下面是 “mysql优化之慢查询分析+explain命令分析+优化技巧总结” 的详细攻略。
什么是慢查询?
慢查询指的是在执行SQL语句时,执行时间超过了预期的时间范围,一般来说大于0.1秒的SQL可以看作是慢查询。
如何进行慢查询分析?
在MySQL中,可以通过设置参数 slow_query_log
来开启慢查询记录功能。开启该功能后,所有执行时间超过设置时间阈值的SQL语句都会被记录下来。记录的信息包括执行时间、执行的SQL语句、SQL语句的参数、客户端IP等等。
具体配置方法如下:
- 修改MySQL配置文件(my.cnf或my.ini),添加如下内容:
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /path/to/slow_query.log
long_query_time = 1
以上配置启用慢查询记录功能,将记录保存在 /path/to/slow_query.log
中,长于1秒的SQL将被记录。
-
重启MySQL服务。
-
查看慢查询日志:
sudo tail -f /path/to/slow_query.log
以上命令将实时输出慢查询日志的内容。
如何使用explain命令分析查询的性能瓶颈?
EXPLAIN
命令用于分析SQL语句的执行计划,它可以告诉你MySQL是如何执行查询的。通过分析 EXPLAIN
的结果,我们可以找到查询的性能瓶颈,进而对SQL进行优化。
例如,我们有一条查询语句:
SELECT * FROM user WHERE age > 18 AND status = 1 ORDER BY id DESC LIMIT 10
我们可以使用如下命令查看其执行计划:
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE age > 18 AND status = 1 ORDER BY id DESC LIMIT 10;
执行结果如下:
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | user | ref | age,status | age | 4 | NULL | 1000 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
分析结果:
id
:查询的标识号,一般没什么用,多表连接时会用到。-
select_type
:SELECT查询的类型,有以下几种可能值: -
SIMPLE:简单查询,即不包括UNION、子查询等复杂语法。
- PRIMARY:查询中包含子查询,最外层查询视为PRIMARY。
- UNION:查询中使用了UNION。
- DEPENDENT UNION:使用了UNION,并且包含子查询,且子查询中使用了依赖外层查询的值。
- UNION RESULT:UNION的结果集。
- SUBQUERY:非UNION、非子查询的简单子查询。
- DEPENDENT SUBQUERY:非UNION、非子查询的复杂子查询。
-
DERIVED:包含从临时表中派生出来的SELECT子句的临时表,常见于包含GROUP BY、DISTINCT等子句中。
-
table
:查询的表名。 -
type
:查询的类型,有以下几种类型: -
ALL:全表扫描,需要扫描所有表记录。
- index:索引扫描,只需要扫描相关的索引记录。
- range:索引范围扫描,使用索引的部分记录。
- ref:使用非唯一索引查询。
- eq_ref:使用唯一索引查询。
- const:根据主键或唯一索引查询。
-
system:系统表的查询。
-
possible_keys
:指出该查询中,可能会用到哪些索引。 key
:指出该查询最终使用的索引。key_len
:指出该查询使用索引的长度。ref
:指出该查询使用到的哪些列或常数。rows
:指出扫描操作扫描了多少行数据。Extra
:指出执行查询的一些额外信息,例如是否使用了文件排序、是否使用了临时表等。
通过对上述信息的分析,我们可以找出查询的性能瓶颈。例如在上述查询中,我们可以看到只使用了 age
列的索引,而 status
列的索引未被使用,这可能会导致查询性能较差。因此,可以考虑建立联合索引(age, status)来进行优化。
优化技巧总结
除了使用 EXPLAIN
命令外,还可以从以下几个方面来进行优化:
- 建立合适的索引:索引可以极大地提高查询效率,建议对经常用到的列建立索引。
- 避免使用SELECT *:指定需要查询的列,而不是查询所有列。这样能够减少I/O消耗并提高查询效率。
- 避免在查询中使用函数:查询中使用函数会导致MySQL无法使用索引进行优化,应该尽量避免。
- 尽量减小数据读取范围:例如使用
LIMIT
语句限制查询结果数量,能够在提高查询效率的同时减小数据读取范围。 - 尽可能使用连接池:使用连接池能够缓存已经打开的数据库连接,从而提高数据库操作效率。
例如,我们有一条查询语句:
SELECT DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS create_date, COUNT(*) AS total FROM article GROUP BY create_date ORDER BY create_date ASC
这条查询语句会对 create_time
列进行日期格式化,并统计每个日期的文章总数,最终按照日期升序排序。但是,在目前的表结构中,没有建立针对 create_time
列的索引。因此,可以根据查询语句的特点,建立 create_time
列的日期索引,来提高查询效率。同时,可以将分组统计操作放到SQL外部,使用ORM工具进行二次处理,避免使用SQL函数。最终查询语句可以优化为:
SELECT create_date, total FROM (
SELECT DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d') AS create_date, COUNT(*) AS total FROM article GROUP BY create_date
) AS t ORDER BY create_date ASC
其中,ORM工具会对查询结果进行分组统计操作。
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