MSQL系列(六) Mysql实战-SQL语句优化

Mysql实战-SQL语句优化

前面我们讲解了索引的存储结构，B+Tree的索引结构，以及索引最左侧匹配原则，Explain的用法，可以看到是否使用了索引，今天我们讲解一下SQL语句的优化及如何优化

文章目录

      • Mysql实战-SQL语句优化
        • 1.表结构
        • 2 where语句及order的列 建立索引
        • 3. where语句不要使用!=,<>
        • 4.where语句不要or进行判断
        • 5.where语句不要使用 like模糊查询
        • 6.where语句 不要 in 和not in， 可能也会导致全表扫描
        • 7.where语句不要使用表达式计算及函数运算

1.表结构

新建表结构 user， user_info

#新建表结构 user
CREATE TABLE `user` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`id_card` char(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '身份证ID',`user_name` char(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL COMMENT '用户名字',`age` int NOT NULL COMMENT '年龄',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='用户表'
  1. id 主键id列
  2. id_card 身份证id
  3. user_name 用户姓名
  4. age 年龄

先插入测试数据, 插入 5条测试数据

INSERT INTO `test`.`user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (1, '11', 'aa', 10);
INSERT INTO `test`.`user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (2, '22', 'bb', 20);
INSERT INTO `test`.`user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (3, '33', 'cc', 30);
INSERT INTO `test`.`user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (4, '44', 'dd', 40);
INSERT INTO `test`.`user` (`id`, `id_card`, `user_name`, `age`) VALUES (5, '55', 'ee', 50);
2 where语句及order的列 建立索引

表结构先不创建索引，我们看下执行分析
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE user_name=“AA”;

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name="AA";

执行成功， type=ALL表示没有索引，查询效率低下
在这里插入图片描述

我们在 user_name上建立索引后，再看下

#创建索引
alter  table `user` add index `idx_name`(`user_name`);#执行分析
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name="AA";

使用了索引，查询效率提升
在这里插入图片描述

3. where语句不要使用!=,<>

where语句中使用!= 或者 <>, 或者使用 between and 都会是引擎放弃索引，进行全表扫描

我们新建 age的索引，然后基于age去做查询分析

#创建age索引
alter  table `user` add index `idx_age`(`age`);
#执行分析
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age=10;

使用age索引进行查询，没有问题
在这里插入图片描述
现在我们使用 ！= 或者 <> 来进行查询，执行查询分析

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age !=10;
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age <>10;
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age BETWEEN 10 and 20;
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age > 10 and age < 20 ;

执行结果全都是 type=range 表示在索引范围内查找,对索引的扫描开始于某一点,返回匹配值域的行, 已经不是ref类型了，效率已经不高了
Extra 其他信息= using index condition 表示会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行；
using index condition = using index + 回表 + where 过滤
在这里插入图片描述

4.where语句不要or进行判断

where语句使用or判断，也会导致引擎放弃索引，进而进行全表扫描
使用 or， 也会造成 type=range的情况

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age =10 or age =20;

在这里插入图片描述
这种情况，我们可以采用 union all 来进行优化

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age =10 union all  SELECT * FROM `user` WHERE age =20 ;

在这里插入图片描述

5.where语句不要使用 like模糊查询

like模糊查询，也会导致 全表扫描

#1.左侧开头精确匹配，右侧结果模糊
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "a%";
#2.左侧开头模糊，右侧结果精确匹配
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "%a";
#3.左侧开头模糊，右侧结果模糊
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "%a%";

上面3种情况，我们来逐一分析

  1. 左侧开头精确匹配，右侧结果模糊, 查询会使用左侧索引进行匹配，type=range
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "a%";

在这里插入图片描述
2. 左侧开头模糊，右侧结果精确匹配， 查询不会使用索引，全表扫描 type=ALL

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "%a";

在这里插入图片描述
3. 左侧开头模糊，右侧结果模糊, 查询不会使用索引，全表扫描 type=ALL

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE user_name like "%a%";

在这里插入图片描述

6.where语句 不要 in 和not in， 可能也会导致全表扫描

where子语句，使用 in，not in 也有可能导致全表扫描

所以使用in 到底走不走索引呢？

  • in通常是走索引的
  • IN 的条件过多，会导致索引失效，走索引扫描
  • 当in后面的数据在数据表中超过一定的数量 （有人说是30%，假如上面的例子的全部数据大约100条，匹配数据超过30条 ），会走全表扫描，即不走索引
  • in走不走索引和后面的数据有关系，这个比例不准

我表中5条数据， 我现在 in(10,20,30,40), in了4条，但是依旧走了索引 type=range， key=idx_age

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age in(10,20,30,40);

在这里插入图片描述

我现在再加一个in条件 in(10,20,30,40,50), 此刻就没有走索引， type=ALL

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age in(10,20,30,40,50);

在这里插入图片描述

但是 not in 是肯定不走索引的，这是我们明确禁止的

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age not in(1,2);

在这里插入图片描述

7.where语句不要使用表达式计算及函数运算

where子句，不要使用表达式计算或者函数运算，这回导致全表扫描

EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE age / 2 =10;
EXPLAIN SELECT * FROM `user` WHERE SUBSTRING(user_name,1,3)="aa";

执行结果全部都是 type=ALL,使用表达式计算和函数的 都不会使用索引
在这里插入图片描述

至此，我们了解如何去优化查询语句，在平时项目中，也应该多注意这些用法，防止出现线上事故

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/111227.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

GDPU 数据结构 天码行空5

GDPU 数据结构 天码行空5

一、实验目的 1&#xff0e;掌握队列的顺序存储结构 2&#xff0e;掌握队列先进先出运算原则在解决实际问题中的应用 二、实验内容 仿照教材顺序循环队列的例子&#xff0c;设计一个只使用队头指针和计数器的顺序循环队列抽象数据类型。其中操作包括&#xff1a;初始化、入队…
阅读更多...
开关电源芯片好坏的判断标准是什么？如何判断电源芯片的好坏？

开关电源芯片好坏的判断标准是什么？如何判断电源芯片的好坏？

电源芯片是电子设备的一个重要元件&#xff0c;如果电源芯片损坏&#xff0c;那么设备也将停止工作。开关电源芯片是一种电源管理器件&#xff0c;可以将输入电压转换为稳定的输出电压。为了开关电源芯片可以正常稳定运行以及电子设备可以正常工作&#xff0c;对于电源芯片的检…
阅读更多...
Python万圣节蝙蝠

Python万圣节蝙蝠

目录 系列文章 前言 蝙蝠 程序设计 程序分析 运行结果 尾声 系列文章 序号文章目录直达链接1浪漫520表白代码https://want595.blog.csdn.net/article/details/1306668812满屏表白代码https://want595.blog.csdn.net/article/details/1297945183跳动的爱心https://want5…
阅读更多...
ES6 Symbol 数据结构

ES6 Symbol 数据结构

1. Symbol概念以及引入原因 ES6 引入了的一种新的原始数据类型Symbol&#xff0c;表示独一无二的值。它是 JavaScript 语言的第七种数据类型&#xff0c;前六种是&#xff1a;undefined、null、布尔值&#xff08;Boolean&#xff09;、字符串&#xff08;String&#xff09;、…
阅读更多...
【无标题】光伏逆变器的IEC62109测试，逆变器IEC62109测试项目

【无标题】光伏逆变器的IEC62109测试，逆变器IEC62109测试项目

光伏逆变器的IEC62109测试&#xff0c;逆变器IEC62109测试项目 逆变器又称电源调整器&#xff0c;根据逆变器在光伏发电系统中的用途可分为独立型电源用和并网用二种。根据波形调制方式又可分为方波逆变器、阶梯波逆变器、正弦波逆变器和组合式三相逆变器。对于用于并网系统的…
阅读更多...
潮玩宇宙：收藏、交流与竞技的数字乐园

潮玩宇宙：收藏、交流与竞技的数字乐园

最近爆火的新项目潮玩宇宙&#xff0c;想必有很多人入场了&#xff0c;代理商宣传投资147一个月回本&#xff0c;确实是现在做到了&#xff0c;现在平台一颗宝石的价格已经超过美金了&#xff0c;还有一大部分人在等待进场&#xff0c;潮玩宇宙旗下奖券世界和养猪农场已经做了有…
阅读更多...
Docker 安装zookeeper

Docker 安装zookeeper

一、安装单机版 1、拉取镜像 docker pull zookeeper2、创建挂载目录 mkdir -p /mydata/zookeeper/{conf,data,logs}3、新建配置文件 cd /mydata/zookeeper/conf vi zoo.cfgdataDir/data dataLogDir/logs tickTime2000 initLimit10 syncLimit5 clientPort21814、单机主机启…
阅读更多...
电脑蓝牙与ESP32蓝牙连接，让电脑发现ESP32

电脑蓝牙与ESP32蓝牙连接，让电脑发现ESP32

win11蓝牙默认只查看常见蓝牙设备。ESP32创建的蓝牙很有可能是看不到的。 再蓝牙设备发现一栏选择高级&#xff0c;才能查看所有蓝牙设备。 只要下面几行代码&#xff0c;就能让PC发现ESP32 #include <BLEDevice.h> // 引入相关库void setup() {BLEDevice::init("…
阅读更多...
【系统与工具】系统环境——VMware安装系统

【系统与工具】系统环境——VMware安装系统

文章目录 0.1 安装VMware0.2 下载ubuntu镜像0.3 创建系统实例0.4 安装ubuntu0.5 实例配置项0.5.1 安装VMware tools0.5.2 修改静态IP0.5.3 ssh连接 0.6 克隆0.6.1 克隆实例生成MAC地址 0.6.2 修改静态ip0.6.3 修改主机密码名称 参考&#xff1a;https://blog.csdn.net/m0_51913…
阅读更多...
ios safari 正则兼容问题

ios safari 正则兼容问题

背景: 系统是自己开发的采购管理系统; 最近升级系统之后客户反馈部分苹果手机现在在进入单据界面的时候报错, 内容显示不全; 安卓手机正常; 苹果首页是之前有使用过系统的才不行, 如果是之前没有使用过系统, 现在也是可以; 也尝试清理过缓存,更换浏览器都也是不行; 也更…
阅读更多...
用Python造轮子

用Python造轮子

目录 背景安装setuptools库准备要打包的代码创建setup.py文件打包生成whl文件把库装到电脑上使用这个库 背景 如何把自己写的代码&#xff0c;打包成库方便其他人使用 安装setuptools库 正所谓想要富先修路&#xff0c;先把造轮子要用的库装上 pip install wheel pip insta…
阅读更多...
供应链 | 零售商-供应商柔性承诺契约:一种鲁棒优化方法 (二）

供应链 | 零售商-供应商柔性承诺契约:一种鲁棒优化方法 (二）

原文作者&#xff1a;Aharon Ben-Tal, Boaz Golany, Arkadi Nemirovski, Jean-Philippe Vial​ 引用&#xff1a;Ben-Tal, A., Golany, B. , Nemirovski, A., & Vial, J. P… (2005). Retailer-supplier flexible commitments contracts: a robust optimization approach. …
阅读更多...
常见面试题-Redis专栏（一）

常见面试题-Redis专栏（一）

typora-copy-images-to: imgs了解 redis 中的大key吗&#xff1f;多大算是大key呢&#xff1f;如何解决&#xff1f; 答&#xff1a; redis 的大 key 指的是 key 对应的 value 所占用的内存比较大。 对于 string 类型来说&#xff0c;一般情况下超过 10KB 则认为是大 key&…
阅读更多...
Flink学习之旅：（三）Flink源算子（数据源）

Flink学习之旅：（三）Flink源算子（数据源）

1.Flink数据源 Flink可以从各种数据源获取数据&#xff0c;然后构建DataStream 进行处理转换。source就是整个数据处理程序的输入端。 数据集合数据文件Socket数据kafka数据自定义Source 2.案例 2.1.从集合中获取数据 创建 FlinkSource_List 类&#xff0c;再创建个 Student 类…
阅读更多...
PHP 如何查看php函数源码

PHP 如何查看php函数源码

一、在git找到php对应的版本 找到对应的分支版本可以下载也可以在线直接查看 通过这个地址 https://github.com/php/php-src 二、下面已shuffle函数举例&#xff0c;版本为7.4 找到对应的版本进入 点击ext&#xff0c;这个文件夹里面是存放函数的目录 在文件夹里搜不到stu…
阅读更多...
【疯狂Java讲义】Java学习记录（使用jar命令打包）

【疯狂Java讲义】Java学习记录（使用jar命令打包）

jar命令 把多个文件打包成一个压缩包——这个压缩包和WinZip的压缩格式是一样的。 区别在于jar压缩的文件默认多一个META-INF的文件夹&#xff0c;该文件夹里包含一个MANIFEST.MF的文件&#xff08;清单&#xff09;。 通常来说&#xff0c;得到的压缩包有3种&#xff08;压缩格…
阅读更多...
mac虚拟机安装配置qt遇到的坑

mac虚拟机安装配置qt遇到的坑

本人的环境大致如下&#xff1a; VMware Workstation 16pro Mac镜像 macOS.Mojave10.14.6 &#xff08;后面在系统中升级到了 Sonoma 14.0&#xff09; Qt5.9.6 Xcode15.0 问题1&#xff1a; 环境都安装好后&#xff0c;qt创建工程一直只有.pro文件&#xff0c;看不到头文件和c…
阅读更多...
paddlenlp:社交网络中多模态虚假媒体内容核查（特征篇）

paddlenlp:社交网络中多模态虚假媒体内容核查（特征篇）

初赛之特征构造 写在前面一、安装paddleOCR二、代码部分三、模型优缺点四、写在最后 写在前面 通过前面两篇文章的介绍&#xff0c;我们可以大致的知道模型用到的特征分为四块&#xff1a;qCap&#xff0c;qImg&#xff0c;captions&#xff0c;imgs。根据这些特征&#xff0c…
阅读更多...
springmvc视图格式——模板引擎freemarker输出HTML文本

springmvc视图格式——模板引擎freemarker输出HTML文本

目录 1. freemarker 介绍创建测试工程2.2.2) 配置文件2.2.3) 创建模型类2.2.4) 创建模板2.2.5) 创建controller2.2.6) 创建启动类2.2.7) 测试 2.3) freemarker基础2.3.1) 基础语法种类2.3.2) 集合指令&#xff08;List和Map&#xff09;2.3.3) if指令2.3.4) 运算符2.3.5) 空值处…
阅读更多...
TStor CSP文件存储在大模型训练中的实践

TStor CSP文件存储在大模型训练中的实践

业务背景 大模型作为人工智能领域的重要发展趋势&#xff0c;正在逐渐改变人们的生活和工作方式。随着近年来大模型领域技术的突破&#xff0c;各类语言模型、图像模型、视频模型快速演进&#xff0c;国内外市场也不断涌现出优秀的大模型研究及商业化平台&#xff0c;预期通过…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023