MySQL查询优化之查询慢原因和解决技巧

前言

在日常的数据库应用中，一旦数据量大了，经常会遇到查询变得极其缓慢的情况，甚至有时候查询阻塞了所有其他操作。这些问题都是我们在程序开发或者数据库维护中不想看到的。因此，进行MySQL查询优化是非常重要的。本文将从查询慢的原因入手，给出常见的解决技巧。

查询慢的原因

MySQL查询慢主要有以下原因：

1. 执行慢SQL语句：慢SQL语句通常会包含大量的表连接、子查询、函数等，这些操作会导致查询的耗时增加。
2. 硬件性能：如果服务器硬件性能不足，例如内存不足、磁盘IO性能低下等，也会导致查询变慢。
3. 磁盘碎片：磁盘碎片也会导致查询变慢。若磁盘上的数据文件没有被连续存储，就必须通过寻道和旋转等操作才能读取数据，因此查询耗时就会增加。
4. 数据表优化不当：如果数据表没有进行合适的索引设计、分区等优化操作，也会导致查询变慢。

解决技巧

针对查询慢的原因，常见的解决技巧如下：

1. 优化查询语句：避免不必要的表连接、子查询、不使用通配符（%）、尽量避免使用函数等操作。
2. 升级硬件：提高服务器的内存、CPU性能、硬盘读写速度等。
3. 磁盘碎片整理：使用第三方的磁盘碎片整理工具或者MySQL自带的optimize table命令来进行碎片整理。
4. 数据表优化：合理设计索引、适当创建数据表分区、定期清理无用数据等。

下面列举两个使用技巧的示例：

示例1：优化查询语句

例如，有一张user表，其中有10万行记录，我们需要查询名字中包含“Tom”字眼的用户。假设查询语句如下：

SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%Tom%';

该查询语句会遍历整个user表，进行模糊匹配，因此查询速度非常慢。为了优化这个查询语句，我们可以采用如下做法：

1. 尽可能避免在查询条件中使用通配符，如果必须使用，通配符放在字符串开头的查询效率最差，例如：“%Tom”。
2. 为特定的查询条件创建索引，例如为name字段创建索引，然后使用如下的SQL语句进行查询：

SELECT * FROM user WHERE name like 'Tom%';

查询速度将会大大提高。

示例2：创建数据表分区

分区可以将一张数据表分割成多个独立的物理部分，可以提高查询速度。例如有一张logs表，其中有100万条记录，查询某个时间段内的日志记录可能比较费时间，我们可以将logs表根据创建时间进行分区。具体方法如下：

1. 给logs表按照创建时间创建分区。例如：

ALTER TABLE logs PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-01-01')),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-03-01')),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-05-01')),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-07-01')),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-09-01')),
    PARTITION p5 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

1. 使用分区表进行查询，例如：

SELECT * FROM logs PARTITION (p3, p4)
WHERE created_at BETWEEN '2021-06-01' AND '2021-08-01';

这样的查询速度将会大大提高。