设置MySQL中的数据类型来优化运行速度的实例

   2015-07-07 0
核心提示:这篇文章主要介绍了设置MySQL中索引的数据类型来优化运行速度的实例,主要是适当使用短字节的数据类型来处理短索引,需要的朋友可以参考下

今天看了一个优化案例觉的挺有代表性,这里记录下来做一个标记,来纪念一下随便的字段定义的问题。

回忆一下,在表的设计中很多人习惯的把表的结构设计成Varchar(64),Varchar(255)之类的,虽然大多数情况只存了5-15个字节.那么我看一下下面这个案例.
查询语句:
 

 SELECT SQL_NO_CACHE channel, COUNT(channel) AS visitors FROM xxx_sources WHERE client_id = 1301 GROUP BY client_id, channel;

该表(client_id,channel)是一个组合索引.
利用explain,看一下执行计划,对于索引使用上看上非常完美
 

mysql> explain SELECT SQL_NO_CACHE channel, COUNT(channel) AS visitors FROM xxx_sources WHERE client_id = 1301 GROUP BY client_id, channel;
+----+-------------+-------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys  | key    | key_len | ref | rows  | Extra     |
+----+-------------+-------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+----------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE  | xxx_sources | index | idx_client_channel | idx_client_channel | 1032 | NULL | 20207319 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------------+-------+--------------------+--------------------+---------+------+----------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

看一下实际执行:
 

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE channel, COUNT(channel) AS visitors FROM xxx_sources WHERE client_id = 1301 GROUP BY client_id, channel;
+---------+----------+
| channel | visitors |
+---------+----------+
| NULL |  0 |
+---------+----------+
1 row in set (11.69 sec)

实际执行的情况非常的糟糕.传通的想法,这个执行从索引上执行计划上看非常完美了,好象和MySQL没什么关系了. 在去看一下表的设计会发现client_id也是设计成了
varchar(255).看到这里不防可以使用下面的方法试一下:

mysql> explain SELECT SQL_NO_CACHE channel, COUNT(channel) AS visitors FROM xxx_sources WHERE client_id = '1301' GROUP BY client_id, channel;
+----+-------------+-------------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+--------+--------------------------+
| id | select_type | table  | type | possible_keys  | key    | key_len | ref | rows | Extra     |
+----+-------------+-------------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+--------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE  | xxx_sources | ref | idx_client_channel | idx_client_channel | 258  | const | 457184 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------------+------+--------------------+--------------------+---------+-------+--------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

从执行计划上来看,差不多,但实际差多了.具体上来看key_len从1032降到了258,执行计划变成了const基于等于的查找,行数从原来千万级到了十万级了.不算也能明白IO
节省了很多.
再来看实际执行:

 

mysql> SELECT SQL_NO_CACHE channel, COUNT(channel) AS visitors FROM xxx_sources WHERE client_id = '1301' GROUP BY client_id, channel;
+---------+----------+
| channel | visitors |
+---------+----------+
| NULL |  0 |
+---------+----------+
1 row in set (0.25 sec)

哇,从11.69秒变成了0.25秒,这是什么概念,优化了多少倍,算一下吧.

看到这里在想什么呢,记住这个案例,嗯,不错,以后还可以加引号优化一下.那为什么不问一下,能不能在优化了,为什么会这样呢
我们先来看一下第一个问题:
能不能在优化了
答案是当然可以了.从索引的长度上来看258还是一个非常大的数据,对于client_id这个字段从名字上来看,也只会存数据型的值,那为什么不用的一个int unsigned去存呢,
索引的长度马上会从258降到4。这样不是又节省了很多吗?
接下来看一下第二个问题,为什么会这样呢?
原因有两点,同时基于一个原则,基于成本的优化器。对于client_id在表的定义时定义成了字符型的值,在查询时传入了数值型的值,需要经过一个数值转换,悲剧的开始,最终
导致MySQL选择了一个完成的索引去扫描。

从这个案例上,我们需要注意什么呢?
合理的选择数据类型,基本工太重要了,就这叫赢在起跑线,一切都不能随便了,别把一个表定义成了降了主建外其它全是Varchar(255)。对数据库的double/float这种字段做索引时一定要小心。

 
标签: MySQL
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