīng)不知不覺(jué)上到500M,近8W記錄了。涉及數(shù)據(jù)庫(kù)操作的基本都是變得很慢了,這篇文章主要是說(shuō)明配置并不是數(shù)據(jù)庫(kù)操作慢的主要原因
網(wǎng)站系統(tǒng)上線至今,數(shù)據(jù)量已經(jīng)不知不覺(jué)上到500M,近8W記錄了。涉及數(shù)據(jù)庫(kù)操作的基本都是變得很慢了,用的人都會(huì)覺(jué)得躁火~~然后把這個(gè)情況在群里一貼,包括機(jī)器配置什么的一說(shuō),馬上就有群友發(fā)話(huà)了,而且?guī)臀掖_定了不是機(jī)器配置的問(wèn)題,“深圳-槍手”熱心人他的機(jī)器512內(nèi)存過(guò)百W的數(shù)據(jù)里也跑得飛快,甚至跟那些幾W塊的機(jī)器一樣牛(吹過(guò)頭了),呵呵~~~

  在群友的分析指點(diǎn)下,嘗試把排序、條件等一個(gè)一個(gè)去除來(lái)做測(cè)試,結(jié)果發(fā)現(xiàn)問(wèn)題就出在排序部分,去除排序的時(shí)候,執(zhí)行時(shí)間由原來(lái)的48秒變成0.3x秒,這是個(gè)什么檔次的變化呀~~看著這個(gè)結(jié)果我激動(dòng)ing.....

  于是我把涉及排序的字段組成一個(gè)聯(lián)合索引alter table xx add index indexname(x1,x2,x3),經(jīng)過(guò)2分鐘創(chuàng)建新索引之后再執(zhí)行同一個(gè)SQL語(yǔ)句,哇塞0.28S。。。。爽

  于是按照同樣的思路把其它幾個(gè)常用的SQL作了過(guò)些優(yōu)化,效果馬上見(jiàn)效

  過(guò)了30分鐘再查slow sql記錄文件,不好了,發(fā)現(xiàn)原來(lái)一個(gè)好好的SQL變得灰常慢了,神馬情況?

  幾經(jīng)分析和測(cè)試原來(lái)就是因?yàn)樘砑恿寺?lián)合索引的原因,而且這個(gè)SQL語(yǔ)句當(dāng)中有個(gè)or,當(dāng)把這個(gè)or改用union之后問(wèn)題排除。

  這回又得出一個(gè)心得:寫(xiě)SQL的時(shí)候千萬(wàn)別一時(shí)就手,隨便寫(xiě)個(gè)就OK,那會(huì)為以為帶來(lái)很?chē)?yán)重的后果。

  再附上一段關(guān)于Where子句的執(zhí)行順序:

  在用MySQL查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候,連接了很多個(gè)用,發(fā)現(xiàn)非常慢。例如:

  SELECT ... WHERE p.languages_id = 1 AND m.languages_id = 1 AND c.languages_id = 1 AND t.languages_id = 1 AND p.products_id IN (472,474)

  這樣查詢(xún)需要20多秒,雖然在各個(gè)字段上都建立了索引。用分析Explain SQL一分析,發(fā)現(xiàn)在第一次分析過(guò)程中就返回了幾萬(wàn)條數(shù)據(jù):

  WHERE p.languages_id = 1 ,然后再依次根據(jù)條件,縮小范圍。

  而我改變一下WHERE 字段的位置之后,速度就有了明顯地提高:

  WHERE p.products_id IN (472,474) AND p.languages_id = 1 AND m.languages_id = 1 AND c.languages_id = 1 AND t.languages_id = 1

  這樣,第一次的條件是p.products_id IN (472,474),它返回的結(jié)果只有不到10條,接下來(lái)還要根據(jù)其它的條件來(lái)過(guò)濾,自然在速度上有了較大的提升。

  經(jīng)過(guò)實(shí)踐發(fā)現(xiàn),不要以為WHERE中的字段順序無(wú)所謂,可以隨便放在哪,應(yīng)該盡可能地第一次就過(guò)濾掉大部分無(wú)用的數(shù)據(jù),只返回最小范圍的數(shù)據(jù)。

  希望能幫到有同樣遭遇的朋友。

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