MySQL 老有賊慢 SQL ，怎么優(yōu)化？
來(lái)源：my.oschina.net/liughDevelop/blog/1788148
一、導(dǎo)致SQL執(zhí)行慢的原因： 二、分析原因時(shí)，一定要找切入點(diǎn)： 三、什么是索引？ 四、Explain分析 五、優(yōu)化案例 六、是否需要?jiǎng)?chuàng)建索引？
索引類似大學(xué)圖書館建書目索引，可以提高數(shù)據(jù)檢索的效率，降低數(shù)據(jù)庫(kù)的IO成本。MySQL在300萬(wàn)條記錄左右性能開始逐漸下降，雖然官方文檔說(shuō)500~800w記錄，所以大數(shù)據(jù)量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于顯示SQL執(zhí)行的詳細(xì)信息，可以進(jìn)行索引的優(yōu)化。
一、導(dǎo)致SQL執(zhí)行慢的原因：
1.硬件問(wèn)題。如網(wǎng)絡(luò)速度慢，內(nèi)存不足，I/O吞吐量小，磁盤空間滿了等。
2.沒(méi)有索引或者索引失效。（一般在互聯(lián)網(wǎng)公司，DBA會(huì)在半夜把表鎖了，重新建立一遍索引，因?yàn)楫?dāng)你刪除某個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)候，索引的樹結(jié)構(gòu)就不完整了。所以互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)做的是假刪除.一是為了做數(shù)據(jù)分析,二是為了不破壞索引 ）
3.數(shù)據(jù)過(guò)多（分庫(kù)分表）
4.服務(wù)器調(diào)優(yōu)及各個(gè)參數(shù)設(shè)置（調(diào)整my.cnf）
二、分析原因時(shí)，一定要找切入點(diǎn)：
1.先觀察，開啟慢查詢?nèi)罩荆O(shè)置相應(yīng)的閾值（比如超過(guò)3秒就是慢SQL），在生產(chǎn)環(huán)境跑上個(gè)一天過(guò)后，看看哪些SQL比較慢。
2.Explain和慢SQL分析。比如SQL語(yǔ)句寫的爛，索引沒(méi)有或失效，關(guān)聯(lián)查詢太多（有時(shí)候是設(shè)計(jì)缺陷或者不得以的需求）等等。
3.Show Profile是比Explain更近一步的執(zhí)行細(xì)節(jié)，可以查詢到執(zhí)行每一個(gè)SQL都干了什么事，這些事分別花了多少秒。
4.找DBA或者運(yùn)維對(duì)MySQL進(jìn)行服務(wù)器的參數(shù)調(diào)優(yōu)。
三、什么是索引？
MySQL官方對(duì)索引的定義為：索引(Index)是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們可以簡(jiǎn)單理解為：**快速查找排好序的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。**Mysql索引主要有兩種結(jié)構(gòu)：B+Tree索引和Hash索引。我們平常所說(shuō)的索引，如果沒(méi)有特別指明，一般都是指B樹結(jié)構(gòu)組織的索引(B+Tree索引)。索引如圖所示：
最外層淺藍(lán)色磁盤塊1里有數(shù)據(jù)17、35（深藍(lán)色）和指針P1、P2、P3（黃色）。P1指針表示小于17的磁盤塊，P2是在17-35之間，P3指向大于35的磁盤塊。真實(shí)數(shù)據(jù)存在于子葉節(jié)點(diǎn)也就是最底下的一層3、5、9、10、13......非葉子節(jié)點(diǎn)不存儲(chǔ)真實(shí)的數(shù)據(jù)，只存儲(chǔ)指引搜索方向的數(shù)據(jù)項(xiàng)，如17、35。
查找過(guò)程：例如搜索28數(shù)據(jù)項(xiàng)，首先加載磁盤塊1到內(nèi)存中，發(fā)生一次I/O，用二分查找確定在P2指針。接著發(fā)現(xiàn)28在26和30之間，通過(guò)P2指針的地址加載磁盤塊3到內(nèi)存，發(fā)生第二次I/O。用同樣的方式找到磁盤塊8，發(fā)生第三次I/O。
真實(shí)的情況是，上面3層的B+Tree可以表示上百萬(wàn)的數(shù)據(jù)，上百萬(wàn)的數(shù)據(jù)只發(fā)生了三次I/O而不是上百萬(wàn)次I/O，時(shí)間提升是巨大的。
四、Explain分析
前文鋪墊完成，進(jìn)入實(shí)操部分，先來(lái)插入測(cè)試需要的數(shù)據(jù)：
CREATE?TABLE?`user_info`?(
??`id`???BIGINT(20)??NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,
??`name`?VARCHAR(50)?NOT?NULL?DEFAULT?'',
??`age`??INT(11)??????????????DEFAULT?NULL,
??PRIMARY?KEY?(`id`),
??KEY?`name_index`?(`name`)
)ENGINE?=?InnoDB?DEFAULT?CHARSET?=?utf8;
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('xys',?20);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('a',?21);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('b',?23);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('c',?50);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('d',?15);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('e',?20);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('f',?21);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('g',?23);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('h',?50);
INSERT?INTO?user_info?(name,?age)?VALUES?('i',?15);
CREATE?TABLE?`order_info`?(
??`id`???????????BIGINT(20)??NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,
??`user_id`??????BIGINT(20)???????????DEFAULT?NULL,
??`product_name`?VARCHAR(50)?NOT?NULL?DEFAULT?'',
??`productor`????VARCHAR(30)??????????DEFAULT?NULL,
??PRIMARY?KEY?(`id`),
??KEY?`user_product_detail_index`?(`user_id`,?`product_name`,?`productor`)
)ENGINE?=?InnoDB?DEFAULT?CHARSET?=?utf8;
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(1,?'p1',?'WHH');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(1,?'p2',?'WL');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(1,?'p1',?'DX');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(2,?'p1',?'WHH');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(2,?'p5',?'WL');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(3,?'p3',?'MA');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(4,?'p1',?'WHH');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(6,?'p1',?'WHH');
INSERT?INTO?order_info?(user_id,?product_name,?productor)?VALUES?(9,?'p8',?'TE');
初體驗(yàn)，執(zhí)行Explain的效果：
索引使用情況在possible_keys、key和key_len三列，接下來(lái)我們先從左到右依次講解。
1.id
--id相同,執(zhí)行順序由上而下
explain?select?u.*,o.*?from?user_info?u,order_info?o?where?u.id=o.user_id;
--id不同,值越大越先被執(zhí)行
explain?select?*?from??user_info??where?id=(select?user_id?from?order_info?where??product_name?='p8');
2.select_type
可以看id的執(zhí)行實(shí)例，總共有以下幾種類型：
SIMPLE：表示此查詢不包含 UNION 查詢或子查詢 PRIMARY：表示此查詢是最外層的查詢 SUBQUERY：子查詢中的第一個(gè) SELECT UNION：表示此查詢是 UNION 的第二或隨后的查詢 DEPENDENT UNION：UNION 中的第二個(gè)或后面的查詢語(yǔ)句, 取決于外面的查詢 UNION RESULT, UNION 的結(jié)果 DEPENDENT SUBQUERY: 子查詢中的第一個(gè) SELECT, 取決于外面的查詢. 即子查詢依賴于外層查詢的結(jié)果. DERIVED：衍生，表示導(dǎo)出表的SELECT（FROM子句的子查詢）
3.table
table表示查詢涉及的表或衍生的表：
explain?select?tt.*?from?(select?u.*?from?user_info?u,order_info?o?where?u.id=o.user_id?and?u.id=1)?tt
id為1的
4.type
type 字段比較重要，它提供了判斷查詢是否高效的重要依據(jù)依據(jù)。通過(guò) type 字段，我們判斷此次查詢是 全表掃描 還是 索引掃描等。
type 常用的取值有:
system: 表中只有一條數(shù)據(jù)， 這個(gè)類型是特殊的 const 類型。 const: 針對(duì)主鍵或唯一索引的等值查詢掃描，最多只返回一行數(shù)據(jù)。const 查詢速度非常快， 因?yàn)樗鼉H僅讀取一次即可。例如下面的這個(gè)查詢，它使用了主鍵索引，因此 type 就是 const 類型的：explain select * from user_info where id = 2； eq_ref: 此類型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢，表示對(duì)于前表的每一個(gè)結(jié)果，都只能匹配到后表的一行結(jié)果。并且查詢的比較操作通常是 =，查詢效率較高。例如：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id; ref: 此類型通常出現(xiàn)在多表的 join 查詢，針對(duì)于非唯一或非主鍵索引，或者是使用了 最左前綴 規(guī)則索引的查詢。例如下面這個(gè)例子中， 就使用到了 ref 類型的查詢：explain select * from user_info, order_info where user_info.id = order_info.user_id AND order_info.user_id = 5 range: 表示使用索引范圍查詢，通過(guò)索引字段范圍獲取表中部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄。這個(gè)類型通常出現(xiàn)在 =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, IN() 操作中。例如下面的例子就是一個(gè)范圍查詢：explain select * from user_info ?where id between 2 and 8； index: 表示全索引掃描(full index scan)，和 ALL 類型類似，只不過(guò) ALL 類型是全表掃描，而 index 類型則僅僅掃描所有的索引， 而不掃描數(shù)據(jù)。index 類型通常出現(xiàn)在：所要查詢的數(shù)據(jù)直接在索引樹中就可以獲取到, 而不需要掃描數(shù)據(jù)。當(dāng)是這種情況時(shí)，Extra 字段 會(huì)顯示 Using index。 ALL: 表示全表掃描，這個(gè)類型的查詢是性能最差的查詢之一。通常來(lái)說(shuō)， 我們的查詢不應(yīng)該出現(xiàn) ALL 類型的查詢，因?yàn)檫@樣的查詢?cè)跀?shù)據(jù)量大的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能是巨大的災(zāi)難。如一個(gè)查詢是 ALL 類型查詢， 那么一般來(lái)說(shuō)可以對(duì)相應(yīng)的字段添加索引來(lái)避免。
通常來(lái)說(shuō), 不同的 type 類型的性能關(guān)系如下: ? ?ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system ? ?ALL 類型因?yàn)槭侨頀呙瑁?因此在相同的查詢條件下，它是速度最慢的。而 index 類型的查詢雖然不是全表掃描，但是它掃描了所有的索引，因此比 ALL 類型的稍快.后面的幾種類型都是利用了索引來(lái)查詢數(shù)據(jù)，因此可以過(guò)濾部分或大部分?jǐn)?shù)據(jù)，因此查詢效率就比較高了。
5.possible_keys
它表示 mysql 在查詢時(shí)，可能使用到的索引。注意，即使有些索引在 possible_keys 中出現(xiàn)，但是并不表示此索引會(huì)真正地被 mysql 使用到。mysql 在查詢時(shí)具體使用了哪些索引，由 key 字段決定。
6.key
此字段是 mysql 在當(dāng)前查詢時(shí)所真正使用到的索引。比如請(qǐng)客吃飯,possible_keys是應(yīng)到多少人，key是實(shí)到多少人。當(dāng)我們沒(méi)有建立索引時(shí)：
explain?select?o.*?from?order_info?o?where??o.product_name=?'p1'?and??o.productor='whh';
create?index?idx_name_productor?on?order_info(productor);
drop?index?idx_name_productor?on?order_info;
建立復(fù)合索引后再查詢：
7.key_len
表示查詢優(yōu)化器使用了索引的字節(jié)數(shù)，這個(gè)字段可以評(píng)估組合索引是否完全被使用。
8.ref
這個(gè)表示顯示索引的哪一列被使用了，如果可能的話,是一個(gè)常量。前文的type屬性里也有ref，注意區(qū)別。
9.rows
rows 也是一個(gè)重要的字段，mysql 查詢優(yōu)化器根據(jù)統(tǒng)計(jì)信息，估算 sql 要查找到結(jié)果集需要掃描讀取的數(shù)據(jù)行數(shù)，這個(gè)值非常直觀的顯示 sql 效率好壞， 原則上 rows 越少越好。可以對(duì)比key中的例子，一個(gè)沒(méi)建立索引錢，rows是9，建立索引后，rows是4。
10.extra
explain 中的很多額外的信息會(huì)在 extra 字段顯示, 常見(jiàn)的有以下幾種內(nèi)容:
using filesort ：表示 mysql 需額外的排序操作，不能通過(guò)索引順序達(dá)到排序效果。一般有 using filesort都建議優(yōu)化去掉，因?yàn)檫@樣的查詢 cpu 資源消耗大。 using index：覆蓋索引掃描，表示查詢?cè)谒饕龢渲芯涂刹檎宜钄?shù)據(jù)，不用掃描表數(shù)據(jù)文件，往往說(shuō)明性能不錯(cuò)。 using temporary：查詢有使用臨時(shí)表, 一般出現(xiàn)于排序， 分組和多表 join 的情況， 查詢效率不高，建議優(yōu)化。 using where ：表名使用了where過(guò)濾。
五、優(yōu)化案例
explain?select?u.*,o.*?from?user_info?u?LEFT?JOIN??order_info?o?on?u.id=o.user_id;
執(zhí)行結(jié)果，type有ALL，并且沒(méi)有索引：
開始優(yōu)化，在關(guān)聯(lián)列上創(chuàng)建索引，明顯看到type列的ALL變成ref，并且用到了索引，rows也從掃描9行變成了1行：
這里面一般有個(gè)規(guī)律是：左鏈接索引加在右表上面，右鏈接索引加在左表上面。
六、是否需要?jiǎng)?chuàng)建索引？
索引雖然能非常高效的提高查詢速度，同時(shí)卻會(huì)降低更新表的速度。實(shí)際上索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引字段，并指向?qū)嶓w表的記錄，所以索引列也是要占用空間的。
我是個(gè)普通的程序猿，水平有限，文章難免有錯(cuò)誤，歡迎犧牲自己寶貴時(shí)間的讀者，就本文內(nèi)容直抒己見(jiàn)，我的目的僅僅是希望對(duì)讀者有所幫助。
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