站長資訊網本篇文章給大家帶來了關于mysql的相關知識，其中主要介紹了關于慢查詢優化的相關問題，包括了利用慢查詢日志定位慢查詢SQL、通過explain分析慢查詢SQL、修改SQL盡量讓SQL走索引，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。
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1 慢查詢優化思路
當發生慢查詢的時候，優化的思路為：
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利用慢查詢日志定位慢查詢 SQL
-
通過 explain 分析慢查詢 SQL
-
修改 SQL，盡量讓 SQL 走索引
2 慢查詢日志
MySQL 提供了一個功能——慢查詢日志，會記錄查詢時間超過指定時間閾值的 SQL 到日志中，便于我們定位慢查詢并且優化對應的 SQL 語句。
首先查看 MySQL 中關于慢查詢相關的全局變量：
mysql> show global variables like '%quer%'; +----------------------------------------+-------------------------------+ | Variable_name | Value | +----------------------------------------+-------------------------------+ | binlog_rows_query_log_events | OFF | | ft_query_expansion_limit | 20 | | have_query_cache | YES | | log_queries_not_using_indexes | OFF | | log_throttle_queries_not_using_indexes | 0 | ========================================================================== | long_query_time | 10.000000 |【1】慢查詢的時間閾值 ========================================================================== | query_alloc_block_size | 8192 | | query_cache_limit | 1048576 | | query_cache_min_res_unit | 4096 | | query_cache_size | 16777216 | | query_cache_type | OFF | | query_cache_wlock_invalidate | OFF | | query_prealloc_size | 8192 | ========================================================================== | slow_query_log | OFF |【2】慢查詢日志是否開啟 | slow_query_log_file | /var/lib/mysql/Linux-slow.log |【3】慢查詢日志文件存儲位置 ========================================================================== +----------------------------------------+-------------------------------+ 15 rows in set (0.00 sec)
這里主要關注三個變量：
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long_query_time，慢查詢的時間閾值，單位秒，如果一個 SQL 語句的執行時間超過這個值，那么 MySQL 就認定其為慢查詢
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slow_query_log，慢查詢日志功能是否開啟，默認關閉，開啟后記錄慢查詢
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slow_query_log_file，慢查詢日志文件的存儲位置
默認慢查詢日志功能是關閉的，因此我們需要啟動該功能
# 開啟慢查詢日志 mysql> set global slow_query_log=ON; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) # 設置慢查詢時間閾值 mysql> set long_query_time=1; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
這樣子設置后，MySQL 重啟會丟失這些配置，需要在配置文件中修改才會永久有效。
3 explain
我們可以使用 explain 分析 SQL 語句的執行情況，例如：
mysql> explain select sum(1+2);
執行結果如下，可以看到有很多字段
我們主要看看一些重要的字段：
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select_type 表示查詢語句的查詢類型，包括簡單查詢、子查詢等等
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table 表示查詢的表，不一定是存在表，可能是本次查詢中得到的臨時表
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type 表示檢索類型，使用全表掃描、還是索引掃描等
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possible_keys表示可能使用的索引列
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keys表示查詢中實際使用的索引列，由查詢優化器決定
3.1 select_type 字段
3.2 type 字段
對于 InnoDB 存儲引擎，type列通常都是all或者index。
關于 type 字段的值，其從上到下對應的 SQL 的執行性能逐漸變差。
3.3 extra 字段
4 慢查詢例子
準備數據，數據表結構：
create table user_info_large ( `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵', `account` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用戶賬號', `name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用戶名', `password` VARCHAR(20) not null COMMENT '用戶密碼', `area` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用戶地址', `signature` VARCHAR(50) not null COMMENT '個性簽名', PRIMARY KEY (`id`) COMMENT '主鍵', UNIQUE (`account`) COMMENT '唯一索引', KEY `index_area_signture` (`area`, `signature`) COMMENT '組合索引' );
隨機生成 200w 條數據
mysql> select count(id) from user_info_large; +-----------+ | count(id) | +-----------+ | 2000000 | +-----------+ 1 row in set (0.38 sec)
截取部分數據：
執行以下 SQL 語句，沒有使用任何索引字段：
SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;
Navicat 工具顯示的查詢時間如下，這并不是 MySQL 真正執行 SQL 的時間，這里面包含了網絡傳輸等時間：
SQL 具體的查詢時間可以查看慢查詢日志：
# Time: 2022-09-26T13:44:18.405459Z # User@Host: root[root] @ [ip] Id: 1893 # Query_time: 10.162999 Lock_time: 0.000113 Rows_sent: 100000 Rows_examined: 2100000 SET timestamp=1664199858; SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;
關于其中一些信息的說明：
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Time：SQL 執行的開始時間
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Query_time：SQL 語句查詢花費的時間，可以看到花費了 10 秒鐘
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Lock_time：等待鎖表的時間
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Rows_sent：語句返回的記錄數
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Rows_examined：從存儲引擎中返回的記錄數
正在執行的慢查詢是不會被記錄到慢查詢日志的，只有等待其執行完畢才會記錄到日志中。
我們可以使用 show processlist 查看正在執行 SQL 的線程。
再執行以下語句，使用索引 account 字段：
SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;
查看慢查詢日志，并沒有被記錄下來。
現在分別使用 explain 查看 SQL 語句的執行情況：
explain SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;
分析情況如下：
可以看到沒有使用到索引，type 為 ALL 表示全表掃描，效率最差，并且 Extra 也是外部排序。
再看看這條 SQL 語句：
explain SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;
分析情況如下：
type 為 index，使用了索引，使用的索引字段為 account，Extra 顯示為使用索引排序。
因此，在實際開發中，我們可以針對慢查詢的 SQL，使用 explain 分析語句，根據分析情況以及索引的設計，重新設計 SQL 語句，讓 SQL 語句盡量走索引，走合適的索引。
5 優化器與索引
在執行 SQL 時，MySQL 的優化器會根據情況選擇索引，但并不能保證其執行時間一定最短，我們可以根據實際情況使用 force key (index) 讓 SQL 語句強制走某個索引。
例如，以下語句執行后，key 字段為 account，并沒有走主鍵索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large;
如果使用 force key，就可以強制令語句走主鍵索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large force key (PRIMARY);
6 總結
在項目中如果發現部分 SQL 語句執行緩慢，等待查詢時間長，可以考慮優化慢查詢，具體思路為：
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通過慢查詢日志定位 SQL
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使用 explain 分析 SQL
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修改 SQL，令其走合適的索引
在使用 explain 時，我們主要關注這些字段：
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type
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key
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Extra
在編寫 SQL 使用索引的時候，我們盡量注意一下規則：
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模糊查詢不要使用通配符 % 開頭，例如 like '%abc'
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使用 or 關鍵字時，兩邊的字段都要有索引。或者使用 union 替代 or
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使用復合索引遵循最左原則
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索引字段不要參加表達式運算、函數運算
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