MYSQL学习总结

记得在以前培训的时候，老师经常说的一句就是，网站慢的原因，没做缓存或者看下慢查询。

今天总结下:

一、定位慢查询 

我们要对sql语句进行优化，第一步肯定是找到执行速度较慢的语句，那么怎么在一个项目里面定位这些执行速度较慢的sql语句呢？下面就介绍一种定位慢查询的方法。

1.1、数据库准备 

首先创建一个数据库表：

 

CREATE TABLE emp
(empno  MEDIUMINT UNSIGNED  NOT NULL  DEFAULT 0 COMMENT '编号',
ename VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '名字',
job VARCHAR(9) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT '工作',
mgr MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '上级编号',
hiredate DATE NOT NULL COMMENT '入职时间',
sal DECIMAL(7,2)  NOT NULL COMMENT '薪水',
comm DECIMAL(7,2) NOT NULL COMMENT '红利',
deptno MEDIUMINT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '部门编号'
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

 

然后我们构建一个存储函数，这个存储函数会返回一个长度为参数n的随机字符串：

 

delimiter $$
 
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255) #该函数会返回一个字符串
begin
    declare chars_str varchar(100) default 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    declare return_str varchar(255) default '';
    declare i int default 0;
    while i < n do
        set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
        set i = i + 1;
    end while;
    return return_str;
end $$
 
delimiter ;

 

接下来我们再创建一个存储函数，该存储函数会返回一个随机int值：

 

delimiter $$
 
create function rand_num( )
returns int(5)
begin
 declare i int default 0;
 set i = floor(10+rand()*500);
return i;
  end $$
 
delimiter ;

 

  然后我们利用刚刚创建的两个存储函数创建一个存储过程，该存储过程包含一个参数，该参数表示插入数据表emp的数据条数：

 

delimiter $$
 
create procedure insert_emp(in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
 set autocommit = 0; 
 repeat
 set i = i + 1;
 insert into emp values (i ,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
  until i = max_num
 end repeat;
   commit;
 end $$
 
delimiter ;

 

最后，我们调用改改创建的存储过程，对emp表插入1000w条数据：

 

call insert_emp(10000000);

 

1.2、查看慢查询

      我们可以用以下命令查看慢查询次数：

 

show status like 'slow_queries';

 

现在在mysql中敲入该命令，可以看到value为1，这个慢查询就是由刚刚批量插入1000w条数据产生。

      使用该命令只能查看慢查询次数，但是我们没有办法知道是哪些查询产生了慢查询，如果想要知道是哪些查询导致的慢查询，那么我们必须修改mysql的配置文 件。打开mysql的配置文件（windows系统是my.ini,linux系统是my.cnf），在[mysqld]下面加上以下代码：

 

log-slow-queries=mysql_slow.log
long_query_time=1

 

此时我们在mysql中运行以下命令，可以看到slow_query_log是ON状态，log_file也是我们指定的文件：

 

mysql> show variables like 'slow_query%'; 
+---------------------+------------------------------+
| Variable_name       | Value                        |
+---------------------+------------------------------+
| slow_query_log      | ON                           |
| slow_query_log_file | mysql_slow.log |
+---------------------+------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

 

运行以下命令我们可以看到我们设定的慢查询时间也生效了，此时只要查询时间大于1s，查询语句都将存入日志文件。

 

mysql> show variables like 'long_query_time'; 
+-----------------+----------+
| Variable_name   | Value    |
+-----------------+----------+
| long_query_time | 1.000000 |
+-----------------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

 

现在我们运行一个查询时间超过1s的查询语句：　

 

mysql> select * from emp where empno=413345;
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| 413345 | vvOHUB | SALESMAN |   1 | 2014-10-26 | 2000.00 | 400.00 |     11 |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
1 row in set (6.55 sec)

 

然后查看mysql安装目录下的data目录，该目录会产生一个慢查询日志文件：mysql_slow.log，该文件内容如下：

 

/usr/local/mysql/bin/mysqld, Version: 5.1.73-log (MySQL Community Server (GPL)). started with:
Tcp port: 3306  Unix socket: /tmp/mysql.sock
Time                 Id Command    Argument
# <span style="color: #ff0000;">Time: 141026 23:24:08</span>
# User@Host: root[root] @ localhost []
# Query_time: 6.547536  Lock_time: 0.002936 <span style="color: #ff0000;">Rows_sent: 1  Rows_examined: 10000000</span>
use temp;
SET timestamp=1414337048;
<span style="color: #ff0000;">select * from emp where empno=413345;
</span>

 

在该日志文件中，我们可以知道慢查询产生的时间，最终产生了几行结果，测试了几行结果，以及运行语句是什么。在这里我们可以看到，这条语句产生一个结果，但是检测了1000w行记录，是一个全表扫描。

二、Explain执行计划 

慢查询日志可以帮助我们把所有查询时间过长的sql语句记录下来，在优化这些语句之前，我们应该使用explain命令查看mysql的执行计划，寻找其中的可优化点。

      explain命令的使用十分简单，只需要"explain + sql语句"即可，如下命令就是对我们刚刚的慢查询语句使用explain之后的结果：

 

mysql> explain select * from emp where empno=413345\G;
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: emp
         type: ALL
possible_keys: NULL
          key: NULL
      key_len: NULL
          ref: NULL
         rows: 10000351
        Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
 
ERROR:
No query specified

 

　　可以看到，explain命令的结果一共有以下几列：id, select_type, table, type, possible_keys, key, key_len, ref, rows, Extra，这些列分别代表以下意思：

      1、id：SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号；

      2、select_type：查询类型，主要有PRIMARY(子查询中最外层查询）、SUBQUERY（子查询内层第一个SELECT）、 UNION（UNION语句中第二个SELECT开始后面所有SELECT）、SIMPLE（除了子查询或者union之外的其他查询）；

      3、table：所访问的数据库表明；

      4、type：对表的访问方式，包括以下类型all(全表扫描)，index（全索引扫描），rang（索引范围扫描），ref（join语句中被驱动表 索引引用查询），eq_ref（通过主键或唯一索引访问，最多只会有一条结果），const（读常量，只需读一次），system（系统表。表中只有一条 数据），null（速度最快）。

      5、possible_keys：查询可能使用到的索引；

      6、key：最后选用的索引；

      7、key_len：被选中索引的索引长度；

      8、ref：列出某个表的某个字段过滤；

      9、rows：估算出的结果行数；

      10、extra：查询细节信息，可能是以下值：distinct、using filesort（order by操作）、using index（所查数据只需要在index中即可获取）、using temporary（使用临时表）、using where（如果包含where，且不是仅通过索引即可获取内容，就会包含此信息）。

      这样，通过"explain select * from emp where empno=413345\G"命令的输出，我们就可以清楚的看到，这条查询语句是一个全表扫描语句，查询时没有用到任何索引，所以它的查询时间肯定会很慢。

三、Profiling 的使用

 

mysql除了提供explain命令用于查看命令执行计划外，还提供了profiling工具用于查看语句查询过程中的资源消耗情况。首先我们要使用以下命令开启Profiling功能：

 

set profiling = 1;

 

接下来我们执行一条查询命令：

 

mysql> select * from emp where empno=413345;
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr | hiredate   | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
| 413345 | vvOHUB | SALESMAN |   1 | 2014-10-26 | 2000.00 | 400.00 |     11 |
+--------+--------+----------+-----+------------+---------+--------+--------+
1 row in set (6.44 sec)

 

　在开启了Query Profiler功能之后,MySQL就会自动记录所有执行的Query的profile信息了。 然后我们通过以下命令获取系统中保存的所有 Query 的 profile 概要信息：

 

mysql> show profiles;
+----------+------------+--------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                |
+----------+------------+--------------------------------------+
|        1 | 0.00053000 | show tables                          |
|        2 | 0.07412700 | select * from dept                   |
|        3 | 0.06743300 | select * from salgrade               |
|        4 | 6.44056000 | select * from emp where empno=413345 |
+----------+------------+--------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

 

然后我们可以通过以下命令查看具体的某一次查询的profile信息：

 

mysql> show profile cpu, block io for query 4;
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status             | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting           | 0.000107 | 0.000072 |   0.000025 |            0 |             0 |
| Opening tables     | 0.000021 | 0.000018 |   0.000003 |            0 |             0 |
| System lock        | 0.000006 | 0.000004 |   0.000001 |            0 |             0 |
| Table lock         | 0.000009 | 0.000008 |   0.000001 |            0 |             0 |
| init               | 0.000034 | 0.000033 |   0.000002 |            0 |             0 |
| optimizing         | 0.000012 | 0.000011 |   0.000001 |            0 |             0 |
| statistics         | 0.000014 | 0.000012 |   0.000001 |            0 |             0 |
| preparing          | 0.000013 | 0.000012 |   0.000002 |            0 |             0 |
| executing          | 0.000005 | 0.000005 |   0.000016 |            0 |             0 |
| Sending data       | 6.440260 | 7.818553 |   0.178155 |            0 |             0 |
| end                | 0.000008 | 0.000006 |   0.000011 |            0 |             0 |
| query end          | 0.000002 | 0.000002 |   0.000003 |            0 |             0 |
| freeing items      | 0.000030 | 0.000013 |   0.000017 |            0 |             0 |
| logging slow query | 0.000001 | 0.000000 |   0.000001 |            0 |             0 |
| logging slow query | 0.000035 | 0.000020 |   0.000015 |            0 |             0 |
| cleaning up        | 0.000003 | 0.000003 |   0.000000 |            0 |             0 |
+--------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
16 rows in set (0.00 sec)

 

该profile显示了每一步操作的耗时以及cpu和Block IO的消耗，这样我们就可以更有针对性的优化查询语句了。可以看到，由于这是一次全表扫描，这里耗时最大是在sending data上。除了这种情况，以下几种情况也可能耗费大量时间：converting HEAP to MyISAM(查询结果太大时,把结果放在磁盘)、create tmp table(创建临时表,如group时储存中间结果)、Copying to tmp table on disk(把内存临时表复制到磁盘)、locked(被其他查询锁住) 、logging slow query(记录慢查询)。