Mysql之慢查询的排查及其优化

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一:建造海量数据插入数据库

1:建造表

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2:插入200万条数据

delimiter $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS proc_batch_insert;
CREATE PROCEDURE proc_batch_insert()
BEGIN
DECLARE pre_name BIGINT;
DECLARE ageVal INT;
DECLARE i INT;
SET pre_name=187635267;
SET ageVal=100;
SET i=1;
WHILE i < 1000000 DO
		INSERT INTO t_user(`name`,age,create_time,update_time) VALUES(CONCAT(pre_name,'@qq.com'),(ageVal+i)%30,NOW(),NOW());
SET pre_name=pre_name+100;
SET i=i+1;
END WHILE;
END $$

delimiter ;
call proc_batch_insert();

二:排查慢查询的sql

前言:

我们查询比较慢的sql我们一定要将其记录下来 记录我们执行的sql 这样们在排查的时候才可以记录下来，那么我们可以打开我们的mysql慢查询日志，在这个日志里会记录下我们慢查询的sql 当然这个慢查询日志中的慢查询是有限定时间的，我们可以更改限定时间

1:查看数据库服务慢查询日志是否开启

show variables like 'slow_query_log';

默认 是关闭的 我们选择打开

2:开启慢查询日志

set global slow_query_log=on;

3:查看慢查询阈值（超过这个时间sql就会被记录在慢查询日志中）

这个阈值默认是10s

show variables like 'long_query_time’;

4:我们更改一下阈值（因为我们的测试数据插叙时间基本上是不会超过10s的）

set long_query_time=0.3;

5:查看慢查询日志的位置

主要是方便我们后续进行查找

show variables like 'slow_query_log_file';

6:测试慢查询的sql

(1):测试用例一

select * from t_user;

(2):测试用例二

SELECT
	id,NAME,
	age 
FROM
	t_user 
where name = '[email protected]';

7:查询慢SQL的日志

注意Mac电脑的话 你是无权限打开 data 文件夹的 也就是无法查看你的mysql日志 所以需要开权限 ：sudo chmod -R 777 文件路径

 cat MacdeMacBook-Pro-slow.log

这里显示出我们慢查询的两条sql 数据 同时显示出了慢sql的执行语句 以及 慢sql的执行时间（超过我们设置的0.3s的才记录下来）同时还显示出了查询的行数;找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。

小结:

mysql判断sql语句是不是慢查询，是根据语句的执行时间来衡量的，mysql会用语句的执行时间和long_query_time这个系统参数做比较，如果语句执行时间大于long_query_time，都会把这个语句记录到慢查询日志里面。long_query_time的默认值是10s，一般生产环境不会设置这么大的值，一般设置1秒。

三:慢查询优化

前言:

找出这些SQL语句并不意味着完事了，些时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。

1:查询sql的执行计划

EXPLAIN SELECT
	id,NAME,
	age 
FROM
	t_user 
where name = '[email protected]';

为了直观展示查询结果，这里使用navicat执行sql。
主要看type那列，ALL标识全文检索，所以这条sql查询很慢。
解决：最简单有效的方法就是：加索引。

2:加索引

alter table add index nameIndex (name);

可以看出type是ref，已经不是全盘扫描了。

再进行查询

SELECT
	id,NAME,
	age 
FROM
	t_user 
where name = '[email protected]';

3.索引时间进行比较

• 没加索引之前0.4s
• 加索引之后0.01s
  很明显快了几十倍。

4:小结

MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。
过多的使用索引将会造成滥用。因此索引也会有它的缺点：虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。建立索引会占用磁盘空间的索引文件。