MySQL进阶之SQL优化（group by优化，limit优化，count优化，update优化）

SQL优化

group by优化

首先删除所有索引，执行命令

mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;

+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra           |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |   18 |   100.00 | Using temporary |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-----------------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

然后，我们在针对于 profession ， age， status 创建一个联合索引

mysql> create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession , age , status);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ;
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys        | key                  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_user_pro_age_sta | idx_user_pro_age_sta | 54      | NULL |   18 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)

 我们发现，如果仅仅根据age分组，就会出现 Using temporary ；而如果是 根据 profession,age两个字段同时分组，则不会出现 Using temporary。原因是因为对于分组操作， 在联合索引中，也是符合最左前缀法则的。

mysql> explain select profession , count(*) from tb_user group by profession ,age;
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys        | key                  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_user_pro_age_sta | idx_user_pro_age_sta | 54      | NULL |   18 |   100.00 | Using index |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select age , count(*) from tb_user group by age;
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------+
| id | select_type | table   | partitions | type  | possible_keys        | key                  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                        |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tb_user | NULL       | index | idx_user_pro_age_sta | idx_user_pro_age_sta | 54      | NULL |   18 |   100.00 | Using index; Using temporary |
+----+-------------+---------+------------+-------+----------------------+----------------------+---------+------+------+----------+------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

 

所以，在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能：

A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

limit优化

在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。

当在进行分页查询时，如果执行 limit 2000000,10 ，此时需要MySQL排序前2000010 记 录，仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大 。

优化思路: 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查 询形式进行优化。

mysql> select id from tb_user order by id limit 0,10;
+----+
| id |
+----+
|  1 |
|  2 |
|  3 |
|  4 |
|  5 |
|  6 |
|  7 |
|  8 |
|  9 |
| 10 |
+----+
10 rows in set (0.00 sec)
#将上面的命令当做一张表来查询
mysql> select t.* from tb_user t,(select id from tb_user order by id limit 0,10) a where t.id = a.id;

count优化

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。

用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）

mysql> select count(id) from tb_user;
+-----------+
| count(id) |
+-----------+
|        18 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(name) from tb_user;
+-------------+
| count(name) |
+-------------+
|          18 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(1) from tb_user;
+----------+
| count(1) |
+----------+
|       18 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

count用法	含义
count(主 键)	InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 主键id 值都取出来，返回给服务层。 服务层拿到主键后，直接按行进行累加(主键不可能为null)
count(字段)	没有not null 约束 : InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出 来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加。 有not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返 回给服务层，直接按行进行累加。
count(数字)	InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1” 进去，直接按行进行累加。
count(*)	InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接 按行进行累加。

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count()，所以尽 量使用 count()。

update优化

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。

但是当我们在执行如下SQL时。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能 大大降低。

InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁 ,并且该索引不能失效，否则会从行锁 升级为表锁 。