线上MySQL慢查询现象案例--Impossible WHERE noticed after reading const tables

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
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 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: 前言:2012年的笔记整理而得,发布个人博客,做备忘录使用。 背景:线上慢查询日志监控,得到如下的语句:       发现:select doc_text from t_wiki_doc_text where doc_title = '谢泽源'; 这条语句昨天执行特别的慢 1.
前言:2012年的笔记整理而得,发布个人博客,做备忘录使用。
背景:线上慢查询日志监控,得到如下的语句:
       发现:select doc_text from t_wiki_doc_text where doc_title = '谢泽源'; 这条语句昨天执行特别的慢

1.查看上述语句的执行计划:
  mysql> explain select doc_text from t_wiki_doc_text where doc_title = '谢泽源';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL |  Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)
发现了Impossible where noticed after reading const tables,这是一个有趣的现象?(经查找,这个会全表扫描)

解释原因如下:
根据主键查询或者唯一性索引查询,如果这条数据没有的话,它会全表扫描,然后得出一个结论,该数据不在表中。
对于高并发的库来说,这条数据,会让负载特别的高。

查看线上的表结构,也印证的上述说法:

| t_wiki_doc_text | CREATE TABLE `t_wiki_doc_text` (
`DOC_ID` bigint(12) NOT NULL COMMENT '词条ID流水号',
`DOC_TITLE` varchar(255) NOT NULL COMMENT '条目原始标题',
`DOC_TEXT` mediumtext COMMENT '条目正文',
PRIMARY KEY (`DOC_ID`),
UNIQUE KEY `IDX_DOC_TITLE` (`DOC_TITLE`)(唯一索引)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |

对此,我在自己的数据库里面,做了一个测试。

----------------------------------------------------测试模拟-----------------------------------------------------------
1).建立一个有唯一索引的表。
CREATE TABLE `zsd01` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
UNIQUE KEY `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk


2).插入两条数据
insert into zsd01 values(1,'a');
insert into zsd01 values(2,'b');

3).分析一个没有数据记录的执行计划。(例如select name from zsd01 where name ='c'; )
mysql> explain select name from zsd01 where name ='c';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-----
-+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows
| Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-----
-+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL
Impossible WHERE noticed after reading const tables |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+-----
-+-----------------------------------------------------+

发现跟上述情况一模一样。

4.) 修改表结构为只有一般索引的情况。
CREATE TABLE `zsd01` (
`id` int(11) DEFAULT NULL,
`name` varchar(20) DEFAULT NULL,
KEY `idx_normal_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk

5.) 查看执行计划。
mysql> explain select name from zsd01 where name ='c';
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------
+-------+------+--------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len
| ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------
+-------+------+--------------------------+
| 1 | SIMPLE | zsd01 | ref | idx_normal_name | idx_normal_name | 43
| const | 1 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------+-----------------+-----------------+---------
+-------+------+--------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
发现,就正常走了一般索引,rows=1的执行开销。

结论: 从上述的例子和现象可以看出,如果数据不用唯一的话,普通的索引比唯一索引更好用。
相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
打赏
0
0
0
0
10
分享
相关文章
MySQL原理简介—6.简单的生产优化案例
本文介绍了数据库和存储系统的几个主题: 1. **MySQL日志的顺序写和数据文件的随机读指标**:解释了磁盘随机读和顺序写的原理及对数据库性能的影响。 2. **Linux存储系统软件层原理及IO调度优化原理**:解析了Linux存储系统的分层架构,包括VFS、Page Cache、IO调度等,并推荐使用deadline算法优化IO调度。 3. **数据库服务器使用的RAID存储架构**:介绍了RAID技术的基本概念及其如何通过多磁盘阵列提高存储容量和数据冗余性。 4. **数据库Too many connections故障定位**:分析了MySQL连接数限制问题的原因及解决方法。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL慢查询优化、索引优化,是必知必备,大厂面试高频,本文深入详解,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
本文主要介绍了:Explain概述、Explain详解、索引优化数据准备、索引优化原则详解、慢查询设置与测试、慢查询SQL优化思路
MySQL底层概述—7.优化原则及慢查询
服务器数据恢复—云服务器上mysql数据库数据恢复案例
某ECS网站服务器,linux操作系统+mysql数据库。mysql数据库采用innodb作为默认存储引擎。 在执行数据库版本更新测试时,操作人员误误将在本来应该在测试库执行的sql脚本在生产库上执行,导致生产库上部分表被truncate,还有部分表中少量数据被delete。
54 25
数据库数据恢复——MySQL简介和数据恢复案例
MySQL数据库数据恢复环境&故障: 本地服务器,安装的windows server操作系统。 操作系统上部署MySQL单实例,引擎类型为innodb,表空间类型为独立表空间。该MySQL数据库没有备份,未开启binlog。 人为误操作,在用Delete命令删除数据时未添加where子句进行筛选导致全表数据被删除,删除后未对该表进行任何操作。
MySQL原理简介—11.优化案例介绍
本文介绍了四个SQL性能优化案例,涵盖不同场景下的问题分析与解决方案: 1. 禁止或改写SQL避免自动半连接优化。 2. 指定索引避免按聚簇索引全表扫描大表。 3. 按聚簇索引扫描小表减少回表次数。 4. 避免产生长事务长时间执行。
mysql慢查询每日汇报与分析
通过启用慢查询日志、提取和分析慢查询日志,可以有效识别和优化数据库中的性能瓶颈。结合适当的自动化工具和优化措施,可以显著提高MySQL数据库的性能和稳定性。希望本文的详解和示例能够为数据库管理人员提供有价值的参考,帮助实现高效的数据库管理。
44 11
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
103 18
10个案例告诉你mysql不使用子查询的原因
大家好,我是V哥。上周与朋友讨论数据库子查询问题,深受启发。为此,我整理了10个案例,详细说明如何通过优化子查询提升MySQL性能。主要问题包括性能瓶颈、索引失效、查询优化器复杂度及数据传输开销等。解决方案涵盖使用EXISTS、JOIN、IN操作符、窗口函数、临时表及索引优化等。希望通过这些案例,帮助大家在实际开发中选择更高效的查询方式,提升系统性能。关注V哥,一起探讨技术,欢迎点赞支持!
224 5
MySQL 索引优化以及慢查询优化
通过本文的介绍,希望您能够深入理解MySQL索引优化和慢查询优化的方法,并在实际应用中灵活运用这些技术,提升数据库的整体性能。
134 7
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等