查漏补缺第四期(Mysql相关)-阿里云开发者社区

前言

目前正在出一个查漏补缺专题系列教程, 篇幅会较多, 喜欢的话，给个关注❤️ ~

本专题主要以Java语言为主, 好了, 废话不多说直接开整吧~

项目有没有用到sql优化，你是如何优化的呢?

使用索引：索引是数据库中提供快速访问数据的重要工具。确保在查询中使用到的列上创建索引，特别是经常用于过滤、排序和连接的列。然而，过多的索引也会导致性能下降，因此需要权衡选择合适的列创建索引。
优化查询语句：编写高效的查询语句是SQL优化的核心。避免使用"SELECT *"，而是明确列出需要的字段，减少数据传输量。同时，使用JOIN语句代替子查询，避免多次查询数据库。使用WHERE子句限制结果集大小，避免全表扫描。
避免大事务和长连接：长时间持有数据库连接和执行大事务可能导致资源占用和锁竞争，影响性能。在事务中尽量缩小锁定范围，尽快释放数据库连接。
预编译语句和批量操作：使用预编译语句（Prepared Statement）可以重复使用SQL查询计划，减少编译开销。同时，批量操作可以减少与数据库的交互次数，提高效率。
数据库表设计：合理设计数据库表结构可以提高查询性能。避免使用过多的冗余字段和不必要的关联表，合理拆分和归并表可以降低数据访问的成本。
使用缓存：缓存经常访问的数据可以避免频繁的数据库查询。可以使用内存缓存（如Redis）或者应用程序级缓存（如Ehcache）来提高响应速度。
数据库参数调优：根据数据库系统的特点和实际需求，调整数据库的参数设置，如连接池大小、缓冲区大小等，以达到最佳性能。
定期监测和优化：定期监测数据库性能，使用数据库性能分析工具（如Explain Plan）分析查询执行计划，发现潜在的性能瓶颈并进行优化。

除了上述的一般性优化技巧，具体的SQL优化方法还依赖于具体的数据库系统和应用场景。在实际应用中，可以结合数据库系统的文档和性能优化指南，针对性地进行优化。此外，了解数据库的统计信息、查询执行计划以及索引使用情况也是进行SQL优化的重要手段。

SQL语句的优化过程可以分为以下几个步骤：

分析查询需求：首先，需要仔细分析查询需求，明确需要获取的数据和所需的过滤条件、排序方式等。理解查询的目的和业务逻辑对后续的优化非常重要。
检查表结构和索引：查看相关表的结构和索引设计。确保表的字段定义合理，数据类型正确，并且根据查询需求创建了必要的索引。索引可以加快查询速度，提高性能。
查看执行计划：使用数据库提供的执行计划工具（如EXPLAIN、SQL Server的Execution Plan等）来查看查询的执行计划。执行计划会显示查询优化器的执行策略，可以帮助找到查询的瓶颈和潜在问题。
优化查询语句：根据查询需求和执行计划的分析结果，优化查询语句。以下是一些常见的优化技巧：

避免全表扫描：使用WHERE子句限制结果集大小，确保条件列上有合适的索引。
避免不必要的连接：使用JOIN语句代替子查询，合理选择连接方式。
减少数据传输量：只选择需要的列，避免使用SELECT *。
使用适当的排序：如果查询需要排序，确保排序列上有索引。
使用合适的聚合函数：避免使用多个聚合函数嵌套，考虑使用窗口函数等优化聚合操作。
合理使用子查询：确保子查询的结果集合适量，避免多层嵌套和重复计算。

测试和评估：优化后的查询语句需要进行测试和评估，确保性能得到实际提升。可以使用性能测试工具模拟多用户并发场景，比较优化前后的性能指标（如响应时间、查询速度等）。

B+树、聚簇索引、二级索引，有了解过吗?说说看

B+树索引： B+树是一种常用的索引结构，被广泛应用于数据库系统中。在MySQL中，主要采用B+树来实现索引。B+树是一种平衡的树结构，具有以下特点：

所有的数据节点都在同一层次，使得查询性能稳定，减少磁盘I/O操作。
B+树节点存储的是索引键值，而实际数据记录存储在叶子节点上。
叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序的链表，方便范围查询和顺序访问。

聚簇索引（Clustered Index）：聚簇索引是一种特殊类型的索引，它决定了表的物理存储顺序。在MySQL中，如果表使用聚簇索引，数据行实际上是按照聚簇索引的顺序存储的。聚簇索引对表的主键约束自动创建，或者可以手动选择一个唯一键作为聚簇索引。聚簇索引的特点包括：

数据行的物理存储顺序与聚簇索引的顺序一致，减少磁盘I/O操作。
聚簇索引一般只能存在一个，因为数据行的物理存储顺序只能有一个。
如果表没有聚簇索引，会使用一个隐藏的聚簇索引，该索引由MySQL自动生成并维护。

二级索引（Secondary Index）：二级索引是相对于聚簇索引而言的，也称为非聚簇索引。在MySQL中，表可以有多个二级索引，用于快速定位数据行。二级索引的特点包括：

二级索引的建立是基于聚簇索引的，通过聚簇索引的键值来定位数据行。
二级索引的叶子节点包含索引键和一个指向对应数据行的物理地址的指针。
通过二级索引进行查询时，需要先定位到对应的索引键，然后再通过指针找到相应的数据行。

需要注意的是，聚簇索引和二级索引在MySQL中的实现方式可能会因不同的存储引擎而有所差异。例如，InnoDB存储引擎使用聚簇索引来实现主键索引，并且表数据是按照聚簇索引的顺序存储的；而MyISAM存储引擎则将主键索引和表数据分开存储，主键索引作为聚簇索引，其他二级索引通过指向物理地址的指针来定位数据行。

B+树是MySQL索引的常用数据结构，聚簇索引决定了表数据行的物理存储顺序，而二级索引则是基于聚簇索引的辅助索引，用于快速定位数据行。

你是如何应用的呢?

B+树、聚簇索引和二级索引在生产环境中的应用可以根据具体的需求和场景进行灵活选择和配置。下面是一些常见的应用场景和使用方法：

B+树的应用： B+树是一种高效的索引结构，适用于大多数数据库查询场景。在生产环境中，B+树可用于加速查询和提高数据库的性能。通过在需要的列上创建合适的B+树索引，可以减少数据的读取和磁盘I/O操作，提高查询效率。
聚簇索引的应用：聚簇索引对于频繁的范围查询、顺序访问和按照主键查询非常有效。在生产环境中，可以考虑将聚簇索引应用于需要频繁查询的表上。通常情况下，将主键定义为聚簇索引是一个常见的做法。这样可以使相关数据行在物理存储上彼此靠近，减少磁盘I/O，提高查询性能。
二级索引的应用：二级索引是辅助索引，用于快速定位数据行。在生产环境中，可以根据具体的查询需求和访问模式选择创建合适的二级索引。对于经常用于查询和筛选的列，可以在这些列上创建二级索引，以加快查询速度。
组合使用：在实际应用中，通常会综合应用B+树、聚簇索引和二级索引来优化查询性能。通过合理设计和创建索引，可以减少不必要的数据读取和I/O操作，提高查询速度和响应时间。

需要注意的是，索引的创建和使用需要综合考虑数据库的存储引擎、数据量、查询模式和性能要求。过多或不合理的索引可能会增加写入操作的成本，并占用额外的存储空间。因此，在生产环境中，需要进行仔细的性能测试和评估，根据实际情况进行索引的选择和优化。

平时你是如何去建立索引的呢

创建索引的方法可以根据不同的数据库管理系统和存储引擎而有所差异。以下是一般情况下创建索引的常用方法：

创建单列索引：创建只包含单个列的索引，可以使用以下语法：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

其中，index_name 是索引的名称，table_name 是要创建索引的表名，column_name 是要创建索引的列名。
创建多列索引：创建包含多个列的索引，可以使用以下语法：
sql
复制代码

CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

在括号中列出要创建索引的多个列名。
创建唯一索引：如果希望索引列中的值是唯一的，可以创建唯一索引。唯一索引可以防止重复的值出现。创建唯一索引的语法如下：

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_name);

创建聚簇索引（根据数据库和存储引擎）：聚簇索引的创建方式因数据库管理系统和存储引擎而有所不同。例如，在MySQL的InnoDB存储引擎中，聚簇索引是通过在主键列上创建索引来实现的。在创建表时，可以将主键定义为聚簇索引，或者在已存在的表上创建聚簇索引。具体语法如下：

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_name);

其中，table_name 是表名，column_name 是主键列名。

需要注意的是，创建索引可能需要一定的时间和资源，尤其是在大表上创建索引时。因此，在生产环境中，要谨慎考虑索引的创建，避免创建不必要的索引或过多的索引，以免影响数据库性能和额外的存储空间。此外，还应定期检查索引的使用情况，并根据实际需求进行调整和优化。

当然也可以使用可视化工具进行创建，比如Navicat

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 创建的索引类型是什么?

默认创建的是NORMAL类型索引（B+树索引),

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name) USING BTREE;

需要注意的是，尽管可以使用USING BTREE来显式指定索引类型为B+树，但在实际情况中，默认的索引类型就是B+树（NORMAL类型）。因此，如果没有显式指定索引类型，也会创建一个B+树索引。

Select A,B，其中A,B为表的列, 如何创建索引，需要回表吗

CREATE INDEX index_name ON table_name (A, B);

这将在 table_name表上的列 A 和 B 上创建一个索引。你可以为需要快速查询的列创建索引，以提高查询性能。

索引的创建方式取决于表的大小和索引类型。当你创建了一个索引后，MySQL 在执行查询时可以使用该索引来加速数据查找。在执行查询时，如果使用了索引列进行过滤或排序，MySQL 可以直接使用索引来定位数据行，而不需要回表（即不需要访问存储的实际数据行）。

当查询需要的列只在索引中包含时，称为覆盖索引。在这种情况下，MySQL 可以直接从索引中获取所需的列数据，而不需要回表访问实际数据行。这可以进一步提高查询性能，因为减少了对磁盘 I/O 的需求。

然而，如果你的查询需要获取不在索引中的其他列数据，MySQL 将需要回表访问实际数据行来获取这些额外的列数据。这会增加一些额外的开销，因为需要进行额外的I/O操作。

因此，在创建索引时，要根据查询需求和性能考虑选择合适的列来建立索引。如果你的查询经常需要获取A和B列，那么在这两列上创建索引可能会提高查询性能，尤其是如果查询可以通过覆盖索引来满足。然而，如果你的查询还需要获取其他不在索引中的列数据，那么回表操作是不可避免的。

要注意的是，过多的索引也可能会导致性能下降和额外的存储开销。因此，只为需要频繁查询或排序的列创建索引，并根据实际需求进行权衡和优化。

select A,B,C where B=? 其中A,B加了索引了，这个查询会不会走索引?

在查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? 中，如果列A和列 B 都已经创建了索引，那么 MySQL 很有可能会使用这些索引来加速查询。

当一个查询涉及多个列，并且这些列都有相应的索引时，MySQL 通常会尝试使用索引来满足查询条件和获取所需的列。

在这种情况下，如果索引 B 是一个 B+树索引，并且索引 A 也是一个 B+树索引，那么 MySQL 有可能会使用这两个索引来执行查询。它会使用索引 B 来定位满足条件 B = ? 的行，并使用索引 A 来获取列 A 的值。

使用索引可以加速查询的原因是，B+树索引的结构允许 MySQL 快速定位和检索满足查询条件的数据。它不需要扫描整个表，而是通过索引树的搜索来快速定位匹配的行。因此，使用索引可以避免全表扫描，提高查询性能。

但需要注意的是，MySQL 的查询优化器会根据多个因素来决定是否使用索引，包括索引的选择性、数据分布情况、统计信息和查询的成本等。如果查询优化器认为全表扫描更有效率，或者其他因素阻止了索引的使用，那么可能会选择不使用索引。

为了确保查询能够充分利用索引，你可以采取以下措施：

确保列 A 和列 B 都已经创建了适当的索引。
维护索引的统计信息，以使查询优化器能够做出准确的选择。
对查询进行优化，避免在索引列上使用函数或表达式操作，这可能会阻止索引的使用。

在查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? 中，如果列A和列B都有合适的索引，那么很可能会走索引来加速查询。但最终的决定仍由查询优化器来决定。比如如果列 B 上的数据非常选择性低，也就是说，相同的值在表中出现的频率很高，那么使用索引可能不会带来很大的性能提升，MySQL 可能会选择进行全表扫描。

select A,B,C where B=? and C=? 如何创建合适的索引呢?

对于查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? AND C = ?，你可以考虑创建一个联合索引来加速查询。在这种情况下，你可以创建一个包含列 B 和列 C 的联合索引。

以下是创建联合索引的语法：

CREATE INDEX index_name ON table_name (B, C);

这将在 table_name 表上的列 B 和列 C 上创建一个联合索引。

创建联合索引的目的是为了满足查询中的多个列的条件，并通过索引快速定位匹配的行。

当执行带有多个列的条件查询时，联合索引可以提供更好的性能，因为它可以在索引树上同时搜索列 B 和列 C 的值，而不是单独搜索每个列的索引。

要注意以下几点：

联合索引的顺序很重要。根据查询条件的使用频率和选择性，将最常用或选择性最高的列放在联合索引的前面。
如果查询条件中只涉及到列 B，而不涉及到列 C，那么这个联合索引在这个查询中可能不会被使用。因此，你还可以考虑创建单独的索引来覆盖单列的查询。
创建索引可能会增加写操作的开销，因为每次修改数据时都需要维护索引。因此，在决定是否创建索引时，需要权衡查询性能和写操作的频率。

综上所述，在查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? AND C = ? 中，你可以通过创建一个联合索引来加速查询，该索引包含列 B 和列 C。然而，具体的索引设计需要根据表的数据分布、查询的特点和性能需求进行综合考虑。

select A,B,C where B=? and C!=? 这个查询会不会走索引?

对于查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? AND C != ?，是否会使用索引取决于索引的类型以及查询条件中的比较操作符。

如果在列 B 上存在索引，那么 MySQL 可能会选择使用该索引来加速查询，因为查询条件 B = ? 可以直接利用索引的 B+树结构定位匹配的行。

然而，对于 C != ? 这样的不等于条件，使用索引的情况可能会有所不同。一般来说，B+树索引不适合直接支持不等于操作符（!=）。因为 B+树索引的结构是按照键值的顺序进行组织的，而不是按照键值的不等关系进行组织的。因此，对于不等于条件，MySQL 通常无法直接使用索引来定位匹配的行。

当使用 != 操作符时，MySQL 通常会考虑使用全表扫描来过滤掉不匹配的行。这是因为全表扫描可以遍历表的所有行，并使用不等于条件来过滤出满足条件的行。这种情况下，MySQL 可能不会选择使用索引。

然而，如果你的表上存在较大的范围查询或其他条件，MySQL 可能会选择使用索引。例如，如果查询条件中还有其他列的范围查询或排序操作，索引可能会被用来加速这部分操作。

总之，在查询 SELECT A, B, C FROM table_name WHERE B = ? AND C != ? 中，索引在列 B 上可能会被使用，但在列C上的不等于条件可能不会直接利用索引。MySQL 可能会选择使用全表扫描来过滤不匹配的行。但具体的执行计划取决于查询优化器的决策，以及表的数据分布和统计信息。

如果这个查询对性能非常关键，你可以尝试以下方法来优化查询：

确保列 B 上有适当的索引，以加速匹配条件 B = ?。
对列 C 创建一个单独的索引，以支持不等于条件的过滤操作。尽管这样的索引不会直接用于查询，但可以提高过滤操作的性能。
根据具体情况，考虑优化查询的条件和索引策略，例如使用其他比较操作符、重构查询逻辑或调整数据模型。

最佳的优化方法取决于你的数据和查询模式，因此建议进行性能测试和基准测试来评估不同的优化方法的效果。

结束语

大家可以针对自己薄弱的地方进行复习, 然后多总结，形成自己的理解，不要去背~

本着把自己知道的都告诉大家，如果本文对您有所帮助，点赞+关注鼓励一下呗~

查漏补缺第四期(Mysql相关)

前言

项目有没有用到sql优化，你是如何优化的呢?

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你是如何应用的呢?

平时你是如何去建立索引的呢

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 创建的索引类型是什么?

Select A,B，其中A,B为表的列, 如何创建索引，需要回表吗

select A,B,C where B=? 其中A,B加了索引了，这个查询会不会走索引?

select A,B,C where B=? and C=? 如何创建合适的索引呢?

select A,B,C where B=? and C!=? 这个查询会不会走索引?

结束语

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