浅谈MySQL优化

说起MySQL的查询优化，我们最常见的像不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 但是在使用这些优化时，你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。

连接层：最上层是一些客户端和连接服务，包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

服务层：第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接囗，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化及部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定查询表的顺序，是否利用素引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存。如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

引擎层存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取。

存储层数据存储层，主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的：在任一时刻，要么是服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务器发送数据，这两个动作不能同时发生。一旦一端开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应它，所以我们无法也无须将一个消息切成小块独立发送，也没有办法进行流量控制。

客户端用一个单独的数据包将查询请求发送给服务器，所以当查询语句很长的时候，需要设置max_allowed_packet参数。但是需要注意的是，如果查询实在是太大，服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常。

与之相反的是，服务器响应给用户的数据通常会很多，由多个数据包组成。但是当服务器响应客户端请求时，客户端必须完整的接收整个返回结果，而不能简单的只取前面几条结果，然后让服务器停止发送。因而在实际开发中，尽量保持查询简单且只返回必需的数据，减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯，这也是查询中尽量避免使用SELECT *以及加上LIMIT限制的原因之一。

经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了，并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下，一条查询可以有很多种执行方式，最后都返回相应的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。

MySQL使用基于成本的优化器，它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本，并选择其中成本最小的一个。在MySQL可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得到其计算当前查询的成本。

示例中的结果表示优化器认为大概需要做6391个数据页的随机查找才能完成上面的查询。这个结果是根据一些列的统计信息计算得来的，这些统计信息包括：每张表或者索引的页面个数、索引的基数、索引和数据行的长度、索引的分布情况等等。

有非常多的原因会导致MySQL选择错误的执行计划，比如统计信息不准确、不会考虑不受其控制的操作成本（用户自定义函数、存储过程）、MySQL认为的最优跟我们想的不一样（我们希望执行时间尽可能短，但MySQL值选择它认为成本小的，但成本小并不意味着执行时间短）等等。

MySQL的查询优化器是一个非常复杂的部件，它使用了非常多的优化策略来生成一个最优的执行计划：

1、重新定义表的关联顺序（多张表关联查询时，并不一定按照SQL中指定的顺序进行，但有一些技巧可以指定关联顺序）

2、优化MIN()和MAX()函数（找某列的最小值，如果该列有索引，只需要查找B+Tree索引最左端，反之则可以找到最大值）

3、提前终止查询（比如：使用Limit时，查找到满足数量的结果集后会立即终止查询）

4、优化排序（在老版本MySQL会使用两次传输排序，即先读取行指针和需要排序的字段在内存中对其排序，然后再根据排序结果去读取数据行，而新版本采用的是单次传输排序，也就是一次读取所有的数据行，然后根据给定的列排序。对于I/O密集型应用，效率会高很多）

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