mysql开启慢查询(EXPLAIN SQL语句使用介绍)

下面是mysql开启慢查询以及使用EXPLAIN SQL语句的完整攻略。

什么是慢查询

慢查询是指在mysql数据库中，执行时间超过一定时间阈值的查询操作，一般认为执行时间超过一秒的查询为慢查询。慢查询的原因可能是表设计不合理，查询语句不够优化，索引缺失等。

因此，在进行web开发时，我们需要对慢查询进行优化，提高网站的性能和用户体验。

开启慢查询功能

在mysql中，可以通过开启慢查询功能来查看哪些查询语句执行时间超过了一定时间阈值。下面是开启慢查询功能的具体步骤：

1. 打开mysql配置文件my.cnf，在[mysqld]部分添加如下内容，表示开启慢查询功能：

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
long_query_time = 1

其中，slow_query_log表示开启慢查询功能，slow_query_log_file指定慢查询日志文件的路径，long_query_time表示查询执行时间超过多少秒才算慢查询。

1. 重启mysql服务，使修改生效。

2. 查看慢查询日志，即可获得查询执行时间超过阈值的sql语句。

使用EXPLAIN语句优化查询

在mysql中，使用EXPLAIN语句可以帮助我们分析查询语句的执行计划，找出哪些地方可以进行优化。下面是使用EXPLAIN优化查询的具体步骤：

1. 在查询语句前添加关键字EXPLAIN，可以查看查询语句的执行计划。例如：

EXPLAIN SELECT *
FROM posts
WHERE category_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

执行后，可以得到如下结果：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	posts	NULL	index	PRIMARY	published_time	5	NULL	10	100	Using where

其中，各字段含义如下：

• id：查询的编号
• select_type：查询的类型，一般情况下为SIMPLE，表示是单表查询
• table：查询的表名
• partitions：分区情况
• type：访问类型，表示访问方式是否为整张表扫描，是否利用索引等
• possible_keys：各种可用的索引
• key：实际使用的索引
• key_len：索引长度
• ref：匹配条件
• rows：扫描的行数
• filtered：过滤后的行数百分比
• Extra：额外的信息，如使用了哪些索引，是否使用where条件等

通过分析EXPLAIN的结果，可以看到查询使用的索引、扫描的行数等信息，从而找出造成慢查询的原因。

1. 找出可以优化的地方，如添加索引、修改查询条件等，从而提高查询性能。

示例1：

假设我们需要查询用户发表的最新10篇文章，对应的sql语句为：

SELECT *
FROM posts
WHERE user_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

首先，我们可以使用EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT *
FROM posts
WHERE user_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

执行后得到的结果为：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	posts	NULL	index	NULL	user_idx	5	const	7959	10.00	Using where

可以看到，该查询没有使用索引，需要进行优化。我们可以在user_id和status两个字段上添加联合索引，从而提高查询性能：

ALTER TABLE posts ADD INDEX user_status_idx(user_id, status);

再次使用EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT *
FROM posts
WHERE user_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

执行后得到的结果为：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	posts	NULL	ref	user_status_idx	user_status_idx	8	const	799	100.00	Using where; Using filesort

可以看到，该查询使用了新建的联合索引user_status_idx，同时使用了filesort从而加快了排序的速度。

示例2：

假设我们需要查询文章分类为1的所有文章，对应的sql语句为：

SELECT *
FROM posts
WHERE category_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

使用EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT *
FROM posts
WHERE category_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

执行后得到的结果为：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	posts	NULL	index	NULL	PRIMARY	4	NULL	31767	5.00	Using where

可以看到，该查询使用了索引，但从rows字段可以看到，扫描的行数非常多，需要进一步优化。我们可以在category_id字段上添加索引从而加快查询速度：

ALTER TABLE posts ADD INDEX category_idx(category_id);

再次使用EXPLAIN命令查看查询语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT *
FROM posts
WHERE category_id = 1 AND status = 'publish'
ORDER BY published_time DESC
LIMIT 10;

执行后得到的结果为：

id	select_type	table	partitions	type	possible_keys	key	key_len	ref	rows	filtered	Extra
1	SIMPLE	posts	NULL	ref	category_idx	category_idx	4	const	100	5.00	Using where

可以看到，该查询使用了新建的category_idx索引从而加快了查询速度，同时扫描的行数也减少了很多。

综上所述，通过开启慢查询功能，并结合EXPLAIN语句对查询进行分析和优化，可以有效地提高mysql数据库的性能和用户体验。