百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

MySQL 8.0 SQL优化黑科技,面试官都不一定知道!

liuian 2025-07-06 14:06 3 浏览

前言

提到SQL优化,大多数人想到的还是那些经典套路:建索引、避免全表扫描、优化JOIN顺序…这些确实是基础,但如果你还停留在MySQL 5.7时代的优化思维,那就out了。

MySQL 8.0已经发布好几年了,带来了大量革命性的新特性。然而令人意外的是,很多开发者(甚至包括一些面试官)对这些新功能还不够了解,依然在用老思路解决新问题。

今天我们就来聊聊MySQL 8.0那些鲜为人知的优化黑科技。这些特性不仅能让你的SQL性能飞起,更重要的是,当你在面试中展示这些技巧时,很可能连面试官都会被惊艳到。毕竟,谁不喜欢学到点新东西呢?

如果你的项目还在用MySQL 5.7或更早版本,这篇文章也值得收藏。

因为升级到MySQL 8.0后,你就能立刻用上这些强大的功能了。

耐心看完,你一定有所收获。

正文

老套路快速回顾

在展示黑科技之前,我们先快速过一遍那些“传统艺能”:

  • 索引优化:B+树索引、复合索引、覆盖索引
  • 查询重写:避免SELECT *、合理使用LIMIT
  • 连接优化:INNER JOIN vs LEFT JOIN,驱动表选择
  • 子查询优化:EXISTS vs IN,避免相关子查询
  • 表设计优化:字段类型选择、范式vs反范式

这些基础知识相信大家都太熟悉了。

现在让我们来看看MySQL 8.0带来的那些降维打击式的新玩法。

骚操作一:利用MySQL 8.0的窗口函数进行复杂查询优化

传统的分组查询往往需要多次子查询,性能堪忧。MySQL 8.0引入的窗口函数可以优雅地解决这个问题。

传统写法(需要多次扫描表):

-- 查询每个部门薪资最高的前3名员工
SELECT * FROM employees e1
WHERE (
    SELECT COUNT(DISTINCT e2.salary) 
    FROM employees e2 
    WHERE e2.department = e1.department 
    AND e2.salary >= e1.salary
) <= 3;

窗口函数优化(只需一次扫描):

WITH ranked_employees AS (
    SELECT *,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rn
    FROM employees
)
SELECT * FROM ranked_employees WHERE rn <= 3;

这种写法不仅代码更清晰,执行效率也大幅提升。

骚操作二:反直觉的索引设计 - 降序索引的妙用

MySQL 8.0开始支持真正的降序索引。很多人以为ORDER BY col DESC用普通索引就够了,但在某些场景下,降序索引能带来意想不到的效果。

-- 创建混合排序的索引
CREATE INDEX idx_mixed ON orders (status ASC, created_time DESC);

-- 这个查询现在可以完全利用索引顺序,避免filesort
SELECT * FROM orders 
WHERE status = 'pending' 
ORDER BY created_time DESC 
LIMIT 10;

特别是在分页查询中,这种索引设计能显著减少排序开销。

骚操作三:Generated Column的隐藏威力

Generated Column(生成列,又叫虚拟列)不仅仅是用来存储计算结果,还能用来进行一些曲线救国的优化。

关于虚拟列的具体使用可以看这篇文章:MySQL虚拟列:一个被低估的MySQL特性

-- 为JSON字段的某个属性创建生成列和索引
ALTER TABLE user_profiles 
ADD COLUMN age_generated INT GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(profile_data, '$.age')) STORED,
ADD INDEX idx_age (age_generated);

-- 现在可以高效查询JSON内的数据
SELECT * FROM user_profiles WHERE age_generated BETWEEN 25 AND 35;

这个方式其实特别适合处理JSON字段查询慢的问题。

骚操作四:Invisible Index - 安全的索引测试

在生产环境中,如果想给某个表加索引,又会担心新索引会影响其他SQL的执行计划,或者不确定这个索引是否真的有效果。

MySQL 8.0 的隐形索引(Invisible Index)就是为了解决这个问题而生:

-- 1. 先创建一个"隐形"的索引,这时索引会被创建,但优化器看不到它
CREATE INDEX idx_user_age ON users (age) INVISIBLE;

-- 2. 在测试会话中"激活"这个隐形索引
SET SESSION optimizer_switch = 'use_invisible_indexes=on';

-- 3. 测试查询效果
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 25 AND 35;
-- 这时能看到是否使用了新索引

-- 4. 如果效果好,就让所有人都能看到这个索引
ALTER INDEX idx_user_age ON users VISIBLE;

-- 5. 如果效果不好,直接删除,对线上业务无影响
-- DROP INDEX idx_user_age ON users;

这样可以避免在生产环境中直接创建索引可能带来的风险。

骚操作五:巧用Hint强制执行计划

有时候优化器的选择并不是最优的,搞不好就会自作聪明,选择了一个看似合理但实际很慢的执行计划,这时候可以用Hint来调教一下。

看这个例子:

-- 假设你有这样一个查询
SELECT * FROM orders o 
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id 
WHERE o.status = 'pending' AND c.city = 'Shanghai';

-- MySQL可能选择:
-- 1. 先扫描orders表找status='pending'的记录(假设有10万条)
-- 2. 再去JOIN customers表

-- 但你通过分析发现,Shanghai的客户只有1000个,应该:
-- 1. 先扫描customers表找city='Shanghai'的记录(1000条)
-- 2. 再去JOIN orders表

那这时候就可以用 Hint 来指定索引:

-- 强制让customers表作为驱动表(小表驱动大表)
SELECT /*+ STRAIGHT_JOIN */ * 
FROM customers c 
JOIN orders o ON o.customer_id = c.id 
WHERE c.city = 'Shanghai' AND o.status = 'pending';

-- 或者强制使用特定索引
SELECT /*+ INDEX(o idx_status) */ * 
FROM orders o 
WHERE o.status = 'pending';

但是这种方式对于SQL的认知要求比较高,谨慎使用。

骚操作六:Resource Group - 查询级别的资源控制

如果你的数据库上既有在线业务查询(要求快速响应),也有数据分析查询(可以慢一点但很耗资源)时,传统做法是分开部署,但成本比较高。

-- 创建一个专门给批处理任务用的资源组
-- VCPU = 0-1 表示只能使用CPU的0号和1号核心
-- THREAD_PRIORITY = -10 表示线程优先级较低
CREATE RESOURCE GROUP batch_group 
TYPE = USER 
VCPU = 0-1 
THREAD_PRIORITY = -10;

-- 创建一个给在线业务用的资源组(高优先级)
CREATE RESOURCE GROUP online_group 
TYPE = USER 
VCPU = 2-7 
THREAD_PRIORITY = 0;

-- 当你要跑一个大的统计查询时
SET RESOURCE GROUP batch_group;
SELECT COUNT(*), AVG(amount) 
FROM orders 
WHERE created_time >= '2023-01-01';  -- 这个查询可能要跑很久

-- 在线业务查询自动使用默认或online_group
SELECT * FROM orders WHERE id = 12345;  -- 这个查询不受影响

这样可以避免大查询影响在线业务,大查询再也不会抢占在线业务的CPU资源,一定程度上能保证系统的响应速度。

骚操作七:巧用LATERAL JOIN解决复杂关联

有些查询用传统JOIN很难实现,或者需要写复杂的子查询。

假设你要查询每个用户最近购买的3件商品信息。

传统写法(复杂且性能差)

SELECT u.username, u.email,
       (SELECT product_name FROM orders o1 JOIN products p1 ON o1.product_id = p1.id 
        WHERE o1.user_id = u.id ORDER BY o1.created_time DESC LIMIT 1) as latest_product,
       (SELECT product_name FROM orders o2 JOIN products p2 ON o2.product_id = p2.id 
        WHERE o2.user_id = u.id ORDER BY o2.created_time DESC LIMIT 1 OFFSET 1) as second_latest,
       (SELECT product_name FROM orders o3 JOIN products p3 ON o3.product_id = p3.id 
        WHERE o3.user_id = u.id ORDER BY o3.created_time DESC LIMIT 1 OFFSET 2) as third_latest
FROM users u;

LATERAL JOIN写法(简洁且高效)

SELECT u.username, u.email, recent_orders.*
FROM users u
JOIN LATERAL (
    SELECT p.product_name, o.created_time, o.amount
    FROM orders o 
    JOIN products p ON o.product_id = p.id
    WHERE o.user_id = u.id  -- 关键:这里可以引用左表u的字段
    ORDER BY o.created_time DESC 
    LIMIT 3
) recent_orders ON TRUE;

LATERAL JOIN可以让右表引用左表的列,解决一些传统JOIN难以处理的场景。

骚操作八:Multi-Valued Index - 为JSON数组优化

MySQL 8.0.17引入的多值索引,专门为JSON数组查询设计:

-- 为JSON数组创建多值索引
CREATE INDEX idx_tags ON articles ((CAST(tags->'$[*]' AS CHAR(50) ARRAY)));

-- 高效查询包含特定标签的文章
SELECT * FROM articles WHERE JSON_OVERLAPS(tags, '["技术", "MySQL"]');

结尾

MySQL 8.0的这些新特性,代表着SQL优化正在进入一个新时代。

这些功能不仅让我们的代码更优雅,性能也更强劲。

遗憾的是,很多公司和开发者还没有充分利用这些新特性。

如果你能在项目中合理运用这些技巧,不仅能解决传统方案难以处理的问题,还能在技术分享和或者面试过程中展现出你对新技术的敏锐度。

当然,新特性虽好,也要结合实际场景使用,并不是所有的优化都需要用到这些高级功能。

有时候一个简单的索引也能很好地解决问题。

技术的魅力在于选择合适的工具来解决合适的问题。

如果你的项目还在用老版本MySQL,不妨考虑升级到8.0。这些新特性也许能带来性能、开发效率和代码质量的整体提升。

最后想说,技术永远在进步,保持学习的心态才能在这个行业中走得更远。

今天的黑科技,可能就是明天的常规操作。

相关推荐

MySQL合集-mysql5.7及mysql8的一些特性

1、Json支持及虚拟列1.1jsonJson在5.7.8原生支持,在8.0引入了json字段的部分更新(jsonpartialupdate)以及两个聚合函数,JSON_OBJECTAGG,JS...

MySQL 双表架构在房产中介房源管理中的深度实践

MySQL房源与价格双表封神:降价提醒实时推送客户房产中介实战:MySQL空间函数精准定位学区房MySQL狠招:JSON字段实现房源标签自由组合筛选房源信息与价格变更联动:MySQL黄金搭档解决客户看...

MySQL 5.7 JSON 数据类型使用总结

从MySQL5.7.8开始,MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL支持RFC7159定义的全部json数据类型,具体的包含四种基本类型(strings,numbers,boolea...

MySQL 8.0 SQL优化黑科技,面试官都不一定知道!

前言提到SQL优化,大多数人想到的还是那些经典套路:建索引、避免全表扫描、优化JOIN顺序…这些确实是基础,但如果你还停留在MySQL5.7时代的优化思维,那就out了。MySQL8.0已经发布好...

如何在 MySQL 中使用 JSON 数据(mysql的json函数与实例)

在MySQL中学习“NoSQL”MySQL从5.7版本开始就支持JSON格式的数据类型,该数据类型支持JSON文档的自动验证和优化存储和访问。尽管JSON数据最好存储在MongoDB等...

MySQL中JSON的存储原理(mysql中json字段操作)

前言:表中有json字段后,非索引查询性能变得非常糟糕起因是我有一张表,里面有json字段后,而当mysql表中有200w数据的时候,走非索引查询性能变得非常糟糕需要3到5s。因此对mysql的jso...

mysql 之json字段详解(多层复杂检索)

MySQL5.7.8开始支持JSON数据类型。MySQL8.0版本中增加了对JSON类型的索引支持。示例表CREATETABLE`users`(`id`intNOTNULLAU...

VMware vCenter Server 8.0U3b 发布下载,新增功能概览

VMwarevCenterServer8.0U3b发布下载,新增功能概览ServerManagementSoftware|vCenter请访问原文链接:https://sysin.or...

Spring Boot 3.x 新特性详解:从基础到高级实战

1.SpringBoot3.x简介与核心特性1.1SpringBoot3.x新特性概览SpringBoot3.x是建立在SpringFramework6.0基础上的重大版...

如何设计Agent的记忆系统(agent记忆方法)

最近看了一张画Agent记忆分类的图我觉得分类分的还可以,但是太浅了,于是就着它的逻辑,仔细得写了一下在不同的记忆层,该如何设计和选型先从流程,作用,实力和持续时间的这4个维度来解释一下这几种记忆:1...

Spring Boot整合MyBatis全面指南:从基础到高级应用(全网最全)

一、基础概念与配置1.1SpringBoot与MyBatis简介技术描述优点SpringBoot简化Spring应用开发的框架,提供自动配置、快速启动等特性快速开发、内嵌服务器、自动配置、无需X...

5大主流方案对比:MySQL千亿级数据线上平滑扩容实战

一、扩容方案剖析1、扩容问题在项目初期,我们部署了三个数据库A、B、C,此时数据库的规模可以满足我们的业务需求。为了将数据做到平均分配,我们在Service服务层使用uid%3进行取模分片,从而将数据...

PostgreSQL 技术内幕(五)Greenplum-Interconnect模块

Greenplum是在开源PostgreSQL的基础上,采用MPP架构的关系型分布式数据库。Greenplum被业界认为是最快最具性价比的数据库,具有强大的大规模数据分析任务处理能力。Greenplu...

在实际操作过程中如何避免出现SQL注入漏洞

一前言本文将针对开发过程中依旧经常出现的SQL编码缺陷,讲解其背后原理及形成原因。并以几个常见漏洞存在形式,提醒技术同学注意相关问题。最后会根据原理,提供解决或缓解方案。二SQL注入漏洞的原理、形...

运维从头到尾安装日志服务器,看这一篇就够了

一、rsyslog部署1.1)rsyslog介绍Linux的日志记录了用户在系统上一切操作,看日志去分析系统的状态是运维人员必须掌握的基本功。rsyslog日志服务器的优势:1、日志统一,集中式管理...