MySQL性能分析

一、MySQL常见瓶颈

• CPU：SQL中对大量数据进行比较、关联、排序、分组
• IO：
  • 实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量 物理 IO。
  • 2查询执行效率低，扫描过多数据行。
• 锁：
  • 不适宜的锁的设置，导致线程阻塞，性能下降。
  • 死锁，线程之间交叉调用资源，导致死锁，程序卡住。
• 服务器硬件的性能瓶颈：top,free, iostat和vmstat来查看系统的性能状态

二、Explain

2.1、解释

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是
如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈

官网解释：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html

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2.2、能干嘛？

• 表的读取顺序
• 哪些索引可以使用
• 数据读取操作的操作类型
• 哪些索引被实际使用
• 表之间的引用
• 每张表有多少行被优化器查询

2.3、用法

Explain + SQL语句

2.4、返回输出格式

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三、字段解释

3.1 id

select查询的序列号,包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

• id相同，执行顺序由上至下

id相同，执行顺序由上至下
此例中 先执行where 后的第一条语句 t1.id = t2.id 通过 t1.id 关联 t2.id 。 而 t2.id 的结果建立在 t2.id=t3.id 的基础之上。

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• id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

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• id相同不同，同时存在

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
衍生表 = derived2 --> derived + 2 （2 表示由 id =2 的查询衍生出来的表。type 肯定是 all ，因为衍生的表没有建立索引）

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3.2 select_type

查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询

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• SIMPLE

简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者UNION

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• PRIMARY

查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为Primary

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• DERIVED

在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)MySQL会递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里。

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DERIVED 既查询通过子查询查出来的 临时表

• SUBQUERY

在SELECT或WHERE列表中包含了子查询

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• DEPENDENT SUBQUERY

在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层

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dependent subquery 与 subquery 的区别
依赖子查询 ： 子查询结果为 多值
子查询：查询结果为 单值

• UNCACHEABLE SUBQUREY

无法被缓存的子查询

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图1 中的 @@ 表示查的环境参数 。没办法缓存

• UNION

若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；
若UNION包含在FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为：DERIVED

UNION RESULT 两个语句执行完后的结果

• UNION RESULT

从UNION表获取结果的SELECT

3.3 table

显示这一行的数据是关于哪张表的

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3.4 type

访问类型排列https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html#explain-join-types

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range(尽量保证) > index > ALL
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

• system

表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计

• const

表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快
如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

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• eq_ref

唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描

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• ref

非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.
本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，
它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体

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• range

只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引
一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询
这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。

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• index

Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。
（也就是说虽然all和Index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）

• all

Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行

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• index_merge

在查询过程中需要多个索引组合使用，通常出现在有 or 的关键字的sql中

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• ref_or_null

对于某个字段既需要关联条件，也需要null值得情况下。查询优化器会选择用ref_or_null连接查询。

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• index_subquery

利用索引来关联子查询，不再全表扫描。

• unique_subquery

该联接类型类似于index_subquery。 子查询中的唯一索引

3.5 possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。
查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

3.6 key

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引
查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠

对比下图两个 sql 语句。和 key 的值：当查询具体某一字段时，且那个字段有索引时，key 值会显示为索引。

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3.7 key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。

EXPLAIN SELECT * FROM emp WHERE emp.deptno=109 AND emp.ename='AvDEjl'

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如何计算

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总结一下：char(30) utf8 --> key_len = 303 +1 表示 utf8 格式需要 3 (跟数据类型有关)
允许为 NULL +1 ，不允许 +0
动态类型 +2 (动态类型包括 : varchar , detail text() 截取字符窜)

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第一组：key_len=deptno(int)+null + ename(varchar(20)3+动态 =4+1+203+2= 67
第二组：key_len=deptno(int)+null=4+1=5

key_len字段能够帮你检查是否充分的利用上了索引

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RESET QUERY CACHE ;
EXPLAIN SELECT emp.deptno,COUNT(*) c FROM emp
WHERE emp.ename LIKE 'a%' AND emp.deptno=109
GROUP BY emp.deptno
HAVING c >2
ORDER BY c DESC
同样的使用了索引但是索引的涉及的字段却不同。

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下图可知，充分的利用了索引的查询效率会更高。

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3.8 ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值

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3.9 rows

rows列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。

越少越好

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3.10 Extra

• Using filesort
  说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。
  MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”

出现filesort的情况：

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优化后，不再出现filesort的情况：(给 ename 加上了索引)

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查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
分情况：当通过前面的查询语句 筛选大部分条件后，只剩下很少的数据。using filesort 性能影响不大。需要综合考虑

• Using temporary
  使了用临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。

优化前存在 using temporary 和 using filesort

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create index idx_deptno_ename on emp(deptno,ename) 后解决
优化前存在的 using temporary 和 using filesort 不在，性能发生明显变化：

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• USING index
  表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！
  如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找;
  如果没有同时出现using where，表明索引只是用来读取数据而非利用索引执行查找。

覆盖索引(Covering Index)

索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。①一个索引 ②包含了(或覆盖了)[select子句]与查询条件[Where子句]中 ③所有需要的字段就叫做覆盖索引。

上句红字理解：
select id , name from t_xxx where age=18;
有一个组合索引 idx_id_name_age_xxx 包含了(覆盖了)，id,name,age三个字段。查询时直接将建立了索引的列读取出来了，而不需要去查找所在行的其他数据。所以很高效。
(个人认为：在数据量较大，固定字段查询情况多时可以使用这种方法。)

注意：
如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，
因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降。

• Using where
  表明使用了where过滤

• using join buffer
  使用了连接缓存

出现在当两个连接时
驱动表(被连接的表,left join 左边的表。inner join 中数据少的表) 没有索引的情况下。
给驱动表建立索引可解决此问题。且 type 将改变成 ref

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• impossible where
  where子句的值总是false，不能用来获取任何元组

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• select tables optimized away
  在没有GROUPBY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者
  对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，
  查询执行计划生成的阶段即完成优化。

在innodb中：

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在Myisam中：

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myisam 中会维护 总行数 (还有其他参数)这个参数，所以在执行查询时不会进行全表扫描。而是直接读取这个数。
但会对增删产生一定的影响。根据业务情况决定谁好谁坏

innodb 中没有这个机制。