这篇文章将为大家详细讲解有关mysql hint优化的示例分析，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
SELECT t.oldcontractno, t.startdate, t.enddate, sum( confrec.confamt )
FROM (
SELECT ca1.contractno, f1.startdate, f1.enddate, ca1.oldcontractno
FROM contract c1, contractinapprove ca1, framepolicy f1
WHERE c1.contractinapproveid = ca1.contractid
AND ca1.contractid = f1.contractid
AND c1.contracttype =4
)t, contract c2, confrec
WHERE
(
(substring( c2.oldcontractno, 1, locate( '-', c2.oldcontractno ) -1 ) = t.oldcontractno)
OR
(c2.oldcontractno = t.oldcontractno)
)
AND confrec.contractid = c2.contractid
AND c2.customersitecode NOT IN ('JP', 'BD')
AND confrec.confdate BETWEEN t.startdate AND t.enddate
GROUP BY t.oldcontractno
执行计划如下所示：
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+---------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+---------+---------------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 57 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | confrec | ALL | contractid | NULL | NULL | NULL | 1007935 | Using where |
| 1 | PRIMARY | c2 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | ap_db.confrec.contractid | 1 | Using where |
| 2 | DERIVED | f1 | ALL | FK28E4C8DF253521AD | NULL | NULL | NULL | 262 | |
| 2 | DERIVED | c1 | ref | contractinapproveid | contractinapproveid | 5 | ap_db.f1.contractid | 1 | Using where |
| 2 | DERIVED | ca1 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | ap_db.c1.contractinapproveid | 1 | Using where |
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+---------+---------------------------------+
从执行计划分析，最大的问题是confrec的全表扫描，但是confrec和contract的连接使用了索引。看执行计划是对confrec进行了全表扫描，而contract使用了索引，现在修改一下，confrec（百万级别）用索引,contract（3w）用全表扫描。由于contract的数据量小很多，效率高了，从执行计划的预估行数可以看的很明显。
使用了sql hint控制了表的连接顺序解决该问题。
SELECT t.oldcontractno, t.startdate, t.enddate, sum( confrec.confamt )
FROM (
SELECT ca1.contractno, f1.startdate, f1.enddate, ca1.oldcontractno
FROM contract c1, contractinapprove ca1, framepolicy f1
WHERE c1.contractinapproveid = ca1.contractid
AND ca1.contractid = f1.contractid
AND c1.contracttype =4
)t, contract c2 straight_join confrec
WHERE
(
(substring( c2.oldcontractno, 1, locate( '-', c2.oldcontractno ) -1 ) = t.oldcontractno)
OR
(c2.oldcontractno = t.oldcontractno)
)
AND confrec.contractid = c2.contractid
AND c2.customersitecode NOT IN ('JP', 'BD')
AND confrec.confdate BETWEEN t.startdate AND t.enddate
GROUP BY t.oldcontractno
修改后的执行计划：
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+-------+---------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+-------+---------------------------------+
| 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 57 | Using temporary; Using filesort |
| 1 | PRIMARY | c2 | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 13135 | Using where |
| 1 | PRIMARY | confrec | ref | contractid | contractid | 4 | ap_db.c2.contractid | 45 | Using where |
| 2 | DERIVED | f1 | ALL | FK28E4C8DF253521AD | NULL | NULL | NULL | 262 | |
| 2 | DERIVED | c1 | ref | contractinapproveid | contractinapproveid | 5 | ap_db.f1.contractid | 1 | Using where |
| 2 | DERIVED | ca1 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | ap_db.c1.contractinapproveid | 1 | Using where |
+----+-------------+------------+--------+---------------------+---------------------+---------+------------------------------+-------+---------------------------------+
看明显看到了连接行数的减少。
ref: http://hi.baidu.com/veyroner/blog/item/c72827fd9403d3f7fd037f77.html
[@more@]
普通MySQL运行，数据量和访问量不大的话，是足够快的，但是当数据量和访问量剧增的时候，那么就会明显发现MySQL很慢，甚至down掉，那么就要考虑优化我们的MySQL了。
优化无非是从三个角度入手：
第一个是从硬件，增加硬件，增加服务器
第二个就是对我们的MySQL服务器进行优化，增加缓存大小，开多端口，读写分开
第三个就是我们的应用优化，建立索引，优化SQL查询语句，建立缓存等等
我就简单的说说SQL查询语句的优化。因为如果我们Web服务器比数据库服 务器多或者性能优良的话，我们完全可以把数据库的压力转嫁到Web服务器上，因为如果单台MySQL，或者 Master/Slave 架构的数据库服务器都负担比较重，那么就可以考虑把MySQL的运算放到Web服务器上去进行。当然了，如果你Web服务器比数据库服务器差，那就把压力 放在数据库服务器上吧，呵呵。
如果是把MySQL服务器的压力放在Web服务器上，那么很多运算就需要我们的程序去执行，比如Web程序中全部交给PHP脚 本去处理数据。单台MySQL服务器，查询、更新、插入、删除都在一台服务器上的话，访问量一大，你会明显发现锁表现象，当对一个表进行更新删除操作的时 候，就会拒绝其他操作，这样就会导致锁表，解决这个问题最简单直接的办法就是拿两台MySQL服务器，一台负责查询（select）操作，另外一台负责更 改（update/delete/insert），然后进行同步，这样能够避免锁表，如果服务器更多，那么就更好处理了，可以采用分布式数据库架构和数据 的散列存储，下面我们会简单说一下。
一、SQL的优化和注意事项
现在我们假设我们只有一台MySQL服务器，所有的select/update/insert/delete操作都是在这上面进行的，我们同时有三台Web服务器，通过DNS轮巡来访问，那么我们如何进行我们应用程序和SQL的优化。
1. Where条件
在查询中，WHERE条件也是一个比较重要的因素，尽量少并且是合理的where条件是很重要的，在写每一个where条件的时候都要仔细考虑，尽量在多个条件的时候，把会提取尽量少数据量的条件放在前面，这样就会减少后一个where条件的查询时间。
有时候一些where条件会导致索引无效，当使用了Mysql函数的时候，索引将无效，比如：select * from tbl1 where
left(name, 4) = 'hylr'，那么这时候索引无效，还有就是使用LIKE进行搜索匹配的时候，这样的语句索引是无效的：select
* from tbl1 where name like '%xxx%'，但是这样索引是有效的：select * from tbl1 where
name like 'xxx%'，所以谨慎的写你的SQL是很重要的。
2. 关联查询和子查询
数据库一个很重要的特点是关联查询，LEFT JOIN 和全关联，特别是多个表进行关联，因为每个关联表查询的时候，进行扫描的时候都是一个笛卡尔乘积的数量级，扫描数量很大，如果确实是需要进行关联操作，请给where或者on的条件进行索引。
关联操作也是可能交给应用去操作的，看数据量的大小，如果数据量不是非常大，比如10万条以下，那么就可以交给程序去处理（totododo提出笔误，特此修正），程序分别提取左右两个表的数据，然后进行循环的扫描处理，返回结果，这个过程同样非常耗费Web服务器的资源，那么就需要取决于你愿意把压力放在Web服务器上或者数据库服务器上了。
子查询是在mysql5中支持的功能，比如：select * from tbl1 where id in(select id from tbl1)，那样效率是非常非常低，要尽量避免使用子查询，要是我，绝对不用，呵呵。
3. 一些耗费时间和资源的操作
SQL语句中一些浪费的操作，比如 DISTINCT、COUNT、GROUP
BY、各种MySQL函数。这些操作都是比较耗资源的，我想应用最多的是count字句吧，如果使用count，尽量不要count（*），最好
count一个字段，比如count（id），或者count(1)，（据totododo测
试效率其实是一样的），同样能够起到统计的作用。如果不是十分必要，尽量不要使用distinct操作，就是提取唯一值，你完全可以把这个操作交给脚本程
序去执行提取唯一值，减少MySQL的负担。group by
操作也是，确实需要分组的话，请谨慎的操作，如果是小批量的数据，可以考虑交给脚本程序去做。
至于MySQL的函数，估计很多常用，比如有人喜欢把截取字符串也交给MySQL去操作，或者时间转换操作，使用比较多的函数像 SUBSTR(),
CONCAT(), DATE_FORMAT(), TO_DAYS(), MAX(), MIN(), MD5()
等等，这些操作完全可以交给脚本程序去做，减轻MySQL的负担。
4. 合理的建立索引
索引的提升速度的一个非常重要的手段，索引在对一些经常进行select操作，并且值比较唯一的字段是相当有效的，比如主键的id字段，唯一的名字name字段等等。
但是索引对于唯一值比较少的字段，比如性别gender字段，寥寥无几的类别字段等，意义不大，因为性别是50%的几率，索引几乎没有意义。对于update/delete/insert非常频繁的表，建立索引要慎重考虑，因为这些频繁的操作同样对于索引的维护工作量也是很大的，最后反而得不偿失，这个需要自己仔细考虑。索引同样不是越多越好，适当的索引会起到很关键的作用，不适当的索引，反而减低效率维护，增加维护索引的负担。
5. 监控sql执行效率
在select语句前面使用EXPLAIN字句能够查看当前这个select字句的执行情况，包括使用了什么操作、返回多少几率、对索引的使用情况如何等等，能够有效分析SQL语句的执行效率和合理程度。
另外使用MySQL中本身的慢查询日志：slow-log，同样能够记录查询中花费时间比较多的SQL语句，好对相应的语句进行优化和改写。
另外在MySQL终端下，使用show processlist命令能够有效的查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态，是否锁表等等，可以实时的查看SQL执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
二、数据库服务器的架构和分布想法
对于服务器的架构设计，这个其实是比较重要的，一个合理的设计，能够让应用更好的运行。当然，架构的设计，取决于你的应用和你硬件的实际情况。我就简单的说说几种不同的数据库架构设计方式，权当是一个个人的想法，希望能够有帮助。
1. 单台服务器开多进程和端口
单台MySQL服务器，如果使用长链接等等都无法解决负载太大，连接太多的问题，不凡考虑采用一台MySQL上使用多个端口开启多个MySQL守护进程的方法来缓解压力。当然，前提是你的应用必须支持多端口，并且你的cpu和内存足够运行多个守护进程。
优点 是能够很好的缓解暂时服务器的压力，把不同的操作放在不同的端口，或者把不同的项目模块放在不同的端口去操作，良好的分担单个守护进程的压力。
缺点 是数据可能会产生紊乱，同时可能会导致很多未知的莫名错误。呵呵
2. 使用Master/Slave的服务器结构
Mysql本身具有同步功能，完全可以利用这个功能。构建 Master/Slave 的主从服务器结构，最少只需要两台MySQL服务器，我们可以把
Master 服务器用户更新操作，包括 update/delete/insert，把Slave服务器用于查询操作，包括 select
操作，然后两机进行同步。
优点 是合理的把更新和查询的压力分担，并且能够避免锁表的问题。
缺点 是更新部实时，如果网络繁忙，可能会存在延迟的问题，并且任何一台服务器down掉了都很麻烦。
3. 使用分布式的散列存储
这种结构适合大数据量，并且负载比较大，然后服务器比较充足的情况。分布式存储结构，简单的可以是多台服务器，每台服务器功能是类似的，但是存储的数据不
一样，比如做一个用户系统，那么把用户ID在1-10万以内的存储在A服务器，用户ID在10-20万存储在B服务器，20-3-万存储在C服务器，以此
类推。如果每个用户访问的服务器不足，可以构建组服务器，就是每组用户拥有多台服务器，比如可以在某用户组建立两台MySQL服务器，一台Master，
一台Slave，同样分离他们的更新和查询操作，或者可以设计成双向同步。同时，你的应用程序必须支持跨数据库和跨服务器的操作能力。
优点 是服务器的负载合理的被平摊，每台服务器都是负责一部分用户，如果一台服务器down掉了，不会影响其他用户ID的用户正常访问。同时添加节点比较容易，如果又增加了10万用户，那么又可以增加一个节点服务器，升级很方便。
缺点 是任何一台数据库服务器down掉或者数据丢失，那么这部分服务器的用户将很郁闷，数据都没了，当然，这个需要良好的备份机制。
关于mysql hint优化的示例分析就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
