MySQL Query Performance Optimize

技巧性地最佳化查詢效能

前言

查詢最佳化就是與資料庫的運作邏輯進行一場競賽，我們如何使查詢執行的速度更快？有兩個重要因素，除了開發人員的技能以及撰寫良好的 SQL 指令外，再來就是透過 MySQL Query Optimizer 來決定查詢的效能了。

在前一篇文章中已經深入介紹 MySQL Query Optimizer 是整個查詢優化過程中最大的核心以及靈魂，在 MySQL 中，Query 微調的工作其實是一個非常有邏輯的過程。

在這篇文章主要講的是怎麼在查詢語法的層級技巧性的進行效能最佳化。

Query Optimizer 的主要職責

MySQL Query Optimizer 的設計是基於成本為導向的演算法。在執行查詢時，它會生成多套運算效能指標，並從中選擇成本最低的執行計劃。以下是 Query Optimizer 在生成最經濟執行計劃過程中的幾個主要步驟：

調整 Join 邏輯

首先，Query Optimizer 會將效率較低的 join（Sub-Optimal join）方式轉換為更有效的查詢邏輯。這涉及對表的 join 順序、使用的 join 類型等進行最佳化。

重新排序 join 的表

進一步的最佳化包括對之前被 join 過的表進行重新排序。這樣做是為了減少硬碟的 I/O操作，從而提高查詢效率。

採用邏輯短路以加快查詢效能

在查詢過程中，如果存在明顯不成立的條件（如 1 == 2 這樣的條件），MySQL Query Optimizer 會立即識別出這樣的條件，並停止進一步處理該查詢，從而節省時間和資源。

最佳化索引使用

Query Optimizer 一個重要職責是為查詢選擇最優的索引。例如，在處理包含 ORDER BY 子句的查詢時，由於排序是查詢中成本較高的操作之一，Query Optimizer 會評估不同的索引和排序方法，以最少的資源完成排序。

評估和最佳化聚合函數

在處理包含聚合函數（如 COUNT、MAX、AVG 等）的查詢時，Query Optimizer 會評估這些函數的使用，並制定一個能最佳化所有聚合函數使用的執行計劃。

透過這些方法，MySQL Query Optimizer 能夠有效地減少查詢的執行時間和資源消耗，從而提高整體的資料庫的效能。