位置：首页-资讯-数据库

Mysql常见的慢查询优化方式总结

2023-05-05 05:58

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒

前言

这篇文章主要是就在公司实习的时候，对SQL优化工作作出的一些整理。

在公司实习的时候，导师分配了SQL慢查询优化的任务，任务是这样的：每周从平台中导出生产数据库的慢查询文件进行分析。进行SQL优化的手段也主要是修改SQL写法，或者新增索引。

现在从记录项目中的一点点做起。

（1）数据库中设置SQL慢查询

一、第一步.开启mysql慢查询

方式一：

修改配置文件在 my.ini 增加几行: 主要是慢查询的定义时间（超过2秒就是慢查询），以及慢查询log日志记录（ slow_query_log）

Mysql常见的慢查询优化方式总结

方法二：通过MySQL数据库开启慢查询:

Mysql常见的慢查询优化方式总结

（2）分析慢查询日志

直接分析mysql慢查询日志 ,利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析sql慢查询语句

例如：执行EXPLAIN SELECT * FROM res_user ORDER BYmodifiedtime LIMIT 0,1000

得到如下结果：显示结果分析：

table | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | Extra EXPLAIN列的解释：

table 显示这一行的数据是关于哪张表的
type 这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL
rows 显示需要扫描行数
key 使用的索引

（3）常见的慢查询优化

（1）索引没起作用的情况

1. 使用LIKE关键字的查询语句

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。

2. 使用多列索引的查询语句

MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引最多可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件使用了这些字段中的第一个字段时，索引才会被使用。

（2）优化数据库结构

合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间，而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计，需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。

1. 将字段很多的表分解成多个表

对于字段比较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

2. 增加中间表

对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

（3）分解关联查询

将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效，例如：

 SELECT * FROM tag 
        JOIN tag_post ON tag_id = tag.id
        JOIN post ON tag_post.post_id = post.id
        WHERE tag.tag = 'mysql';
        分解为：
        SELECT * FROM tag WHERE tag = 'mysql';
        SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;
        SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);

（4）优化LIMIT分页

在系统中需要分页的操作通常会使用limit加上偏移量的方法实现，同时加上合适的order by 子句。如果有对应的索引，通常效率会不错，否则MySQL需要做大量的文件排序操作。

一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。

优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

对于下面的查询：

select id,title from collect limit 90000,10;

该语句存在的最大问题在于limit M,N中偏移量M太大（我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响），导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件的前M条记录，之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。如果表非常大，且筛选字段没有合适的索引，且M特别大那么这样的代价是非常高的。试想，如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找，找到满足条件的100条记录，并记下下一次查询应该开始的位置，以便于下一次查询能直接从该位置开始，这样就不必每次查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录，舍弃，在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。

方法一：虑筛选字段（title）上加索引

title字段加索引（此效率如何未加验证）

方法二：先查询出主键id值

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

原理：先查询出90000条数据对应的主键id的值，然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。

方法三：“关延迟联”

如果这个表非常大，那么这个查询可以改写成如下的方式：

Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);

这里的“关延迟联”将大大提升查询的效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。

方法四：建立复合索引 acct_id和create_time

select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 3095  order by create_time desc limit 0,10

注意sql查询慢的原因都是:引起filesort

（5）分析具体的SQL语句 1、两个表选哪个为驱动表，表面是可以以数据量的大小作为依据，但是实际经验最好交给mysql查询优化器自己去判断。例如： select * from a where id in (select id from b );

对于这条sql语句它的执行计划其实并不是先查询出b表的所有id,然后再与a表的id进行比较。
mysql会把in子查询转换成exists相关子查询，所以它实际等同于这条sql语句：select * from a where exists(select * from b where b.id=a.id );

而exists相关子查询的执行原理是: 循环取出a表的每一条记录与b表进行比较，比较的条件是a.id=b.id . 看a表的每条记录的id是否在b表存在，如果存在就行返回a表的这条记录。

exists查询有什么弊端？

由exists执行原理可知，a表(外表)使用不了索引，必须全表扫描，因为是拿a表的数据到b表查。而且必须得使用a表的数据到b表中查（外表到里表中），顺序是固定死的。

如何优化？

建索引。但是由上面分析可知，要建索引只能在b表的id字段建，不能在a表的id上，mysql利用不上。

这样优化够了吗？还差一些。

由于exists查询它的执行计划只能拿着a表的数据到b表查（外表到里表中），虽然可以在b表的id字段建索引来提高查询效率。
但是并不能反过来拿着b表的数据到a表查，exists子查询的查询顺序是固定死的。

为什么要反过来？

因为首先可以肯定的是反过来的结果也是一样的。这样就又引出了一个更细致的疑问：在双方两个表的id字段上都建有索引时，到底是a表查b表的效率高，还是b表查a表的效率高？

该如何进一步优化？

把查询修改成inner join连接查询：select * from a inner join b on a.id=b.id; （但是仅此还不够，接着往下看）

为什么不用left join 和 right join？