MySQL利用profile分析慢sql详解（group left join效率高于子查询）

标题：MySQL利用profile分析慢sql详解

慢查询是MySQL中优化最为重要的一环，而MySQL的主要性能瓶颈之一就是查询语句的效率。MySQL提供了profiling功能，可以帮助开发者找出慢查询语句的瓶颈，从而进一步优化查询效率。

步骤：

首先需要通过以下命令启用profiling功能：

set profiling=1;

接着，需要执行待检测的查询语句，比如：

select * from table1 where col1 = 'value1' and col2 = 'value2';

执行完查询语句后，需要调用 SHOW PROFILE 命令来查看该查询语句的执行情况：

show profile;

该命令会返回一份以事件为单位的报告，其中包含了查询语句的执行过程和各个步骤所消耗的时间。

通过SHOW PROFILE命令返回的时间报告信息，我们可以分析该查询特定情况下的性能瓶颈，以及哪些步骤需要进一步优化。

需要注意的是，在分析profiling信息时，我们要排除profiling过程本身的影响，比如网络延迟、磁盘I/O等，以获取更准确的结果。

示例一：

假设我们要查询一张表中某个字段中是否包含某个字符串，查询语句如下：

select * from table1 where col1 like '%value%';

通过分析profiling报告，我们发现这次查询的性能瓶颈在于扫描该表中所有的数据行。如果该表中的数据量巨大，扫描行数会非常庞大，进而影响查询效率。

在这种情况下，我们可以考虑使用全文索引。如果表中的该字段已经创建了全文索引，那么查询语句可以改为：

select * from table1 where match(col1) against('+value' in boolean mode);

示例二：

假设我们要统计某个表中某个字段的不同值的数量，查询语句如下：

select count(distinct col1) from table1;

通过分析profiling报告，我们发现该查询的性能瓶颈在于使用count(distinct)语句所导致的排序操作，该操作会对表中所有的数据进行排序，进而影响查询效率。

在这种情况下，我们可以通过Group Left Join来替换count(distinct)语句。如下：

select count(*) from (select distinct col1 from table1) t;

这个查询语句中，distinct操作被放在了子查询里，将去重后的结果作为一个表在外层查询中进行count操作，这样就避免了对原表数据的排序操作，提高了查询效率。

总结：

利用profilng功能分析MySQL中的慢查询语句，是MySQL设计者提供的一个非常好的工具，对于优化查询语句的效率非常有益，通过分析查询报告中的详细信息，我们可以准确地定位到查询语句的性能瓶颈，以及要进行优化的地方。