mysql慢查询优化

前言

在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多 SQL 语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的 SQL 就是整个系统性能的瓶颈。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、sql语句执行顺序

• FROM(form)
  先确定从哪个表中取数据，所以最先执行from tab。存在多表连接，from tab1，tab2。可以对表加别名，方便后面的引用。

• ON(on)

  连接多张表的附加条件

• JOIN(join)

  连接多张表的关键字

• WHERE(where)
  where语句是对条件加以限定，如果没有需要限定的，那就写成where 1=1，表示总为true，无附加条件。

• GROUP BY(group by)
  分组语句，比如按照员工姓名分组，要就行分组的字段，必须出现在select中，否则就会报错

• 聚合函数

  常用的聚合函数有max()，min()， count()，sum()，聚合函数的执行在group by之后，having之前。如果在where中写聚合函数，就会出错

• HAVING(having)
  having是和group by配合使用的，用来作条件限定

• SELECT(select)

  选出要查找的字段，如果全选可以select *

• DISTINCT(distinct)
  去除数据中重复内容

• ORDER BY(order by)
  排序语句，**默认为升序(asc)**排列。如果要降序排列，就写成order by [XX] desc。order by语句在最后执行，只有select选出要查找的字段，才能进行排序。

• LIMIT(limit)
  分页关键字

二、sql优化手段

1.explain 分析SQL的执行计划

EXPLAIN是MySQl必不可少的一个分析工具，主要用来测试sql语句的性能及对sql语句的优化，或者说模拟优化器执行SQL语句。在select语句之前增加explain关键字，执行后MySQL就会返回执行计划的信息，而不是执行sql

• 需要重点关注 type、rows、extra。

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• type由上至下，效率越来越高
  • ALL 全表扫描
  • index 索引全扫描
  • range 索引范围扫描，常用语<,<=,>=,between,in 等操作
  • ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出现在关联查询中
  • eq_ref 类似 ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询
  • const/system 单条记录，系统会把匹配行中的其他列作为常数处理，如主键或唯一索引查询
  • null MySQL 不访问任何表或索引，直接返回结果
  • 虽然上至下，效率越来越高，但是根据 cost 模型，假设有两个索引 idx1(a, b, c),idx2(a, c)，SQL 为"select * from t where a = 1 and b in (1, 2) order by c";如果走 idx1，那么是 type 为 range，如果走 idx2，那么 type 是 ref；当需要扫描的行数，使用 idx2 大约是 idx1 的 5 倍以上时，会用 idx1，否则会用 idx2
• Extra
  • Using filesort : MySQL 需要额外的一次传递，以找出如何按排序顺序检索行。通过根据联接类型浏览所有行并为所有匹配 WHERE 子句的行保存排序关键字和行的指针来完成排序。然后关键字被排序，并按排序顺序检索行；
  • Using temporary：使用了临时表保存中间结果，性能特别差，需要重点优化；
  • Using index：表示相应的 select 操作中使用了覆盖索引（Coveing Index）,避免访问了表的数据行，效率不错！如果同时出现 using where，意味着无法直接通过索引查找来查询到符合条件的数据；
  • Using index condition：MySQL5.6 之后新增的 ICP，using index condtion 就是使用了 ICP（索引下推），在存储引擎层进行数据过滤，而不是在服务层过滤，利用索引现有的数据减少回表的数据。
  • Using where:限制要返回的select结果

2.show profile 分析

作用：了解 SQL 执行的线程的状态及消耗的时间。

show profile: 展示最近一条语句执行的详细资源占用信息,默认显示 Status和Duration两列

• 可以先select @@profiling 查看是否开启

默认是关闭的，开启语句“set profiling = 1;”

• show profiles 查看

​ 这个执行语句的剖析信息存储在这个会话中。使用SHOW PROFILES进行查 看。
​ show profiles :列表,显示最近发送到服务器上执行的语句的资源使用情况.

• show profile: 展示最近一条语句执行的详细资源占用信息,默认显示 Status和Duration两列

• 然后就能很容易的看到各环节的执行耗时，并且做出针对优化

三、sql优化的场景分析

1.limit语句

• 经典面试题，limit(n,m) 和 limit n 有什么区别

-- limit n,m是怎么回事，首先它要获取到第一个参数游标n的位置，那么它就必须得扫描到n的位置，接着从此位置起往后取m条数据，不足m条的返回实际的数量。那么这就会有一个性能的问题

-- 耗时0.006s
SELECT * FROM `wms_inventory` limit 1000

-- 耗时0.006s
SELECT * FROM `wms_inventory` limit 1,1000

-- 耗时0.009s
SELECT * FROM `wms_inventory` limit 1000,1000

• 总结：确定查询结果只有一条时，使用limit 1,可以避免全盘扫描，增加查询性能

2.最左匹配

• 索引

KEY `idx_shopid_orderno` (`shop_id`,`order_no`)

• sql语句

select * from _t where orderno=''

查询匹配从左往右匹配，要使用 order_no 走索引，必须查询条件携带 shop_id 或者索引（shop_id，order_no）调换前后顺序

3.隐式转换

• 索引

KEY `idx_phone` (`phone`)

• sql语句

select * from _user where phone=12345678901

隐式转换相当于在索引上做运算，会让索引失效。mobile 是字符类型，使用了数字，应该使用字符串匹配，否则 MySQL 会用到隐式替换，导致索引失效。

4.混合排序

MySQL 不能利用索引进行混合排序。但在某些场景，还是有机会使用特殊方法提升性能的。

例如：

SELECT *
FROM   my_order o
       INNER JOIN my_appraise a ON a.orderid = o.id
ORDER  BY a.is_reply ASC,
          a.appraise_time DESC
LIMIT  0, 20

explain 执行计划分析显示a表为全表扫描

+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
| id | select_type | table | type   | possible_keys     | key     | key_len | ref      | rows    | Extra
+----+-------------+-------+--------+-------------+---------+---------+---------------+---------+-+
|  1 | SIMPLE      | a     | ALL    | idx_orderid | NULL    | NULL    | NULL    | 1967647 | Using filesort |
|  1 | SIMPLE      | o     | eq_ref | PRIMARY     | PRIMARY | 122     | a.orderid |       1 | NULL           |
+----+-------------+-------+--------+---------+---------+---------+-----------------+---------+-+

由于 is_reply 只有0和1两种状态，我们按照下面的方法重写后，执行时间从1.58秒降低到2毫秒。

SELECT *
FROM   ((SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 0
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)
        UNION ALL
        (SELECT *
         FROM   my_order o
                INNER JOIN my_appraise a
                        ON a.orderid = o.id
                           AND is_reply = 1
         ORDER  BY appraise_time DESC
         LIMIT  0, 20)) t
ORDER  BY  is_reply ASC,
          appraisetime DESC
LIMIT  20;

总结：有些时候不能用索引进行混合排序，但是可以根据字段的特殊值进行变相优化。

5.in + order by 混合使用时

• 索引

KEY `idx_shopid_status_created` (`shop_id`, `order_status`, `created_at`)

• sql语句

select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10

in 查询在 MySQL 底层是通过 n*m 的方式去搜索，类似 union，但是效率比 union 高。

in 查询在进行 cost 代价计算时（代价 = 元组数 * IO 平均值），是通过将 in 包含的数值，一条条去查询获取元组数的，因此这个计算过程会比较的慢。

所以 MySQL 设置了个临界值（eq_range_index_dive_limit），5.6 之后超过这个临界值后该列的 cost 就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。

默认是 200，即 in 条件超过了 200 个数据，会导致 in 的代价计算存在问题，可能会导致 MySQL 选择的索引不准确。

处理方式：可以（order_status，created_at）互换前后顺序，并且调整 SQL 为延迟关联。

总结：在使用索引查询和in的语法时，尽量把索引字段放在最前面。

6.范围查询阻断，后续字段不能走索引

• 索引

KEY `idx_shopid_created_status` (`shop_id`, `created_at`, `order_status`)

• sql语句

select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10

范围查询还有“IN、between”。

7.不等于、不包含不能用到索引的快速搜索

在索引上，避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

8.asc 和 desc 混用

select * from _t where a=1 order by b desc, c asc

总结：desc 和 asc 混用时会导致索引失效

9.优化器选择不使用索引的情况

如果要求访问的数据量很小，则优化器还是会选择辅助索引，但是当访问的数据占整个表中数据的蛮大一部分时（一般是 20% 左右），优化器会选择通过聚集索引来查找数据。

select * from _order where  order_status = 1

查询出所有未支付的订单，一般这种订单是很少的，即使建了索引，也没法使用索引。

10.大分页

• 索引

KEY `idx_a_b_c` (`a`, `b`, `c`)

• sql语句

select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;

对于大分页的场景，可以优先让产品优化需求，如果没有优化的，有如下两种优化方式：

• 一种是把上一次的最后一条数据，也即上面的 c 传过来，然后做“c < xxx”处理，但是这种一般需要改接口协议，并不一定可行
• 另一种是采用延迟关联的方式进行处理，减少 SQL 回表，但是要记得索引需要完全覆盖才有效果。

• 优化后sql

select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;

11.永远为每张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键，而且最好的是一个INT型的（推荐使用UNSIGNED），并设置上自动增加的 AUTO_INCREMENT标志。

就算是你 users 表有一个主键叫 “email”的字段，你也别让它成为主键。使用 VARCHAR 类型来当主键会使用得性能下降。

12.越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说，硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以，把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助，因为这减少了对硬盘的访问。

参看 MySQL 的文档 Storage Requirements 查看所有的数据类型。

如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。

13.在Join表的时候使用相当类型的列，并将其索引

如果你的应用程序有很多 JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

而且，这些被用来Join的字段，应该是相同的类型的。例如：如果你要把 DECIMAL 字段和一个 INT 字段Join在一起，MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型，还需要有相同的字符集才行。（两个表的字符集有可能不一样）

// 在state中查找company 
SELECT company_name FROM users 
LEFT JOIN companies ON (users.state = companies.state) 
WHERE users.id = $user_id
// 两个 state 字段应该是被建过索引的，而且应该是相当的类型，相同的字符集。

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总结

• explain有sql分析性能

• show profile分析性能

• 当只有一行数据时使用 LIMIT 1

• 为搜索字段建索引

  • 索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么，请为其建立索引吧。

  • 索引失效的情况：

    • 1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因),要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引

    • 2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引最左匹配原则

    • 3.like查询以%开头

    • 4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引(隐式转换)

    • 5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

    • 6.desc 和 asc 混用时会导致索引失效

• 在索引上，避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

• 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引(隐式转换)

• 如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

• desc 和 asc 混用时会导致索引失效

• 在索引上，避免使用 NOT、!=、<>、!<、!>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE等。

• 在Join表的时候使用相当类型的列，并将其索引

• 永远为每张表设置一个ID

• 越小的列会越快

• 采用延迟关联的方式进行处理，减少 SQL 回表

• 在使用索引查询和in的语法时，尽量把索引字段放在最前面

温馨提示：

总结内容均可在优化场景分析和手段中找到啊！！！！！！！！！！！！！