MySQL優(yōu)化MySQL查詢
當你提交一個查詢的時候，MySQL會分析它，看是否可以做一些優(yōu)化使處理該查詢的速度更快。這一部分將介紹查詢優(yōu)化器是如何工作的。如果你想知道MySQL采用的優(yōu)化手段，可以查看MySQL參考手冊。
當然，MySQL查詢優(yōu)化器也利用了索引，但是它也使用了其它一些信息。例如，如果你提交如下所示的查詢，那么無論數(shù)據(jù)表有多大，MySQL執(zhí)行它的速度都會非常快：
SELECT * FROM tbl_name WHERE 0;
在這個例子中，MySQL查看WHERE子句，認識到?jīng)]有符合查詢條件的數(shù)據(jù)行，因此根本就不考慮搜索數(shù)據(jù)表。你可以通過提供一個EXPLAIN語句看到這種情況，這個語句讓MySQL顯示自己執(zhí)行的但實際上沒有真正地執(zhí)行的SELECT查詢的一些信息。如果要使用EXPLAIN，只需要在EXPLAIN單詞放在SELECT語句的前面：
mysql> EXPLAIN SELECT * FROM tbl_name WHERE 0\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: NULL
type: NULL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: NULL
Extra: Impossible WHERE
通常情況下，EXPLAIN返回的信息比上面的信息要多一些，還包括用于掃描數(shù)據(jù)表的索引、使用的聯(lián)結類型、每張數(shù)據(jù)表中估計需要檢查的數(shù)據(jù)行數(shù)量等非空（NULL）信息。
優(yōu)化器是如何工作的 MySQL查詢優(yōu)化器有幾個目標，但是其中最主要的目標是盡可能地使用索引，并且使用最嚴格的索引來消除盡可能多的數(shù)據(jù)行。你的最終目標是提交SELECT語句查找數(shù)據(jù)行，而不是排除數(shù)據(jù)行。優(yōu)化器試圖排除數(shù)據(jù)行的原因在于它排除數(shù)據(jù)行的速度越快，那么找到與條件匹配的數(shù)據(jù)行也就越快。如果能夠首先進行最嚴格的測試，查詢就可以執(zhí)行地更快。假設你的查詢檢驗了兩個數(shù)據(jù)列，每個列上都有索引：
SELECT col3 FROM mytable
WHERE col1 = ’some value’ AND col2 = ’some other value’;
假設col1上的測試匹配了900個數(shù)據(jù)行，col2上的測試匹配了300個數(shù)據(jù)行，而同時進行的測試只得到了30個數(shù)據(jù)行。先測試Col1會有900個數(shù)據(jù)行，需要檢查它們找到其中的30個與col2中的值匹配記錄，其中就有870次是失敗了。先測試col2會有300個數(shù)據(jù)行，需要檢查它們找到其中的30個與col1中的值匹配的記錄，只有270次是失敗的，因此需要的計算和磁盤I/O更少。其結果是，優(yōu)化器會先測試col2，因為這樣做開銷更小。
你可以通過下面一個指導幫助優(yōu)化器更好地利用索引：
盡量比較數(shù)據(jù)類型相同的數(shù)據(jù)列。當你在比較操作中使用索引數(shù)據(jù)列的時候，請使用數(shù)據(jù)類型相同的列。相同的數(shù)據(jù)類型比不同類型的性能要高一些。例如，INT與BIGINT是不同的。CHAR(10)被認為是CHAR(10)或VARCHAR(10)，但是與CHAR(12)或VARCHAR(12)不同。如果你所比較的數(shù)據(jù)列的類型不同，那么可以使用ALTER TABLE來修改其中一個，使它們的類型相匹配。
盡可能地讓索引列在比較表達式中獨立。如果你在函數(shù)調用或者更復雜的算術表達式條件中使用了某個數(shù)據(jù)列，MySQL就不會使用索引，因為它必須計算出每個數(shù)據(jù)行的表達式值。有時候這種情況無法避免，但是很多情況下你可以重新編寫一個查詢讓索引列獨立地出現(xiàn)。
下面的WHERE子句顯示了這種情況。它們的功能相同，但是對于優(yōu)化目標來說就有很大差異了：
WHERE mycol < 4 / 2
WHERE mycol * 2 < 4
對于第一行，優(yōu)化器把表達式4/2簡化為2，接著使用mycol上的索引來快速地查找小于2的值。對于第二個表達式，MySQL必須檢索出每個數(shù)據(jù)行的mycol值，乘以2，接著把結果與4進行比較。在這種情況下，不會使用索引。數(shù)據(jù)列中的每個值都必須被檢索到，這樣才能計算出比較表達式左邊的值。
我們看另外一個例子。假設你對date_col列進行了索引。如果你提交一條如下所示的查詢，就不會使用這個索引：
SELECT * FROM mytbl WHERE YEAR(date_col) < 1990;
這個表達式不會把1990與索引列進行比較；它會把1990與該數(shù)據(jù)列計算出來的值比較，而每個數(shù)據(jù)行都必須計算出這個值。其結果是，沒有使用date_col上的索引，因為執(zhí)行這樣的查詢需要全表掃描。怎么解決這個問題呢？只需要使用文本日期，接著就可以使用date_col上的索引來查找列中匹配的值了：
WHERE date_col < ’1990-01-01’
但是，假設你沒有特定的日期。你可能希望找到一些與今天相隔固定的幾天的日期的記錄。表達這種類型的比較有很多種方法--它們的效率并不同。下面就有三種：
WHERE TO_DAYS(date_col) - TO_DAYS(CURDATE()) < cutoff
WHERE TO_DAYS(date_col) < cutoff + TO_DAYS(CURDATE())
WHERE date_col < DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL cutoff DAY)
對于第一行，不會用到索引，因為每個數(shù)據(jù)行都必須檢索以計算出TO_DAYS(date_col)的值。第二行要好一些。Cutoff和TO_DAYS(CURDATE())都是常量，因此在處理查詢之前，比較表達式的右邊可以被優(yōu)化器一次性計算出來，而不需要每個數(shù)據(jù)行都計算一次。但是date_col列仍然出現(xiàn)在函數(shù)調用中，它阻止了索引的使用。第三行是這幾個中最好的。同樣，在執(zhí)行查詢之前，比較表達式的右邊可以作為常量一次性計算出來，但是現(xiàn)在它的值是一個日期。這個值可以直接與date_col值進行比較，再也不需要轉換成天數(shù)了。在這種情況下，會使用索引。
在LIKE模式的開頭不要使用通配符。有些字符串搜索使用如下所示的WHERE子句：
WHERE col_name LIKE ’%string%’
如果你希望找到那些出現(xiàn)在數(shù)據(jù)列的任何位置的字符串，這個語句就是對的。但是不要因為習慣而簡單地把"%"放在字符串的兩邊。如果你在查找出現(xiàn)在數(shù)據(jù)列開頭的字符串，就刪掉前面的"%"。假設你要查找那些類似MacGregor或MacDougall等以"Mac"開頭的名字。在這種情況下，WHERE子句如下所示：
WHERE last_name LIKE ’Mac%’
優(yōu)化器查看該模式中詞首的文本，并使用索引找到那些與下面的表達式匹配的數(shù)據(jù)行。下面的表達式是使用last_name索引的另一種形式：
WHERE last_name >= ’Mac’ AND last_name < ’Mad’
這種優(yōu)化不能應用于使用了REGEXP操作符的模式匹配。REGEXP表達式永遠不會被優(yōu)化。
幫助優(yōu)化器更好的判斷索引的效率。在默認情況下，當你把索引列的值與常量進行比較的時候，優(yōu)化器會假設鍵值在索引內部是均勻分布的。在決定進行常量比較是否使用索引的時候，優(yōu)化器會快速地檢查索引，估計出會用到多少個實體（entry）。對應MyISAM、InnoDB和BDB數(shù)據(jù)表來說，你可以使用ANALYZE TABLE讓服務器執(zhí)行對鍵值的分析。它會為優(yōu)化器提供更好的信息。
使用EXPLAIN驗證優(yōu)化器的操作。EXPLAIN語句可以告訴你是否使用了索引。當你試圖用另外的方式編寫語句或檢查添加索引是否會提高查詢執(zhí)行效率的時候，這些信息對你是有幫助的。
在必要的時候給優(yōu)化器一些提示。正常情況下，MySQL優(yōu)化器自由地決定掃描數(shù)據(jù)表的次序來最快地檢索數(shù)據(jù)行。在有些場合中優(yōu)化器沒有作出最佳選擇。如果你察覺這種現(xiàn)象發(fā)生了，就可以使用STRAIGHT_JOIN關鍵字來重載優(yōu)化器的選擇。帶有STRAIGHT_JOIN的聯(lián)結類似于交叉聯(lián)結，但是強迫數(shù)據(jù)表按照FROM子句中指定的次序來聯(lián)結。
在SELECT語句中有兩個地方可以指定STRAIGHT_JOIN。你可以在SELECT關鍵字和選擇列表之間的位置指定，這樣會對語句中所有的交叉聯(lián)結產(chǎn)生影響；你也可以在FROM子句中指定。下面的兩個語句功能相同：
SELECT STRAIGHT_JOIN ... FROM t1, t2, t3 ... ;
SELECT ... FROM t1 STRAIGHT_JOIN t2 STRAIGHT_JOIN t3 ... ;
分別在帶有STRAIGHT_JOIN和不帶STRAIGHT_JOIN的情況下運行這個查詢；MySQL可能因為什么原因沒有按照你認為最好的次序使用索引（你可以使用EXPLAIN來檢查MySQL處理每個語句的執(zhí)行計劃）。
你還可以使用FORCE INDEX、USE INDEX或IGNORE INDEX來指導服務器如何使用索引。
利用優(yōu)化器更加完善的區(qū)域。MySQL可以執(zhí)行聯(lián)結和子查詢，但是子查詢是最近才支持的，是在MySQL 4.1中添加的。因而在很多情況下，優(yōu)化器對聯(lián)結操作的調整比對子查詢的調整要好一些。當你的子查詢執(zhí)行地很慢的時候，這就是一條實際的提示。有一些子查詢可以使用邏輯上相等的聯(lián)結來重新表達。在可行的情況下，你可以把子查詢重新改寫為聯(lián)結，看是否執(zhí)行地快一些。
測試查詢的備用形式，多次運行。當你測試查詢的備用形式的時候（例如，子查詢與等同的聯(lián)結操作對比），每種方式都應該多次運行。如果兩種形式都只運行了一次，那么你通常會發(fā)現(xiàn)第二個查詢比第一個快，這是因為第一個查詢得到的信息仍然保留在緩存中，以至于第二個查詢沒有真正地從磁盤上讀取數(shù)據(jù)。你還應該在系統(tǒng)負載相對平穩(wěn)的時候運行查詢，以避免系統(tǒng)中其它的事務影響結果。
避免過度地使用MySQL自動類型轉換。MySQL會執(zhí)行自動的類型轉換，但是如果你能夠避免這種轉換操作，你得到的性能就更好了。例如，如果num_col是整型數(shù)據(jù)列，那么下面這些查詢將返回相同的結果：
SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = 4;
SELECT * FROM mytbl WHERE num_col = ’4’;
但是第二個查詢涉及到了類型轉換。轉換操作本身為了把整型和字符串型轉換為雙精度型進行比較，使性能惡化了。更嚴重的情況是，如果num_col是索引的，那么涉及到類型轉換的比較操作不會使用索引。
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