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mysql的SELECT效率為什么會低

發布時間:2022-01-14 15:35:11 來源:億速云 閱讀:168 作者:iii 欄目:大數據

本文小編為大家詳細介紹“mysql的SELECT效率為什么會低”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“mysql的SELECT效率為什么會低”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。

一、效率低的原因

先看一下最新《阿里java開發手冊(泰山版)》中 MySQL 部分描述:

4 - 1. 【強制】在表查詢中,一律不要使用 * 作為查詢的字段列表,需要哪些字段必須明確寫明。

說明:

增加查詢分析器解析成本。

增減字段容易與 resultMap 配置不一致。

無用字段增加網絡 消耗,尤其是 text 類型的字段。

這份最新手冊可以關注Java技術棧公眾號在后臺回復手冊獲取,開發手冊中比較概括的提到了幾點原因,讓我們深入一些看看: 

1. 不需要的列會增加數據傳輸時間和網絡開銷

用“SELECT * ”數據庫需要解析更多的對象、字段、權限、屬性等相關內容,在 SQL 語句復雜,硬解析較多的情況下,會對數據庫造成沉重的負擔。

增大網絡開銷;* 有時會誤帶上如log、IconMD5之類的無用且大文本字段,數據傳輸size會幾何增漲。如果DB和應用程序不在同一臺機器,這種開銷非常明顯

即使 mysql 服務器和客戶端是在同一臺機器上,使用的協議還是 tcp,通信也是需要額外的時間。 

2. 對于無用的大字段,如 varchar、blob、text,會增加 io 操作

準確來說,長度超過 728 字節的時候,會先把超出的數據序列化到另外一個地方,因此讀取這條記錄會增加一次 io 操作。(MySQL InnoDB) 

3. 失去MySQL優化器“覆蓋索引”策略優化的可能性

SELECT * 杜絕了覆蓋索引的可能性,而基于MySQL優化器的“覆蓋索引”策略又是速度極快,效率極高,業界極為推薦的查詢優化方式。

例如,有一個表為t(a,b,c,d,e,f),其中,a為主鍵,b列有索引。

那么,在磁盤上有兩棵 B+ 樹,即聚集索引和輔助索引(包括單列索引、聯合索引),分別保存(a,b,c,d,e,f)和(a,b),如果查詢條件中where條件可以通過b列的索引過濾掉一部分記錄,查詢就會先走輔助索引,如果用戶只需要a列和b列的數據,直接通過輔助索引就可以知道用戶查詢的數據。

如果用戶使用select *,獲取了不需要的數據,則首先通過輔助索引過濾數據,然后再通過聚集索引獲取所有的列,這就多了一次b+樹查詢,速度必然會慢很多。

mysql的SELECT效率為什么會低

由于輔助索引的數據比聚集索引少很多,很多情況下,通過輔助索引進行覆蓋索引(通過索引就能獲取用戶需要的所有列),都不需要讀磁盤,直接從內存取,而聚集索引很可能數據在磁盤(外存)中(取決于buffer pool的大小和命中率),這種情況下,一個是內存讀,一個是磁盤讀,速度差異就很顯著了,幾乎是數量級的差異。

二、索引知識延申

上面提到了輔助索引,在MySQL中輔助索引包括單列索引、聯合索引(多列聯合),單列索引就不再贅述了,這里提一下聯合索引的作用。圖解 MySQL 索引:B-樹、B+樹,這篇推薦看下。

 

聯合索引 (a,b,c)

聯合索引 (a,b,c) 實際建立了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引

我們可以將組合索引想成書的一級目錄、二級目錄、三級目錄,如index(a,b,c),相當于a是一級目錄,b是一級目錄下的二級目錄,c是二級目錄下的三級目錄。要使用某一目錄,必須先使用其上級目錄,一級目錄除外。

如下:

mysql的SELECT效率為什么會低

聯合索引的優勢

1) 減少開銷

建一個聯合索引 (a,b,c) ,實際相當于建了 (a)、(a,b)、(a,b,c) 三個索引。每多一個索引,都會增加寫操作的開銷和磁盤空間的開銷。對于大量數據的表,使用聯合索引會大大的減少開銷! 

2)覆蓋索引

對聯合索引 (a,b,c),如果有如下 sql 的,

SELECT a,b,c from table where a='xx' and b = 'xx';
 

那么 MySQL 可以直接通過遍歷索引取得數據,而無需回表,這減少了很多的隨機 io 操作。減少 io 操作,特別是隨機 io 其實是 DBA 主要的優化策略。所以,在真正的實際應用中,覆蓋索引是主要的提升性能的優化手段之一。 

3)效率高

索引列多,通過聯合索引篩選出的數據越少。比如有 1000W 條數據的表,有如下SQL:

select col1,col2,col3 from table where col1=1 and col2=2 and col3=3; 

假設:假設每個條件可以篩選出 10% 的數據。

A. 如果只有單列索引,那么通過該索引能篩選出 1000W10%=100w 條數據,然后再回表從 100w 條數據中找到符合 col2=2 and col3= 3 的數據,然后再排序,再分頁,以此類推(遞歸);

B. 如果是(col1,col2,col3)聯合索引,通過三列索引篩選出 1000w10% 10% *10%=1w,效率提升可想而知!

索引是建的越多越好嗎

答案自然是否定的

數據量小的表不需要建立索引,建立會增加額外的索引開銷

不經常引用的列不要建立索引,因為不常用,即使建立了索引也沒有多大意義

經常頻繁更新的列不要建立索引,因為肯定會影響插入或更新的效率

數據重復且分布平均的字段,因此他建立索引就沒有太大的效果(例如性別字段,只有男女,不適合建立索引)

數據變更需要維護索引,意味著索引越多維護成本越高。

更多的索引也需要更多的存儲空間

讀到這里,這篇“mysql的SELECT效率為什么會低”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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