一条慢SQL语句引发的改造之路
背景
当网站访问量逐渐增大时,通常会面临以下问题:
- 网页响应速度明显变慢
- 数据库查询变得缓慢
此时常用的应对方法就是对慢查询进行分析与优化。
审视慢查询
为了寻找慢查询,我们首先需要启用MySQL数据库的慢查询日志功能,并设置慢查询日志阈值(一般设置为1秒)。在一段时间使用后,根据慢查询日志输出的结果,查看哪些SQL语句执行时间比较长。
分析慢查询
在找到慢查询语句后,我们需要进一步分析其执行计划。可以通过使用MySQL自带的EXPLAIN
命令来查看某个SQL语句的执行计划,了解其具体查询方式、使用索引情况以及执行时间等。
比如,我们查找到以下慢查询语句:
SELECT * FROM user WHERE username = 'admin' AND password = '123456';
我们可以通过执行以下命令,查看此语句的执行计划:
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE username = 'admin' AND password = '123456';
执行结果中包含会以下字段:
- id:查询编号,如果有多个表的查询,则会有多个编号
- select_type:查询方式,包括简单查询、连接查询、子查询等
- table:查询所涉及的表名
- partitions:如果查询时使用了分区表,则会显示分区情况
- type:查询类型,包括const、eq_ref、ref、fulltext等
- possible_keys:可能使用到的索引
- key:实际使用的索引
- key_len:使用的索引字节数
- ref:哪个列或常量与索引一起被使用
- rows:扫描表时需要的行数
- filtered:这是指行的百分比,其中包含的行满足 WHERE 条件,是通过全部数据总行数和筛选行计算得来的
- Extra:附加信息,包括Sort类型、Join类型等
通过分析执行计划,我们可以找到此语句的瓶颈并进行优化。
优化慢查询
合理使用索引:WHERE条件中的列需要建立索引
在上述例子中,如果user表中的username和password列没有建立索引,那么查询时就会遍历全部数据,导致查询缓慢。索引可以通过CREATE INDEX语句来创建。在创建索引时,需要注意以下几点:
- 创建索引的字段是常用查询条件
- 创建索引后,需要频繁更新的表或者较小的表不建议创建索引
- 创建索引时要避免创建重复的索引
创建索引的示例命令如下:
CREATE INDEX idx_username ON user(username);
CREATE INDEX idx_password ON user(password);
避免全表扫描:使用更优的查询方式
当需要查询的数据量较大时,需要使用更优的查询方式来避免全表扫描。
比如,在此例子中,我们可以使用连接查询的方式来代替WHERE条件中的AND,加快查询速度:
SELECT * FROM user WHERE username = 'admin'
JOIN user ON user.id = userinfo.user_id
WHERE user.password = '123456';
避免使用不必要的查询
有时候,我们的SQL语句中可能出现一些无效的查询,需要在SQL语句中进行消除。比如,在下面的示例中,使用IN查询在处理数据量较大时将导致查询缓慢:
SELECT * FROM user WHERE id IN (SELECT user_id FROM userinfo WHERE age = 18)
我们可以通过使用JOIN查询来替换此SQL语句,避免了IN查询:
SELECT u.* FROM user u JOIN userinfo ui ON u.id = ui.user_id WHERE ui.age = 18
总结
上述方法可以帮助我们从找到慢查询开始,一步步进行分析、优化,提升数据库查询效率,缓解网站响应速度变慢的问题。
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