【问题现象】 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现, 查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右 。 SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROM gm_game g LEFT
【问题现象】
线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右。
SQL语句如下:
SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROM gm_game
g LEFT JOIN gm_cp
cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type
t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 ORDER BY g.modify_time DESC LIMIT 20 ;
【问题分析】
使用explain查看执行计划,结果如下:
这条sql语句的问题其实还是比较明显的:
查询了大量数据(包括数据条数、以及g.* ),然后使用临时表order by,但最终又只返回了20条数据。
DBA观察到的IO高,是因为sql语句生成了一个巨大的临时表,内存放不下,于是全部拷贝到磁盘,导致IO飙升。
【优化方案】
优化的总体思路是拆分sql,将排序操作和查询所有信息的操作分开。
第一条语句:查询符合条件的数据,只需要查询g.id即可
SELECT DISTINCT g.id FROM gm_game
g LEFT JOIN gm_cp
cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type
t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 ORDER BY g.modify_time DESC LIMIT 20 ;
第二条语句:查询符合条件的详细数据,将第一条sql的结果使用in操作拼接到第二条的sql
SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name,c.name AS category_name,t.name AS type_name FROM gm_game
g LEFT JOIN gm_cp
cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_category
c ON c.id = g.category_id AND c.deleted = 0 LEFT JOIN gm_type
t ON t.id = g.type_id AND t.deleted = 0 WHERE g.deleted = 0 and g.id in(…………………) ORDER BY g.modify_time DESC ;
【实测效果】
在SATA机器上测试,优化前大约需要50s,优化后第一条0.3s,第二条0.1s,优化后执行速度是原来的100倍以上,IO从100%降到不到1%
在SSD机器上测试,优化前大约需要7s,优化后第一条0.3s,第二条0.1s,优化后执行速度是原来的10倍以上,IO从100%降到不到1%
可以看出,优化前磁盘io是性能瓶颈,SSD的速度要比SATA明显要快,优化后磁盘不再是瓶颈,SSD和SATA性能没有差别。
【理论分析】
MySQL在执行SQL查询时可能会用到临时表,一般情况下,用到临时表就意味着性能较低。
- 临时表存储
MySQL临时表分为“内存临时表”和“磁盘临时表”,其中内存临时表使用MySQL的MEMORY存储引擎,磁盘临时表使用MySQL的MyISAM存储引擎;
一般情况下,MySQL会先创建内存临时表,但内存临时表超过配置指定的值后,MySQL会将内存临时表导出到磁盘临时表;
Linux平台上缺省是/tmp目录,/tmp目录小的系统要注意啦。
- 使用临时表的场景
1)ORDER BY子句和GROUP BY子句不同, 例如:ORDERY BY price GROUP BY name;
2)在JOIN查询中,ORDER BY或者GROUP BY使用了不是第一个表的列 例如:SELECT * from TableA, TableB ORDER BY TableA.price GROUP by TableB.name
3)ORDER BY中使用了DISTINCT关键字 ORDERY BY DISTINCT(price)
4)SELECT语句中指定了SQL_SMALL_RESULT关键字 SQL_SMALL_RESULT的意思就是告诉MySQL,结果会很小,请直接使用内存临时表,不需要使用索引排序 SQL_SMALL_RESULT必须和GROUP BY、DISTINCT或DISTINCTROW一起使用 一般情况下,我们没有必要使用这个选项,让MySQL服务器选择即可。
- 直接使用磁盘临时表的场景
1)表包含TEXT或者BLOB列;
2)GROUP BY 或者 DISTINCT 子句中包含长度大于512字节的列;
3)使用UNION或者UNION ALL时,SELECT子句中包含大于512字节的列;
- 临时表相关配置
tmp_table_size:指定系统创建的内存临时表最大大小; http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_tmp_table_size
max_heap_table_size: 指定用户创建的内存表的最大大小; http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_max_heap_table_size
注意:最终的系统创建的内存临时表大小是取上述两个配置值的最小值。
- 表的设计原则
使用临时表一般都意味着性能比较低,特别是使用磁盘临时表,性能更慢,因此我们在实际应用中应该尽量避免临时表的使用。 常见的避免临时表的方法有:
1)创建索引:在ORDER BY或者GROUP BY的列上创建索引;
2)分拆很长的列:一般情况下,TEXT、BLOB,大于512字节的字符串,基本上都是为了显示信息,而不会用于查询条件, 因此表设计的时候,应该将这些列独立到另外一张表。
- SQL优化
如果表的设计已经确定,修改比较困难,那么也可以通过优化SQL语句来减少临时表的大小,以提升SQL执行效率。
常见的优化SQL语句方法如下:
1)拆分SQL语句
临时表主要是用于排序和分组,很多业务都是要求排序后再取出详细的分页数据,这种情况下可以将排序和取出详细数据拆分成不同的SQL,以降低排序或分组时临时表的大小,提升排序和分组的效率,我们的案例就是采用这种方法。
2)优化业务,去掉排序分组等操作
有时候业务其实并不需要排序或分组,仅仅是为了好看或者阅读方便而进行了排序,例如数据导出、数据查询等操作,这种情况下去掉排序和分组对业务也没有多大影响。
- 如何判断使用了临时表?
使用explain查看执行计划,Extra列看到Using temporary就意味着使用了临时表。
详细信息请参考MySQL官方手册: http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/internal-temporary-tables.html
原文地址:优化临时表使用,SQL语句性能提升100倍, 感谢原作者分享。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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