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总结分享之mysql慢查询优化的思路

本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要介绍了关于慢查询优化的相关问题，包括了利用慢查询日志定位慢查询SQL、通过explain分析慢查询SQL、修改SQL尽量让SQL走索引，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。

总结分享之mysql慢查询优化的思路

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1 慢查询优化思路

当发生慢查询的时候，优化的思路为：

  • 利用慢查询日志定位慢查询 SQL

  • 通过 explain 分析慢查询 SQL

  • 修改 SQL，尽量让 SQL 走索引

2 慢查询日志

MySQL 提供了一个功能——慢查询日志，会记录查询时间超过指定时间阈值的 SQL 到日志中，便于我们定位慢查询并且优化对应的 SQL 语句。

首先查看 MySQL 中关于慢查询相关的全局变量：

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】慢查询的时间阈值
==========================================================================
| 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】慢查询日志是否开启
| slow_query_log_file                    | /var/lib/mysql/Linux-slow.log |【3】慢查询日志文件存储位置
==========================================================================
+----------------------------------------+-------------------------------+
15 rows in set (0.00 sec)

这里主要关注三个变量：

  • long_query_time，慢查询的时间阈值，单位秒，如果一个 SQL 语句的执行时间超过这个值，那么 MySQL 就认定其为慢查询

  • slow_query_log，慢查询日志功能是否开启，默认关闭，开启后记录慢查询

  • slow_query_log_file，慢查询日志文件的存储位置

默认慢查询日志功能是关闭的，因此我们需要启动该功能

# 开启慢查询日志
mysql> set global slow_query_log=ON;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 设置慢查询时间阈值
mysql> set long_query_time=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

这样子设置后，MySQL 重启会丢失这些配置，需要在配置文件中修改才会永久有效。

3 explain

我们可以使用 explain 分析 SQL 语句的执行情况，例如：

mysql> explain select sum(1+2);

执行结果如下，可以看到有很多字段

24.png

我们主要看看一些重要的字段：

  • select_type 表示查询语句的查询类型，包括简单查询、子查询等等

  • table 表示查询的表，不一定是存在表，可能是本次查询中得到的临时表

  • type 表示检索类型，使用全表扫描、还是索引扫描等

  • possible_keys表示可能使用的索引列

  • keys表示查询中实际使用的索引列，由查询优化器决定

3.1 select_type 字段

25.png

3.2 type 字段

对于 InnoDB 存储引擎，type列通常都是all或者index。

关于 type 字段的值，其从上到下对应的 SQL 的执行性能逐渐变差。

26.png

3.3 extra 字段

27.png

4 慢查询例子

准备数据，数据表结构：

create table user_info_large (
`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`account` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户账号',
`name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户名',
`password` VARCHAR(20) not null COMMENT '用户密码',
`area` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户地址',
`signature` VARCHAR(50) not null COMMENT '个性签名',
PRIMARY KEY (`id`) COMMENT '主键',
UNIQUE (`account`) COMMENT '唯一索引',
KEY `index_area_signture` (`area`,  `signature`)  COMMENT '组合索引'
);

随机生成 200w 条数据

mysql> select count(id) from user_info_large;
+-----------+
| count(id) |
+-----------+
|   2000000 |
+-----------+
1 row in set (0.38 sec)

截取部分数据：

28.png

执行以下 SQL 语句，没有使用任何索引字段：

SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;

Navicat 工具显示的查询时间如下，这并不是 MySQL 真正执行 SQL 的时间，这里面包含了网络传输等时间：

29.png

SQL 具体的查询时间可以查看慢查询日志：

# 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;

关于其中一些信息的说明：

  • Time：SQL 执行的开始时间

  • Query_time：SQL 语句查询花费的时间，可以看到花费了 10 秒钟

  • Lock_time：等待锁表的时间

  • Rows_sent：语句返回的记录数

  • Rows_examined：从存储引擎中返回的记录数

正在执行的慢查询是不会被记录到慢查询日志的，只有等待其执行完毕才会记录到日志中。

我们可以使用 show processlist 查看正在执行 SQL 的线程。

再执行以下语句，使用索引 account 字段：

SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;

查看慢查询日志，并没有被记录下来。

现在分别使用 explain 查看 SQL 语句的执行情况：

explain SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;

分析情况如下：

30.png

可以看到没有使用到索引，type 为 ALL 表示全表扫描，效率最差，并且 Extra 也是外部排序。

再看看这条 SQL 语句：

explain SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;

分析情况如下：

31.png

type 为 index，使用了索引，使用的索引字段为 account，Extra 显示为使用索引排序。

因此，在实际开发中，我们可以针对慢查询的 SQL，使用 explain 分析语句，根据分析情况以及索引的设计，重新设计 SQL 语句，让 SQL 语句尽量走索引，走合适的索引。

5 优化器与索引

在执行 SQL 时，MySQL 的优化器会根据情况选择索引，但并不能保证其执行时间一定最短，我们可以根据实际情况使用 force key (index) 让 SQL 语句强制走某个索引。

例如，以下语句执行后，key 字段为 account，并没有走主键索引。

explain SELECT count(id) from user_info_large;

32.png

如果使用 force key，就可以强制令语句走主键索引。

explain SELECT count(id) from user_info_large force key (PRIMARY);

33.png

6 总结

在项目中如果发现部分 SQL 语句执行缓慢，等待查询时间长，可以考虑优化慢查询，具体思路为：

  • 通过慢查询日志定位 SQL

  • 使用 explain 分析 SQL

  • 修改 SQL，令其走合适的索引

在使用 explain 时，我们主要关注这些字段：

  • type

  • key

  • Extra

在编写 SQL 使用索引的时候，我们尽量注意一下规则：

  • 模糊查询不要使用通配符 % 开头，例如 like '%abc'

  • 使用 or 关键字时，两边的字段都要有索引。或者使用 union 替代 or

  • 使用复合索引遵循最左原则

  • 索引字段不要参加表达式运算、函数运算

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