本文主要给大家介绍Mysql大数据查询优化分析，希望可以给大家补充和更新些知识，如有其它问题需要了解的可以持续在亿速云行业资讯里面关注我的更新文章的。
mysql大数据查询优化对于许多站长来讲都不会仔细的去分析了，对于这个问题小编最近碰到一个100W数据优化问题了，下面整理了一些mysql关联查询优化的测试及相关分析希望能帮助到大家。
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一，简单的关联子查询的一种优化 .
很多时候，在mysql上实现的子查询的性能较差，这听起来实在有点难过。特别有时候，用到IN()子查询语句时，对于上了某种数量级的表来说，耗时多的难以估计。本人mysql知识所涉不深，只能慢慢摸透个中玄机了。
假设有这样的一个exists查询语句：
select * from table1
where exists
(select * from table2 where id>=30000 and table1.uuid=table2.uuid);table1为十万行级的表，table2为百万行级的表，本机测试结果用时2.40s。
通过explain可以看到子查询是一个相关子查询(DEPENDENCE SUBQUERY); Mysql会首先对外表table1进行全表扫描，然后根据返回的uuid逐次执行子查询。如果外层表是一个很大的表，我们可以想象查询性能会表现得比此次测试更糟糕。
一种简单的优化方案为使用inner join的方法来代替子查询, 查询语句则可以改为:
select * from table1 innner join table2 using(uuid) where table2.id>=30000;
本机测试结果用时0.68s。
通过explain可以看到mysql使用了SIMPLE类型(子查询或union以外的查询方式); Mysql优化器会先过滤table2，然后对table1和table2做笛卡尔积得出结果集后，再通过on条件来过滤数据。
二、多表联合查询效率分析及优化
1. 多表连接类型
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
01.SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 02.SELECT * FROM table1 JOIN table2 03.SELECT * FROM table1,table2 SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 SELECT * FROM table1 JOIN table2 SELECT * FROM table1,table2
由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积，因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用，因为当数据表项目太多的时候，会非常慢。一般使用LEFT [OUTER] JOIN或者RIGHT [OUTER] JOIN
2. 内连接INNER JOIN 在MySQL中把INNER JOIN叫做等值连接，即需要指定等值连接条件在MySQL中CROSS和INNER JOIN被划分在一起。 join_table: table_reference [INNER | CROSS] JOIN table_factor [join_condition]
3. MySQL中的外连接，分为左外连接和右连接，即除了返回符合连接条件的结果之外，还要返回左表(左连接)或者右表(右连接)中不符合连接条件的结果，相对应的使用NULL对应。
例子：
user表:
id | name ——— 1 | libk 2 | zyfon 3 | daodao
user_action表:
user_id | action ————— 1 | jump 1 | kick 1 | jump 2 | run 4 | swim
sql:
01.select id, name, action from user as u 02.left join user_action a on u.id = a.user_id select id, name, action from user as u left join user_action a on u.id = a.user_idresult: id | name | action ——————————– 1 | libk | jump ① 1 | libk | kick ② 1 | libk | jump ③ 2 | zyfon | run ④ 3 | daodao | null ⑤
分析：
注意到user_action中还有一个user_id=4, action=swim的纪录，但是没有在结果中出现，
而user表中的id=3, name=daodao的用户在user_action中没有相应的纪录，但是却出现在了结果集中
因为现在是left join，所有的工作以left为准.
结果1，2，3，4都是既在左表又在右表的纪录，5是只在左表，不在右表的纪录
工作原理：
从左表读出一条，选出所有与on匹配的右表纪录(n条)进行连接，形成n条纪录(包括重复的行，如：结果1和结果3)，如果右边没有与on条件匹配的表，那连接的字段都是null.然后继续读下一条。
引申：
我们可以用右表没有on匹配则显示null的规律, 来找出所有在左表，不在右表的纪录， 注意用来判断的那列必须声明为not null的。
如：
sql:
01.select id, name, action from user as u 02.left join user_action a on u.id = a.user_id 03.where a.user_id is NULL select id, name, action from user as u left join user_action a on u.id = a.user_id where a.user_id is NULL
(注意:
1.列值为null应该用is null 而不能用=NULL
2.这里a.user_id 列必须声明为 NOT NULL 的.）
上面sql的result:
id | name | action ————————– 3 | daodao | NULL ——————————————————————————–
一般用法：
a. LEFT [OUTER] JOIN：
除了返回符合连接条件的结果之外，还需要显示左表中不符合连接条件的数据列，相对应使用NULL对应
01.SELECT column_name FROM table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column SELECT column_name FROM table1 LEFT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column b. RIGHT [OUTER] JOIN：
RIGHT与LEFT JOIN相似不同的仅仅是除了显示符合连接条件的结果之外，还需要显示右表中不符合连接条件的数据列，相应使用NULL对应
01.SELECT column_name FROM table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.column SELECT column_name FROM table1 RIGHT [OUTER] JOIN table2 ON table1.column=table2.columnTips:
1. on a.c1 = b.c1 等同于 using(c1)
2. INNER JOIN 和 , (逗号) 在语义上是等同的
3. 当 MySQL 在从一个表中检索信息时，你可以提示它选择了哪一个索引。
如果 EXPLAIN 显示 MySQL 使用了可能的索引列表中错误的索引，这个特性将是很有用的。
通过指定 USE INDEX (key_list)，你可以告诉 MySQL 使用可能的索引中最合适的一个索引在表中查找记录行。
可选的二选一句法 IGNORE INDEX (key_list) 可被用于告诉 MySQL 不使用特定的索引。如：
01.mysql> SELECT * FROM table1 USE INDEX (key1,key2) 02.-> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; 03.mysql> SELECT * FROM table1 IGNORE INDEX (key3) 04.-> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; mysql> SELECT * FROM table1 USE INDEX (key1,key2) -> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3; mysql> SELECT * FROM table1 IGNORE INDEX (key3) -> WHERE key1=1 AND key2=2 AND key3=3;
2. 表连接的约束条件
添加显示条件WHERE, ON, USING
1.WHERE子句mysql>
01.SELECT * FROM table1,table2 WHERE table1.id=table2.id; SELECT * FROM table1,table2 WHERE table1.id=table2.id;
2. ON
mysql>
01.SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id; 02. 03.SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id 04.LEFT JOIN table3 ON table2.id=table3.id; SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id; SELECT * FROM table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id LEFT JOIN table3 ON table2.id=table3.id;
3. USING子句，如果连接的两个表连接条件的两个列具有相同的名字的话可以使用USING
例如：
SELECT FROM LEFT JOIN USING ()
连接多于两个表的情况举例：
mysql>
01.SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre 02. 03.FROM cds 04. 05.LEFT JOIN genres N cds.genreID = genres.genreID 06. 07.LEFT JOIN artists ON cds.artistID = artists.artistID; SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre FROM cds LEFT JOIN genres N cds.genreID = genres.genreID LEFT JOIN artists ON cds.artistID = artists.artistID;
或者 mysql>
01.SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre 02. 03.FROM cds 04. 05.LEFT JOIN genres ON cds.genreID = genres.genreID 06. 07. LEFT JOIN artists -> ON cds.artistID = artists.artistID 08. 09. WHERE (genres.genre = 'Pop'); SELECT artists.Artist, cds.title, genres.genre
FROM cds
LEFT JOIN genres ON cds.genreID = genres.genreID LEFT JOIN artists -> ON cds.artistID = artists.artistID WHERE (genres.genre = 'Pop');
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另外需要注意的地方 在MySQL中涉及到多表查询的时候，需要根据查询的情况，想好使用哪种连接方式效率更高。
1. 交叉连接(笛卡尔积)或者内连接 [INNER | CROSS] JOIN
2. 左外连接LEFT [OUTER] JOIN或者右外连接RIGHT [OUTER] JOIN 注意指定连接条件WHERE, ON，USING.
3. MySQL如何优化LEFT JOIN和RIGHT JOIN
在MySQL中，A LEFT JOIN B join_condition执行过程如下：
1)· 根据表A和A依赖的所有表设置表B。
2)· 根据LEFT JOIN条件中使用的所有表(除了B)设置表A。
3)· LEFT JOIN条件用于确定如何从表B搜索行。(换句话说，不使用WHERE子句中的任何条件）。
4)· 可以对所有标准联接进行优化，只是只有从它所依赖的所有表读取的表例外。如果出现循环依赖关系，MySQL提示出现一个错误。
5)· 进行所有标准WHERE优化。
6)· 如果A中有一行匹配WHERE子句，但B中没有一行匹配ON条件，则生成另一个B行，其中所有列设置为NULL。
7)· 如果使用LEFT JOIN找出在某些表中不存在的行，并且进行了下面的测试：WHERE部分的col_name IS NULL，其中col_name是一个声明为 NOT NULL的列，MySQL找到匹配LEFT JOIN条件的一个行后停止(为具体的关键字组合)搜索其它行。
RIGHT JOIN的执行类似LEFT JOIN，只是表的角色反过来。
联接优化器计算表应联接的顺序。LEFT JOIN和STRAIGHT_JOIN强制的表读顺序可以帮助联接优化器更快地工作，因为检查的表交换更少。请注意这说明如果执行下面类型的查询，MySQL进行全扫描b，因为LEFT JOIN强制它在d之前读取：
01.SELECT * 02.FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) 03.WHERE b.key=d.key; SELECT * FROM a,b LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
在这种情况下修复时用a的相反顺序，b列于FROM子句中：
01.SELECT * 02.FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) 03.WHERE b.key=d.key; SELECT * FROM b,a LEFT JOIN c ON (c.key=a.key) LEFT JOIN d ON (d.key=a.key) WHERE b.key=d.key;
MySQL可以进行下面的LEFT JOIN优化：如果对于产生的NULL行，WHERE条件总为假，LEFT JOIN变为普通联接。
例如，在下面的查询中如果t2.column1为NULL，WHERE 子句将为false：
01.SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5;
SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON (column1) WHERE t2.column2=5;因此，可以安全地将查询转换为普通联接：
01.SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1;
SELECT * FROM t1, t2 WHERE t2.column2=5 AND t1.column1=t2.column1;这样可以更快，因为如果可以使查询更佳，MySQL可以在表t1之前使用表t2。为了强制使用表顺序，使用STRAIGHT_JOIN。
三、利用缓存来实现
现在社区分享类网站很火，就拿方维购物分享网站举例说明吧。也是对二次开发方维购物分享网站的一点总结，高手可以飞过。
购物分享的关键表有：分享表、图片表、文件表、评论表、标签表、分类表等。
围绕分享的表就么多，哇，那也不少啊。当我们查看一个图片的详细信息时，就要显示以上表里的信息。显示图片所属的分类、给图片打的标签、图片的评论、有文件的话还要显示文件下载信息等。难道让我们6个表去关联查询嘛，当然不能这么多关联来查询数据，我们可以只查询一个表即可，这怎么讲？这里分享表是主表，我们可以在主表里建立一个缓存字段。比如我们叫cache_data字段，赋予它text类型，这样可以存储很长的字符串，而不至于超过字段的最大存储。
这个缓存字段怎么用呢？在新增一条分享信息后，产生分享ID。如果用户发布图片或文件的话，图片信息入图片表，文件信息入文件表，然后把新产生的图片或文件信息写入到缓存字段里。同样的，如果用户有选择分类、打了标签的话，也把相应的信息写入到缓存字段里。对于评论而言，没有必要把全部评论存到缓存字段里，因为你不知道他有多少条记录，可以把最新的10条存到缓存字段里用于显示，这样缓存字段就变成一个二维或三维数组，序列化后存储到分享表里。
array( 'img' = array( name => '123.jpg', url => 'http: //tech.42xiu.com/123.jpg', width => 800, width => 600, ), 'file' = array( name => 'abc.zip', download_url => 'http: //tech.42xiu.com/abc.zip', size => 1.2Mb, ), 'category' = array( 1 => array( id => 5, name => PHP乐知博客 ), 2 => array( id => 6, name => PHP技术博客 ), ), 'tag' => array( tag1 tag2 ...... ), 'message' => array( 1 => array(id, uid, name, content, time), 2 => array(id, uid, name, content, time), 3 => array(id, uid, name, content, time), 4 => array(id, uid, name, content, time), ), ) //比如，上面的数组结构，序列化存入数据库。
UPDATE share SET cache_data=mysql_real_escape_string(serialize($cache_data)) WHERE id=1;这样查询就变得简单了，只需要查询一条就行了，取到缓存字段，把其反序列化，把数组信息提取出来，然后显示到页面。如果是以前那个结构，在几十万的数据量下，估计早崩溃了。数据缓存的方法也许不是最好的，如果你有更好的方法，可以相互学习，相互讨论。
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