本篇文章給大家帶來了關于mysql的相關知識，其中主要介紹了關于性能優化的相關問題，包括了查詢優化等內容，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

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在編寫快速的查詢之前，需要清楚一點，真正重要的是響應時間，而且要知道在整個SQL語句的執行過程中每個步驟都花費了多長時間，要知道哪些步驟是拖垮執行效率的關鍵步驟，想要做到這點，必須要知道查詢的生命周期，然后進行優化，不同的應用場景有不同的優化方式，不要一概而論，具體情況具體分析。

一、查詢慢的原因

1、網絡

2、CPU

3、IO

4、上下文切換

5、系統調用

6、生成統計信息

7、鎖等待時間

二、優化數據訪問

1、查詢性能低下的主要原因是訪問的數據太多，某些查詢不可避免的需要篩選大量的數據，我們可以通過減少訪問數據量的方式進行優化

（1）確認應用程序是否在檢索大量超過需要的數據

（2）確認mysql服務器層是否在分析大量超過需要的數據行

2、是否向數據庫請求了不需要的數據

（1）查詢不需要的記錄（我們常常會誤以為mysql會只返回需要的數據，實際上mysql卻是先返回全部結果再進行計算，在日常的開發習慣中，經常是先用select語句查詢大量的結果，然后獲取前面的N行后關閉結果集。優化方式是在查詢后面添加limit）

（2）多表關聯時返回全部列（select * from actor inner join film_actor using(actor_id) inner join film using(film_id) where film.title='Academy Dinosaur';select actor.* from actor…;）

（3）總是取出全部列（在公司的企業需求中，禁止使用select *,雖然這種方式能夠簡化開發，但是會影響查詢的性能，所以盡量不要使用）

（4）重復查詢相同的數據（如果需要不斷的重復執行相同的查詢，且每次返回完全相同的數據，因此，基于這樣的應用場景，我們可以將這部分數據緩存起來，這樣的話能夠提高查詢效率。）

三、執行過程的優化

1、查詢緩存

在解析一個查詢語句之前，如果查詢緩存是打開的，那么mysql會優先檢查這個查詢是否命中查詢緩存中的數據，如果查詢恰好命中了查詢緩存，那么會在返回結果之前會檢查用戶權限，如果權限沒有問題，那么mysql會跳過所有的階段，就直接從緩存中拿到結果并返回給客戶端

2、查詢優化處理

mysql查詢完緩存之后會經過以下幾個步驟：解析SQL、預處理、優化SQL執行計劃，這幾個步驟出現任何的錯誤，都可能會終止查詢。

（1）語法解析器和預處理

mysql通過關鍵字將SQL語句進行解析，并生成一顆解析樹，mysql解析器將使用mysql語法規則驗證和解析查詢，例如驗證使用使用了錯誤的關鍵字或者順序是否正確等等，預處理器會進一步檢查解析樹是否合法，例如表名和列名是否存在，是否有歧義，還會驗證權限等等
（2）查詢優化器

當語法樹沒有問題之后，相應的要由優化器將其轉成執行計劃，一條查詢語句可以使用非常多的執行方式，最后都可以得到對應的結果，但是不同的執行方式帶來的效率是不同的，優化器的最主要目的就是要選擇最有效的執行計劃。

mysql使用的是基于成本的優化器，在優化的時候會嘗試預測一個查詢使用某種查詢計劃時候的成本，并選擇其中成本最小的一個。

a、select count(*) from film_actor; show status like 'last_query_cost';

可以看到這條查詢語句大概需要做1104個數據頁才能找到對應的數據，這是經過一系列的統計信息計算來的.

(a) 每個表或者索引的頁面個數

(b) 索引的基數

(c) 索引和數據行的長度

(d) 索引的分布情況

b、在很多情況下mysql會選擇錯誤的執行計劃，原因如下：

（a）統計信息不準確（InnoDB因為其mvcc的架構，并不能維護一個數據表的行數的精確統計信息）

（b） 執行計劃的成本估算不等同于實際執行的成本(有時候某個執行計劃雖然需要讀取