让MySQL查询更加高效——对查询进行重构

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在优化有问题的查询时，目标应该是找到一个更优的方法获得实际需要的结果，而不是一定总是要求从 MySQL 获取一模一样的结果集

设计查询的时候一定需要考虑的问题就是，是否需要将一个复杂的查询分成多个简单的查询。

虽然在传统实现中，总是强调需要在数据库层完成尽可能多的工作，这是因为在过去总是认为网络通信、查询解析和优化是一件代价很高的事情。

但是这样的想法对于 MySQL 并不合适，因为 MySQL 从设计上就让连接和断开都很轻量，在返回一个小查询结果方面十分高效。

MySQL 内部每秒能够扫描内存中上百万行的数据，相比之下，MySQL 响应数据给客户端的速度就慢得多。在其他条件都相同的时候，使用尽可能少的查询当然是更好的。但是有时候，将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。

有时候需要对一个大查询分而治之，将大查询分为数个小查询，每个查询功能完全相同，只完成一小部分，每次只返回一小部分查询结果。

删除旧的数据就是一个很好的例子。定期清理大量数据时，如果使用一个大的语句一次性完成的话，可能需要锁住很多数据，占用很多数据并且会阻塞很多小的但是很重要的查询。

将一个大的 DELETE 语句切分成为多个较小的查询可以尽可能小的影响 MySQL 性能。

很多高性能的应用都会第关联查询进行分解。简单地说，就是对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。比如下面这个查询：

SELECT * FROM tag
JOIN tag_post ON tag_post.tag_id = tag.id
JOIN post ON tag_post.post_id = post.id

这个查询可以分解成下面这些查询来代替：

SELECT * FROM tag WHERE tag = ‘mysql’;
SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,789);

让缓存的效率更加高效。 许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象
减少查询时可能遇到的锁竞争
在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，做到高性能和可拓展
查询本身效率也可能随之提升 。在这个例子中使用 IN() 代替关联查询，可以让 MySQL 按照 ID 顺序进行查询，这可能会比随机的关联更加高效
可以减少冗余记录的查询。在应用层进行关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中进行关联查询，则可能需要重复的访问一部分数据。这样的重构有助于减少网络和内存的消耗。
在应用中实现了哈希关联，而不是使用 MySQL 的嵌套循环关联

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