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01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的?
02 | 日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?
03 | 事务隔离:为什么你改了我还看不见?
04 | 深入浅出索引(上)
05 | 深入浅出索引(下)
06 | 全局锁和表锁 :给表加个字段怎么有这么多阻碍?
07 | 行锁功过:怎么减少行锁对性能的影响?
08 | 事务到底是隔离的还是不隔离的?
09 | 普通索引和唯一索引,应该怎么选择?
10 | MySQL为什么有时候会选错索引?
11 | 怎么给字符串字段加索引?
12 | 为什么我的MySQL会“抖”一下?
13 | 为什么表数据删掉一半,表文件大小不变?
14 | count(*)这么慢,我该怎么办?
15 | 答疑文章(一):日志和索引相关问题
16 | “order by”是怎么工作的?
17 | 如何正确地显示随机消息?
18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大?
19 | 为什么我只查一行的语句,也执行这么慢?
20 | 幻读是什么,幻读有什么问题?
21 | 为什么我只改一行的语句,锁这么多?
22 | MySQL有哪些“饮鸩止渴”提高性能的方法?
23 | MySQL是怎么保证数据不丢的?
24 | MySQL是怎么保证主备一致的?
25 | MySQL是怎么保证高可用的?
26 | 备库为什么会延迟好几个小时?
27 | 主库出问题了,从库怎么办?
28 | 读写分离有哪些坑?
29 | 如何判断一个数据库是不是出问题了?
30 | 答疑文章(二):用动态的观点看加锁
31 | 误删数据后除了跑路,还能怎么办?
32 | 为什么还有kill不掉的语句?
33 | 我查这么多数据,会不会把数据库内存打爆?
34 | 到底可不可以使用join?
35 | join语句怎么优化?
36 | 为什么临时表可以重名?
37 | 什么时候会使用内部临时表?
38 | 都说InnoDB好,那还要不要使用Memory引擎?
39 | 自增主键为什么不是连续的?
40 | insert语句的锁为什么这么多?
41 | 怎么最快地复制一张表?
42 | grant之后要跟着flush privileges吗?
43 | 要不要使用分区表?
44 | 答疑文章(三):说一说这些好问题
45 | 自增id用完怎么办?
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MySQL 实战 45 讲
小册名称:MySQL 实战 45 讲
### 18 | 为什么这些SQL语句逻辑相同,性能却差异巨大? 在数据库开发与管理中,SQL(Structured Query Language)作为与数据库交互的标准语言,其性能优化是每位开发者必须面对的重要课题。令人困惑的是,有时看似逻辑完全相同的SQL语句,在执行时却展现出截然不同的性能表现。这种差异背后,隐藏着数据库查询优化器的工作原理、索引的使用效率、数据分布特征以及查询执行计划等多个层面的复杂因素。本章将深入剖析这些原因,帮助读者理解并优化SQL语句的性能。 #### 一、SQL查询优化器的作用与局限 **1.1 优化器的角色** SQL查询优化器是数据库管理系统(DBMS)中的一个核心组件,负责将用户提交的SQL语句转换成高效的执行计划。这个转换过程包括选择最佳的索引、决定连接(JOIN)操作的顺序、是否使用并行处理等。优化器的目标是找到执行成本最低的查询计划,以最小化查询的响应时间或资源消耗。 **1.2 局限性与启发式算法** 然而,优化器并非万能。由于数据库状态(如表大小、索引、数据分布等)的动态变化,以及查询复杂性的增加,优化器可能无法在所有情况下都找到最优解。此外,为了保持合理的响应时间,优化器通常采用启发式算法来快速生成“足够好”的执行计划,而非穷举所有可能的执行计划来寻找绝对最优解。 #### 二、索引对性能的影响 **2.1 索引的基本概念** 索引是数据库中一种特殊的数据结构,用于快速定位表中的特定数据。通过减少数据库系统需要扫描的数据量,索引可以显著提高查询效率。然而,并非所有索引都会带来性能提升,不恰当的索引甚至可能降低查询性能,因为索引本身也需要占用存储空间和维护成本。 **2.2 索引的选择性** 索引的选择性是指索引列中不同值的数量与表中总记录数的比例。高选择性的索引(如主键、唯一索引)能更有效地缩小搜索范围,提高查询效率。相反,低选择性的索引(如性别、地区等只有少量不同值的列)可能无法显著减少需要扫描的数据量,反而增加了索引维护的开销。 **2.3 索引覆盖与跳跃** 索引覆盖是指查询所需的所有列都包含在索引中,这样数据库就无需回表(访问原始数据表)即可获得所需数据,大大提高了查询效率。而索引跳跃则是因为查询条件或查询列不完全匹配索引结构,导致数据库需要多次访问索引或回表,从而降低了查询性能。 #### 三、查询执行计划的差异 **3.1 执行计划的生成** 当优化器接收到一个SQL查询时,它会根据当前数据库的统计信息、索引配置以及查询本身的特点,生成多个可能的执行计划,并估算每个计划的成本。最终,优化器会选择成本最低的计划作为实际执行计划。 **3.2 执行计划的差异来源** - **数据分布变化**:随着数据的插入、更新和删除,表中的数据分布可能发生变化,导致原有索引的选择性降低或失效,进而影响执行计划的选择。 - **统计信息准确性**:数据库会定期收集并更新表的统计信息,以辅助优化器做出决策。如果统计信息过时或不准确,优化器可能无法生成最优的执行计划。 - **查询条件的微小变化**:即使两个SQL语句的逻辑几乎相同,查询条件的微小变化(如使用不同的函数、改变条件顺序等)也可能导致优化器选择不同的执行路径。 **3.3 查看和分析执行计划** 大多数数据库都提供了查看和分析执行计划的功能(如MySQL的`EXPLAIN`或`EXPLAIN ANALYZE`)。通过分析执行计划,可以了解查询是如何被执行的,包括是否使用了索引、连接顺序、是否有全表扫描等,从而找到性能瓶颈并进行优化。 #### 四、常见性能问题及其优化策略 **4.1 全表扫描与索引扫描** - **问题**:当查询未能利用索引进行快速定位时,数据库将不得不执行全表扫描,这会显著增加查询时间。 - **优化策略**:确保查询条件中的列被索引,并考虑使用复合索引来覆盖多个查询条件。 **4.2 索引失效** - **问题**:在某些情况下,即使存在索引,数据库也可能因为查询条件中的函数操作、类型转换或LIKE模糊匹配以'%'开头等原因而无法有效利用索引。 - **优化策略**:避免在索引列上使用函数或进行类型转换;优化LIKE模糊匹配的条件,尽量使其能够利用前缀索引。 **4.3 连接(JOIN)操作的优化** - **问题**:连接操作是SQL查询中常见的性能瓶颈之一,特别是当连接多个大表时。 - **优化策略**:优化连接顺序,确保先连接较小的表;使用索引来加速连接操作;考虑使用临时表或物化视图来存储中间结果。 **4.4 并发与锁竞争** - **问题**:在高并发环境下,多个查询可能同时访问同一数据资源,导致锁竞争和性能下降。 - **优化策略**:优化事务设计,减少锁的粒度;使用乐观锁代替悲观锁;合理设计索引以减少锁的竞争。 #### 五、总结 相同的SQL逻辑之所以会展现出截然不同的性能表现,是由于数据库查询优化器的工作机制、索引的使用效率、数据分布特征以及查询执行计划等多个因素共同作用的结果。为了优化SQL语句的性能,我们需要深入理解这些因素之间的相互作用关系,并采取相应的优化策略。通过查看和分析执行计划、优化索引设计、调整查询逻辑以及改善数据库环境等方式,我们可以显著提升SQL查询的性能,为数据库应用的高效运行提供有力保障。
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