2.5W字详解 | 专门为 “数据分析师” 写的 “MySQL优化” 问题,真的好懂多了!(三)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL Serverless,价值2615元额度,1个月
简介: 2.5W字详解 | 专门为 “数据分析师” 写的 “MySQL优化” 问题,真的好懂多了!(三)

② 案例:查询教授SQL课程的老师的描述(desc)

# 查看执行计划
explain select tc.tcdesc from teacherCard tc 
where tc.tcid = 
(
    select t.tcid from teacher t 
    where  t.tid =  
    (select c.tid from course c where c.cname = 'sql')
);


结果如下:

image.png

结论:id值不同,id值越大越优先查询。这是由于在进行嵌套子查询时,先查内层,再查外层。


③ 针对②做一个简单的修改

# 查看执行计划
explain select t.tname ,tc.tcdesc from teacher t,teacherCard tc 
where t.tcid= tc.tcid
and t.tid = (select c.tid from course c where cname = 'sql') ;


结果如下:

image.png

结论:id值有相同,又有不同。id值越大越优先;id值相同,从上往下顺序执行。


2)select_type关键字的使用说明:查询类型

image.png


① simple:简单查询

不包含子查询,不包含union查询。

explain select * from teacher;

结果如下:

image.png


② primary:包含子查询的主查询(最外层)

③ subquery:包含子查询的主查询(非最外层)

④ derived:衍生查询(用到了临时表)

a.在from子查询中,只有一张表;

b.在from子查询中,如果table1 union table2,则table1就是derived表;

explain select  cr.cname  
from ( select * from course where tid = 1  union select * from course where tid = 2 ) cr ;


结果如下:

image.png


⑤ union:union之后的表称之为union表,如上例

⑥ union result:告诉我们,哪些表之间使用了union查询

3)type关键字的使用说明:索引类型

system、const只是理想状况,实际上只能优化到index --> range --> ref这个级别。要对type进行优化的前提是,你得创建索引。

image.png


① system

源表只有一条数据(实际中,基本不可能);

衍生表只有一条数据的主查询(偶尔可以达到)。

② const

仅仅能查到一条数据的SQL ,仅针对Primary key或unique索引类型有效。

explain select tid from test01 where tid =1 ;


结果如下:

image.png

删除以前的主键索引后,此时我们添加一个其他的普通索引:


create index test01_index on test01(tid) ;
# 再次查看执行计划
explain select tid from test01 where tid =1 ;


结果如下:

image.png


③ eq_ref

唯一性索引,对于每个索引键的查询,返回匹配唯一行数据(有且只有1个,不能多 、不能0),并且查询结果和数据条数必须一致。

此种情况常见于唯一索引和主键索引。

delete from teacher where tcid >= 4;
alter table teacherCard add constraint pk_tcid primary key(tcid);
alter table teacher add constraint uk_tcid unique index(tcid) ;
explain select t.tcid from teacher t,teacherCard tc where t.tcid = tc.tcid ;


结果如下:

image.png

总结:以上SQL,用到的索引是t.tcid,即teacher表中的tcid字段;如果teacher表的数据个数和连接查询的数据个数一致(都是3条数据),则有可能满足eq_ref级别;否则无法满足。条件很苛刻,很难达到。


相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
12天前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
MySQL的`IN`的优化经验
限制IN列表的长度:IN子句中的元素数量较多时,会显著降低查询性能。尽量减少IN中的项数量。
|
2天前
|
存储 算法 关系型数据库
MySQL连接的原理⭐️4种优化连接的手段性能提升240%🚀
MySQL连接的原理⭐️4种优化连接的手段性能提升240%🚀
|
2天前
|
SQL canal 运维
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
MySQL高可用架构探秘:主从复制剖析、切换策略、延迟优化与架构选型
|
2天前
|
存储 算法 关系型数据库
MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?
MySQL怎样处理排序⭐️如何优化需要排序的查询?
|
2天前
|
SQL 存储 关系型数据库
5分钟搞懂MySQL半连接优化⭐️多种半连接的优化策略
5分钟搞懂MySQL半连接优化⭐️多种半连接的优化策略
|
2天前
|
SQL 存储 关系型数据库
MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?
MySQL的3种索引合并优化⭐️or到底能不能用索引?
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL的优化利器⭐️Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表的?
本文以小白的视角使用通俗易懂的流程图深入浅出分析Multi Range Read与Covering Index是如何优化回表
|
4天前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL的优化利器⭐️索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀
以小白的视角探究MySQL索引条件下推ICP的优化,其中包括server层与存储引擎层如何交互、索引、回表、ICP等内容
MySQL的优化利器⭐️索引条件下推,千万数据下性能提升273%🚀
|
10天前
|
SQL 存储 关系型数据库
【MySQL系列笔记】SQL优化
SQL优化是通过调整数据库查询、索引、表结构和配置参数等方式,提高SQL查询性能和效率的过程。它旨在减少查询执行时间、减少系统资源消耗,从而提升数据库系统整体性能。优化方法包括索引优化、查询重写、表分区、适当选择和调整数据库引擎等。
189 3
|
14天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
【专栏】提升MySQL性能和高可用性的策略,包括索引优化、查询优化和事务管理
【4月更文挑战第27天】本文探讨了提升MySQL性能和高可用性的策略,包括索引优化、查询优化和事务管理。通过合理使用B-Tree和哈希索引,避免过度索引,以及优化查询语句和利用查询缓存,可以改善性能。事务管理中,应减小事务大小并及时提交,以保持系统效率。主从或双主复制可增强高可用性。综合运用这些方法,并根据实际需求调整,是优化MySQL的关键。