本篇文章為大家帶來了關於mysql的相關知識,其中主要介紹了關於慢查詢優化的相關問題,包括了利用慢查詢日誌定位慢查詢SQL、透過explain分析慢查詢SQL、修改SQL盡量讓SQL走索引,下面一起來看一下,希望對大家有幫助。
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當發生慢查詢的時候,最佳化的想法為:
利用慢查詢日誌定位慢查詢SQL
透過explain 分析慢查詢SQL
修改SQL,盡量讓SQL 走索引
MySQL 提供了一個功能-慢查詢日誌,會記錄查詢時間超過指定時間閾值的SQL 到日誌中,方便我們定位慢查詢並且最佳化對應的SQL 語句。
首先查看MySQL 中關於慢查詢相關的全域變數:
mysql> show global variables like '%quer%'; +----------------------------------------+-------------------------------+ | Variable_name | Value | +----------------------------------------+-------------------------------+ | binlog_rows_query_log_events | OFF | | ft_query_expansion_limit | 20 | | have_query_cache | YES | | log_queries_not_using_indexes | OFF | | log_throttle_queries_not_using_indexes | 0 | ========================================================================== | long_query_time | 10.000000 |【1】慢查询的时间阈值 ========================================================================== | query_alloc_block_size | 8192 | | query_cache_limit | 1048576 | | query_cache_min_res_unit | 4096 | | query_cache_size | 16777216 | | query_cache_type | OFF | | query_cache_wlock_invalidate | OFF | | query_prealloc_size | 8192 | ========================================================================== | slow_query_log | OFF |【2】慢查询日志是否开启 | slow_query_log_file | /var/lib/mysql/Linux-slow.log |【3】慢查询日志文件存储位置 ========================================================================== +----------------------------------------+-------------------------------+ 15 rows in set (0.00 sec)
這裡主要專注於三個變數:
long_query_time,慢查詢的時間閾值,單位秒,如果一個SQL 語句的執行時間超過這個值,那麼MySQL 就認定其為慢查詢
slow_query_log,慢查詢日誌功能是否開啟,預設關閉,開啟後記錄慢查詢
slow_query_log_file,慢查詢日誌檔案的儲存位置
預設慢查詢日誌功能是關閉的,因此我們需要啟動該功能
# 开启慢查询日志 mysql> set global slow_query_log=ON; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) # 设置慢查询时间阈值 mysql> set long_query_time=1; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
這樣子設定後,MySQL 重新啟動會遺失這些配置,需要在設定檔中修改才會永久有效。
我們可以使用explain 分析SQL 語句的執行情況,例如:
mysql> explain select sum(1+2);
執行結果如下,可以看到有許多欄位
#我們主要看看一些重要的欄位:
select_type 表示查詢語句的查詢類型,包括簡單查詢、子查詢等等
table 表示查詢的表,不一定是存在表,可能是本次查詢中得到的臨時表
type 表示檢索類型,使用全表掃描、或索引掃描等
possible_keys表示可能使用的索引列
keys表示查詢中實際使用的索引列,由查詢最佳化器決定
3.1 select_type 欄位
3.2 type 欄位
對於InnoDB 儲存引擎,type列通常都是all或index。
關於 type 欄位的值,其從上到下對應的 SQL 的執行效能逐漸變差。
3.3 extra 欄位
create table user_info_large ( `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `account` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户账号', `name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户名', `password` VARCHAR(20) not null COMMENT '用户密码', `area` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户地址', `signature` VARCHAR(50) not null COMMENT '个性签名', PRIMARY KEY (`id`) COMMENT '主键', UNIQUE (`account`) COMMENT '唯一索引', KEY `index_area_signture` (`area`, `signature`) COMMENT '组合索引' );隨機產生200w 資料
mysql> select count(id) from user_info_large; +-----------+ | count(id) | +-----------+ | 2000000 | +-----------+ 1 row in set (0.38 sec)截取部分資料: #執行下列SQL 語句,沒有使用任何索引欄位:
SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;Navicat 工具顯示的查詢時間如下,這並不是MySQL 真正執行SQL 的時間,這裡麵包含了網路傳輸等時間: SQL 具體的查詢時間可以查看慢查詢日誌:
# Time: 2022-09-26T13:44:18.405459Z # User@Host: root[root] @ [ip] Id: 1893 # Query_time: 10.162999 Lock_time: 0.000113 Rows_sent: 100000 Rows_examined: 2100000 SET timestamp=1664199858; SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;關於其中一些資訊的說明:
SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;查看慢查詢日誌,並沒有被記錄下來。 現在分別使用 explain 檢視 SQL 語句的執行情況:
explain SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;分析情況如下:
可以看到没有使用到索引,type 为 ALL 表示全表扫描,效率最差,并且 Extra 也是外部排序。
再看看这条 SQL 语句:
explain SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;
分析情况如下:
type 为 index,使用了索引,使用的索引字段为 account,Extra 显示为使用索引排序。
因此,在实际开发中,我们可以针对慢查询的 SQL,使用 explain 分析语句,根据分析情况以及索引的设计,重新设计 SQL 语句,让 SQL 语句尽量走索引,走合适的索引。
在执行 SQL 时,MySQL 的优化器会根据情况选择索引,但并不能保证其执行时间一定最短,我们可以根据实际情况使用 force key (index) 让 SQL 语句强制走某个索引。
例如,以下语句执行后,key 字段为 account,并没有走主键索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large;
如果使用 force key,就可以强制令语句走主键索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large force key (PRIMARY);
在项目中如果发现部分 SQL 语句执行缓慢,等待查询时间长,可以考虑优化慢查询,具体思路为:
通过慢查询日志定位 SQL
使用 explain 分析 SQL
修改 SQL,令其走合适的索引
在使用 explain 时,我们主要关注这些字段:
type
key
Extra
在编写 SQL 使用索引的时候,我们尽量注意一下规则:
模糊查询不要使用通配符 % 开头,例如 like '%abc'
使用 or 关键字时,两边的字段都要有索引。或者使用 union 替代 or
使用复合索引遵循最左原则
索引字段不要参加表达式运算、函数运算
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