mysql优化之慢查询分析+explain命令分析+优化技巧总结

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：

1. 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。

1. 重启MySQL服务。

2. 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:

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。