详解MySQL慢SQL定位、分析

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 1.概述解决慢SQL的问题无非3步:定位慢SQL分析慢SQL优化慢SQL本文将按顺序介绍前两步该怎么做,第三步将会在后续的文章中详细讨论。

1.概述

解决慢SQL的问题无非3步:

  • 定位慢SQL
  • 分析慢SQL
  • 优化慢SQL

本文将按顺序介绍前两步该怎么做,第三步将会在后续的文章中详细讨论。

2.慢SQL定位

mysql自带了慢sql日志这个功能,会记录下慢SQL,以下是使用方法。

开启慢sql统计:

SET GLOBAL slow_query_log = on;   //开启慢sql统计开关

设置判断为慢sql的阈值(单位秒):


SET GLOBAL long_query_time = 1;

设置日志位置:


set global slow_query_log_file="D:\\slow.log";

我在sys_user这个自己建的表里插入了一百万条数据,简单执行一个数量统计的SQL就会触发慢sql的阈值被记录下来:

9bff0bbaebc142c0af0a937e878a6281.png

3.SQL性能分析

3.1.例子

三张表,course(课程表)、teacher(教师表)、teacherCard(教师信息表),表关系如下:

898980645d3f4398805645797051afad.png

建表语句

create table course_info
(
    cid   bigint primary key,
    name varchar(255),
    _desc varchar(255)
) engine = innodb
  default charset = utf8;
create table teacher_info
(
    tid   bigint primary key,
    name varchar(255),
    _desc varchar(255)
) engine = innodb
  default charset = utf8;
create table school_timetable
(
    id   bigint primary key,
    tid bigint,
    cid bigint
)engine = innodb
 default charset = utf8;

数据:

insert into course_info value(1,'计算机组成原理','介绍计算机的体系结构');
insert into course_info value(2,'数据结构','介绍如何高效的组织数据');
insert into course_info value(3,'操作系统','介绍如何管理调度计算机的资源');
insert into course_info value(4,'JAVA','天下第一的编程语言');
insert into teacher_info value(1,'冯诺依曼','现代计算机之父');
insert into teacher_info value(2,'图灵','计算机科学之父');
insert into teacher_info value(3,'林纳斯托瓦兹','Linux之父');
insert into teacher_info value(4,'詹姆斯高斯林','java之父');
insert into school_timetable value(1,1,1);
insert into school_timetable value(2,2,2);
insert into school_timetable value(3,3,3);
insert into school_timetable value(4,4,4);

3.2.SQL性能分析

可以通过explain关键字来对SQL进行性能分析,MySQL的EXPLAIN是一个查询优化工具,用于分析查询语句的执行计划,它会清晰的展示MySQL将会如何执行某个查询语句,包括执行的步骤、执行顺序、使用的索引、访问表的方式、以及如何连接表等。

以这条SQL为例:

explain select * from teacher_info;

我们能得到以下结果集:

bebd2192779e47479538fb8878020513.png

结果集包含以下参数:


参数 作用

id 编号

select_type 查询类型

table 表

type 连接类型

possible_keys 预测用到的索引

key 实际用到的索引

key_len 实际用到的索引长度

ref 本次查询引用了哪些字段,哪些数据进行查找

rows 完成当前查询,预计所要读取的行数

Extra 额外的信息

下面对一些核心参数进行一下详细介绍。

3.3.参数说明

3.3.1.id

每条SQL都会有个id用来决定执行顺序,

id值同则由大向小降序执行。

explain
select * from teacher_info
UNION
SELECT * FROM school_timetable

f20e4b1cf01d4c98a6bcf03c5b230b2c.png

id值相同则由上往下顺序执行。

explain
select * from teacher_info
left join school_timetable on teacher_info.tid=school_timetable.tid
left join course_info on course_info.cid=school_timetable.cid;

0d603b7d86304cebb45a4660acbc9141.png

3.3.2.select_type

select_type,查询类型,这个参数会有点绕,但是其实理解即可,它在调优里用处并不大。

e549279f0e674c9ca274d7c364c8372d.png

3.3.3.key_len

key_len,实际用到的索引长度,可以用来辅助判断复合索引内生效的部分。

假设我建立了一个复合索引:

CREATE INDEX cid_tid ON school_timetable (cid, tid)

索引全部生效:

explain select * from school_timetable where cid=4 and tid=4


1f79263d2e4745e68c86351c520c0f8b.png

部分索引生效:

explain select * from school_timetable where cid=4

7f0cc837c0894e5787a38819cbf994ba.png

3.3.4.rows

完成当前查询,预计所要读取的行数,是个估计值,不准确。

explain select * from school_timetable where cid<4

3.3.5.type

type,查找方式,查询操作的访问类型,它描述了 MySQL 在执行查询时使用的访问方法。

整个执行计划中重中之重的一个参数,整个SQL优化就是围绕此参数进行优化。

常用的访问方法按速度排:

  • system:系统表的查询,仅返回一行结果,速度最快。


const:常量查询,这种类型的查询是基于常量条件进行的,例如主键或唯一索引的查询,MySQL 在查询过程中已经确定只有一条匹配的结果。


eq_ref:唯一索引访问,通过唯一索引查找。这种类型的查询通常用于使用主键或唯一索引进行关联查询,每个索引值只有一条匹配的结果。


ref:非唯一索引访问,通过非唯一索引查找。这种类型的查询通常用于使用非唯一索引进行查询,每个索引值可能有多条匹配的结果。


range:范围扫描,对索引使用了范围查找,例如使用 BETWEEN、<、> 等操作符进行的查询。


index:索引扫描,MySQL 使用非唯一索引进行扫描,表示在索引列上进行了查找。


ALL:全表扫描,MySQL 将对表中的每一行进行遍历。这种类型的查询通常发生在没有使用索引或无法使用索引的情况下,性能较差。


在实际工程中,前三种情况是很难达到的,基本没有什么适用场景,所以我们需要尽力保障能达到ref、range或者index,也就是至少要保证索引是有效的。

以下是前文表中出现以上情况的示例,由于system和eq_ref比较难造,暂时不包括:

const:

c4a8b826ea114dcb9d45c9f249d6065e.png

ref:

b0d92624f55b49039569010aaba3f196.png

index:

f5121ca7782840a696543c9358145e25.png

range:

5e0fedf293d047b69327600cb1e2cb19.png

3.3.6.extra

这个字段表示查询后是否还要进行额外的操作再生成结果集。常见的值如下:


Using index: 表示查询使用了覆盖索引,即查询的数据可以直接从索引中获取,而无需进一步访问表数据。


Using where: 表示查询使用了 WHERE 条件进行过滤。


Using temporary: 表示查询需要创建临时表来处理结果集,通常发生在需要进行排序、分组或多表连接的情况下。


Using filesort: 表示查询需要进行排序操作,MySQL 无法使用索引进行排序,因此需要额外的文件排序操作。


Using index condition: 表示查询使用了索引条件进行过滤。


Using join buffer: 表示查询使用了连接缓冲区。


Distinct: 表示查询使用了 DISTINCT 关键字进行去重。


Full scan on NULL key: 表示在索引上执行全表扫描,但索引键值为空。


Range checked for each record: 表示对每条记录都进行了范围检查。


Using index for group-by: 表示查询使用了索引来进行分组操作。


Using index for order by: 表示查询使用了索引来进行排序操作。


Using index condition; Using where: 表示查询同时使用了索引条件和 WHERE 条件。


对于 SQL 调优来说,extra 字段是非常重要的。它提供了关于查询执行计划中的额外信息,可以帮助我们识别查询的性能瓶颈和优化的方向。


通过分析 extra 字段,我们可以判断以下情况:


是否使用了索引:Using index 表示查询使用了覆盖索引,可以避免访问表数据,提高查询性能。如果没有使用索引,可能需要考虑添加适当的索引来优化查询。


是否进行了排序:Using filesort 表示需要额外的文件排序操作,这可能导致性能下降。如果频繁出现文件排序,可能需要考虑优化查询或调整索引。


是否创建了临时表:Using temporary 表示需要创建临时表来处理结果集,可能会影响性能。需要审查查询语句并考虑是否可以避免使用临时表。


是否进行了全表扫描:Using index 表示使用了索引,而 Using index; Using where 表示同时使用了索引和 WHERE 条件进行过滤。如果出现 Using index 之外的情况,可能需要优化查询或调整索引以避免全表扫描。


是否使用了连接缓冲区:Using join buffer 表示使用了连接缓冲区,可能会影响查询性能。需要审查查询语句并考虑是否可以优化连接操作。


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