设置MySQL中的数据类型来优化运行速度的实例

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。

(0)

相关推荐

  • 详解MySQL数据类型DECIMAL(N,M)中N和M分别表示的含义

    同事问MySQL数据类型DECIMAL(N,M)中N和M分别表示什么含义,M不用说,显然是小数点后的小数位数,但这个N究竟是小数点之前的最大位数,还是加上小数部分后的最大位数?这个还真记不清了.于是乎,创建测试表验证了一番,结果如下: 测试表,seller_cost字段定义为decimal(14,2) CREATE TABLE `test_decimal` ( `id` int(11) NOT NULL, `seller_cost` decimal(14,2) DEFAULT NULL ) EN

  • MySQL中的数据类型binary和varbinary详解

    前言 BINARY和VARBINARY与 CHAR和VARCHAR类型有点类似,不同的是BINARY和VARBINARY存储的是二进制的字符串,而非字符型字符串.也就是说,BINARY和VARBINARY没有字符集的概念,对其排序和比较都是按照二进制值进行对比. BINARY(N)和VARBINARY(N)中的N指的是字节长度,而CHAR(N)和VARCHAR(N)中N指的是的字符长度.对于BINARY(10) ,其可存储的字节固定为10,而对于CHAR(10) ,其可存储的字节视字符集的情况而

  • 设置MySQL中的数据类型来优化运行速度的实例

    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_

  • mysql中整数数据类型tinyint详解

    目录 1.1 tinyint类型说明 1.2 实践环境说明 1.3 加unsigned属性 1.3.1 SQL模式开启严格模式 1.3.2 SQL模式未开启严格模式 1.4 加zerofill属性 1.4.1 SQL模式开启严格模式 1.4.2 SQL模式未开启严格模式 1.5 不加unsigned和zerofill属性 1.5.1 SQL模式开启严格模式 1.5.2 SQL模式未开启严格模式 1.1 tinyint类型说明 数据类型 显示长度 占用字节 有符号 无符号 tinyint 加上un

  • MySQL中BIGINT数据类型如何存储整数值

    目录 前言 MySQL BIGINT 例子 示例 1 示例 2 示例 3 示例 4 结论 前言 本文重点介绍 MySQL BIGINT 数据类型,并研究我们如何使用它来存储整数值.我们还将了解它的范围.存储大小和各种属性,包括有符号.无符号和零填充. 整数类型(精确值) - INTEGER.INT.SMALLINT.TINYINT.MEDIUMINT.BIGINT MySQL 支持 SQL 标准整数类型 INTEGER(或INT)和 SMALLINT. 作为标准的扩展,MySQL 还支持整数类型

  • mysql中decimal数据类型小数位填充问题详解

    前言 在开发过程中,我们往往会用到decimal数据类型.因为decimal是MySQL中存在的精准数据类型. MySQL中的数据类型有:float,double等非精准数据类型和decimal这种精准. 区别:float,double等非精准类型,在DB中保存的是近似值. Decimal则以字符串的形式保存精确的原始数值. decimal介绍: decimal(a,b) 其中:a指定指定小数点左边和右边可以存储的十进制数字的最大个数,最大精度38.b指定小数点右边可以存储的十进制数字的最大个数

  • MySQL中join语句怎么优化

    目录 Simple Nested-Loop Join Block Nested-Loop Join Index Nested-Loop Join 如何选择驱动表? Simple Nested-Loop Join 我们来看一下当进行 join 操作时,mysql是如何工作的.常见的 join 方式有哪些? 如图,当我们进行连接操作时,左边的表是驱动表,右边的表是被驱动表 Simple Nested-Loop Join 这种连接操作是从驱动表中取出一条记录然后逐条匹配被驱动表的记录,如果条件匹配则将

  • GO将mysql 中 decimal 数据类型映射到 protobuf的操作方法

    目录 protobuf中 float与double 1.如何在rpc中优雅取出dcemial类型 2.在rpc中 proto我们定义如下 2.1.proto - double 2.2.proto - float 3.在go-zero的sqlx中生成的model protobuf中 float与double 1.如何在rpc中优雅取出dcemial类型 例如我们在mysql中定义的一个字段如下: `discount` decimal(10,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' CO

  • MySQL中几种插入和批量语句实例详解

    目录 前言 1.insert ignore into 2.on duplicate key update 3.replace into 4.insert if not exists 5.批量插入数据 6.批量更新 总结 前言 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引,当插入重复数据时,抛出错误,程序终止,但这会给后续处理带来麻烦,因此需要对插入语句做特殊处理,尽量避开或忽略异常,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下: 这里为了方便演示,我新建了一个user测试表,主要有id,userna

  • mysql中各种常见join连表查询实例总结

    本文实例讲述了mysql中各种常见join连表查询.分享给大家供大家参考,具体如下: 通常我们需要连接多个表查询数据,以获取想要的结果. 一.连接可以分为三类: (1) 内连接:join,inner join (2) 外连接:left join,left outer join,right join,right outer join,union,union all (3) 交叉连接:cross join 二.准备需要演示的表: CREATE TABLE `a` ( `id` int(11) uns

  • mysql中json类型字段的基本用法实例

    目录 前言 基本环境 JSON类型字段常用操作 插入JSON类型数据 查询JSON类型数据 更新JSON类型数据中的特定字段 匹配JSON类型数据中的特定字段 结语 前言 mysql从5.7.8版本开始原生支持了JSON类型数据,同时可以对JSON类型字段中的特定的值进行查询和更新等操作,通过增加JSON类型的属性可以大大的提高我们在mysql表中存储的数据的拓展性,无需每次新增字段时都进行表结构的调整,下面我们不深入讲解底层的实现原理,我们主要来梳理一下我们在日常工作中使用实践 基本环境 my

随机推荐