索引和查询优化系列之三--查询优化

     查询优化主要包括两部分：

一mysql查询机制

二mysql不同语句的优化方式

mysql的查询机制

   1为什么会出现查询性能低下的情况

     主要有，查询不需要的记录，多表连接返回全部列，总是用*取出全部列，重复查询相同的数据等造成。

   2衡量查询的开销

    主要从，响应时间，扫描的行数，返回的行数可以大概估计查询的开销。这三个指标会记录到慢查询日志中，所以检查慢查询日志也是找出效率低的查询的一种办法（留坑）。同时explain的使用也可以进行判断扫描的行数

   一般情况下。语句里面的where条件在mysql中 是经过以下三种处理的，当然不一定都经过，但是效率是从快到慢：

 1）在索引中就使用where条件将不需要的数据完全过滤了，这是在存储引擎的层面进行的，也是最好的一种

 2）使用了覆盖索引来返回记录，直接从索引中过滤不需要的数据并返回命中的结果，这是在mysql服务层完成的，无需回表查询记录。

3）在数据表中返回记录，然后通过where过滤掉不需要的数据（extra出现where），这是在mysql服务层完成，mysql需要先从数据表读取记录然后过滤。

  3查询执行的基础

    1）客户端发送一条查询给服务器

    2）服务器先检查查询缓存（坑），如果命中缓存则立刻从缓存中将数据返回，否则进入一下一阶段

    3）服务器端进行sql解析，预处理，再由优化器生成对应的执行计划

    4）mysql根据执行计划调用对应的存储引擎api来执行查询

     5）将查询的数据返回客户端

！客户端接受服务器返回的数据是一边查询一边返回的。

！php，mysql_query 会将查询的数据都缓存到内存，然后之后的mysql库函数才从缓存读取数据，这样做的缺点是当数据大的时候，会花好多时间和内存来处理数据。使用mysql_unbuffered-query则php不会有缓存结果。

    查询状态（坑）

   查询优化处理

 in等同于多个or但是快于or

4mysql如何执行关联查询

  mysql执行多表连接的顺序是，先从左表（右连接也会被优化器改成左连接）开始找出行，然后每条行去匹配右表，有点感觉左表的数据类似于where条件一样，指导匹配不到数据之后再回到左表找其他的行去匹配右表。

5在同一个表上查询和更新

 mysql不允许在同一个表上同时进行查询和更新，不然会报错。

比如：

UPDATE t1 as a set t1.id=(SELECT name from t1 as b where a.id=b.id)

可以用连接更新

UPDATE t1 as a INNER JOIN(SELECT id,name from t1) as b on a.id=b.id set a.name=b.id

mysql不同语句的优化方式

     1max(),min()的优化

       对于主键id，可以用use index（primary） 和limit1优化

     2子查询优化

      一句话，尽量使用关联查询替代

     3orderby优化

      结合之前索引优化，可知，orderby的列必须保持一致顺序，还有必须被索引字段列包含，才能优化。

     4groupby优化

      松散扫描和紧凑型扫描（坑）

     5count优化

   count（colum）的时候，可以统计列值的个数，null不会计算在里面

    count（*）的时候计算结果集里面的行数

 count（*） count（1）count(primary)速度都差不多。

如果在count的时候，发现条件需要查询的行数过多可以用总的数量减去相反条件的行数。

比如

select count（*）from test2 where id<3000000需要扫描行数很多。时间花费比较大 可以改成

select （select count（*） from   test2 ）- count（*） from test2 where id  >=3000000   时间会大幅度减少

     6优化多表连接

      1）类型一致建索引，同时索引建第二个表的字段就行了

      2）orderby groupby只涉及到一个表的字段，这样才能使用索引排序

     7优化limit

       1）limit a，b 使a尽量小

       2）在a比较大的时候会扫描很多无关的行，所以可以找到a对应的主键，定位到主键在limit可以少扫描很多行。

       3）使用延迟关联先找出主键，然后用表内连接这个结果，得出数据