简单谈谈MySQL优化利器-慢查询

慢查询是MySQL优化的一个重点，它通常用来指代执行速度较慢的数据库查询。在实际开发和运维工作中，我们经常会遇到数据库查询出现性能问题的情况。本文将为大家介绍慢查询的一些基本概念、检查方法以及如何通过分析慢查询来优化MySQL性能。

什么是慢查询

MySQL中的“慢查询”，通常指执行时间超过设定阈值的查询。阈值可通过 MySQL 配置中的 long_query_time 参数进行设置，单位是秒。

如何检查慢查询

检查MySQL的慢查询有多种方法：

1. 通过查看MySQL的slow query log来查找慢查询
   #启用slow query日志并设置输出文件路径
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/lib/mysql/slow.log
#设置慢查询时间阈值（单位秒）
long_query_time = 10
2. 通过分析MySQL的performance schema
   select * from performance_schema.events_statements_summary_by_digest order by sum_timer_wait desc limit 10;

如何分析慢查询

分析慢查询通常需要从时间、执行计划和索引等多个方面考虑。

时间

通过分析慢查询的执行时间，我们可以发现并诊断慢查询的原因。我们可以从 EXPLAIN、PROCESSLIST、SLOW QUERY LOG、PERFORMANCE SCHEMA 等方式来查看慢查询的执行时间。

执行计划

MySQL通过执行计划来分析SQL语句。通过分析SQL语句的执行计划，我们可以找到执行计划中的性能瓶颈。

EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE field='value';

索引

索引是MySQL优化的重要一环。通过正确使用索引可以显著提升MySQL查询的性能。

例如，我们可以通过为频繁查询的字段添加索引来提高查询速度。

ALTER TABLE table ADD INDEX (column);

示例

示例一：Explain分析慢查询

假设我们有一个用户表，其中包含以下两个字段：

CREATE TABLE users (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(20) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

我们想查询用户名为“james”的用户信息：

SELECT * FROM users WHERE username='james';

查询操作非常慢，接近8秒钟才能完成。为什么查询这么慢呢？我们可以使用Explain 分析：

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username='james';

查询结果显示，这个查询会扫描整个表，这是非常低效的。为了提高查询效率，我们可以添加一个索引：

ALTER TABLE users ADD INDEX (username);

示例二：通过性能分析检测慢查询

假设我们有一个订单表，其中包含以下三个字段：

CREATE TABLE orders (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` INT(11) NOT NULL,
  `create_time` DATETIME NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

我们想查询创建时间为2021年1月份的订单数量：

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE create_time>='2021-01-01' AND create_time <'2021-02-01';

查询操作非常慢，占用了大量MySQL的CPU和内存资源。我们可以使用性能分析工具，来进一步查找性能问题的来源。首先，我们需要启用MySQL的performance schema：

SET GLOBAL performance_schema = 1;

接下来，我们可以使用下面的SQL语句来查找执行时间最长的10个事件：

SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY sum_timer_wait DESC LIMIT 10;

查询结果显示，我们的查询花费了大量时间在键扫描上。为了提高查询效率，我们可以为 create_time 字段添加索引：

ALTER TABLE orders ADD INDEX (create_time);