8.2 query 語句優化基本思路和原則
1、優化更需要優化的query；
什麼query的優化能給系統整體帶來更大的收益，這樣的query就更需要優化；一般來說，高併發低消耗(相對)的query對整個系統的影響遠比低併發高消耗的query大；高併發低消耗的query只要節省一小塊資源，整個系統就將節省一大塊資源；而低併發高消耗的query要達到同等的效果，則需要該query節省很大一塊資源；且高併發低消耗的query的危險性比低併發高消耗的query大的多
2、定位優化物件的效能瓶頸；
在拿到一條需要優化的query之後，我們首先需要判斷這個query的瓶頸到底是io還是cpu。到底是因為在資料訪問消耗了太多的時間，還是在資料的運算(如分組排序等)方面花費的了太多資源；
3、明確的優化目的；
1、要清楚資料庫能承受的最大壓力，能接受的最悲觀情況；2、要清楚該query在最理想的情況下要消耗多少資源，最糟糕又需要消耗多少資源；3、改query實現的功能在系統中的重要地位得出該query能占用的資源比例，了解該query的效率給客戶帶來的體驗影響有多大；
4、從explain入手；
再優化任何乙個目標sql前，需要有乙個清晰的目標執行計畫，再借助explain來檢測結果是否滿足自己預定的執行計畫。對於不符合預期的執行計畫需要不斷分析query的寫法和資料庫物件的資訊，繼續調整嘗試，直至得到預期的結果；
5、多使用profile；
6、永遠用小結果集驅動大的結果集；
mysql中join只有nested loop一種方式，也就是說mysql的join都是通過巢狀迴圈來實現的。驅動結果集越大，所需迴圈的次數就越多，被驅動表的訪問次數也增多，每次迴圈都不能避免cpu的消耗和io資源的消耗；
nested loop原理
7、盡可能在索引中完成排序；
8、只取出自己需要的columns；
在任何query中只取自己需要的columns，尤其是在需要排序的情況下：1、取出的colum越多需要傳送的資料報越大，需要更大的網路頻寬和網路傳輸緩衝區；2、在需要排序的情況下有兩種排序演算法：老演算法1、現將需要排序的字段和可以直接定位到相關行資料的指標資訊取出，然後在我們設定的排序區(通過sort_buffer_size引數設定)中進行排序，完成之後再根據行指標資訊取出所需的columns，這種方法需要訪問兩次資料；新演算法2、一次性將所有的columns取出，在排序區進行排序後將排完序的資料作為結果集返回客戶端；改進後的方法，減少了io消耗，但是排序需要的記憶體增大很多，如果不需要的column太多，則勢必浪費很多記憶體資源。（當需要排序的列的總大小加上order by列的大小超過了 max_length_for_sort_data定義的位元組）則會選擇老的演算法，這樣效率低；
9、僅僅使用最有效的過濾條件；
where子句中並非條件越多越好，如果兩個條件和乙個條件得出的結果一致那麼請用乙個，並且請使用索引長度更短的那個，因為索引長度越長代表所用的索引空間更大，說明訪問該索引需要讀取的資料越多。例如：id 和 name 是一一對應的，id是int型別，name是varchar(20）的那麼 where id=1 and name='劉' 或者where name='劉'都不如where id =1的訪問效率高；
10、盡可能避免複雜的join和子查詢；
由於mysql內部資源鎖爭用，query語句涉及到的表越多，鎖定的資源越多，阻塞其他執行緒也越多，這將導致併發量高的時候系統整體效能急劇下降；可以考慮將複雜的query拆分成相對簡單的語句；當然這也可能導致網路傳輸方面資源消耗增加，所以這就應該根據每個系統的情況平衡取捨；
前四條是query優化的基本思路；後面6條是優化中的基本原則。
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