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MySQL 中的查询优化：优化热门查询与慢速查询

Query Optimization in MySQL: Optimizing Top Queries vs. Slow Queries

使用 MySQL 或任何其他关系数据库时，性能优化通常与识别和修复“慢查询”相关。这些查询执行时间过长，通常是由于索引不良、复杂的联接或大型数据集造成的。然而，仅仅关注慢速查询可能并不是优化应用程序整体性能的最有效策略。

在本文中，我们将探讨为什么优化消耗大量系统资源的高频查询（称为“热门查询”）通常可以比仅关注慢速查询提供更实质性的好处。

请务必记住，查询可能会出现问题，主要原因有两个：

1. 为什么慢查询并不总是最大的问题

缓慢的查询是有问题的，因为它们可能会导致个别用户延迟并导致超时或用户体验下降。这些查询通常很少发生，并且它们的总资源消耗往往相对较小。在某些情况下，例如批处理作业，缓慢的查询可能根本不会导致任何问题。然而，在交互式应用程序中，用户期望快速响应，执行10秒的查询通常是不可接受的。

此外，在高并发环境中，即使不频繁的慢速查询也可能触发系统范围的问题。例如，每天运行 5 次的写得不好的查询可能看起来不是一个大问题，但如果它导致锁定重要表，则可能导致最大连接耗尽并阻止其他查询执行。这种多米诺骨牌效应最终会导致：

数据库连接耗尽：当查询堆积等待锁清除时，所有可用连接都会被消耗。
其他系统层的故障：Web 服务器、应用程序服务器和队列系统也可能耗尽其工作/连接限制，触发级联故障。
自动缩放限制：即使系统设计为自动缩放，它也只能处理有限的负载。此外，自动缩放可能反应不够快，无法防止失败，尤其是当核心问题是锁争用而不是原始 CPU 负载时。

在这种情况下，单个慢查询可能会导致高并发系统出现严重问题，解决这些问题对于维护系统稳定性至关重要。

让我们举个例子来强调一下慢查询和热门查询之间的区别。假设您有两个查询：

乍一看，查询 B 似乎是更紧迫的问题，因为它的延迟很高。然而，运行频率更高的查询 A 消耗的系统资源明显更多。虽然查询 A 的每次执行相对较快，但其高频率导致每天的总负载超过 5.5 小时 CPU 时间，而查询 B 仅为 50 秒。

就 CPU 利用率而言，优化查询 A 可能会对性能产生更大的影响。如果您可以将查询 A 的执行时间减少 50%（从 20 毫秒到 10 毫秒），则可以将其 CPU 使用率减少一半，从而提高系统整体响应速度，并为其他操作释放资源。

许多开发人员忽视了高频查询的影响，因为它们在传统的慢查询日志中并不突出。它们可能具有较低的延迟，但它们的累积效应是巨大的。

例如，如果每天执行数百万次的查询仅消耗系统资源的一小部分，它可以：

通过专注于优化这些热门查询，您可以减少整体系统负载并提高数据库的效率，从而实现更快、更具可扩展性的应用程序。

要有效优化高频查询，首先要确定消耗最多系统资源的查询。 Releem 等工具可以通过分析查询执行时间、CPU 利用率和内存使用情况来帮助确定要关注的查询的优先级。这是一个简化的过程：

虽然优化热门查询对于整体系统性能很重要，但您不应该完全忽略慢速查询。关键是优先考虑优化工作。应首先优先考虑频繁执行的慢速查询，然后是具有中等延迟的高频查询。很少执行的慢速查询可以稍后解决，或者只有在它们导致用户明显性能下降时才能解决。

通过使用像 Releem 这样的工具来分析和优化 SQL 查询，您可以在解决慢速查询和优化热门查询之间取得平衡，以确保数据库和应用程序获得最佳性能。

在数据库性能调优中，很容易关注慢速查询，因为它们似乎是最明显的问题。 但是，消耗大量系统资源的顶级查询通常是真正的瓶颈，特别是当它们频繁执行时。与仅关注慢速查询相比，优化这些热门查询对整体性能和用户体验的影响要大得多。

通过了解慢查询和热门查询之间的区别，并利用 Releem 等工具来确定低效查询的优先级和优化效率，您可以降低 CPU 利用率、提高可扩展性，并为用户创建响应速度更快的应用程序。

以上是MySQL 中的查询优化：优化热门查询与慢速查询的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

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