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MySQL慢SQL优化

简介: 基础知识 慢SQL官方定义 If a query takes longer than this many seconds, the server increments the Slow_queries status variable. If the slow query log is enabled, the query is logged to the slow query log file; Unit:Second. 阿里云控制台慢SQL参数 SQL优化原因与影响 •SQL优化原因:查询效率低的SQL(慢SQL)会占用机器大量的CPU、内存和IO资源,影响正常业务。
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基础知识

慢SQL官方定义

If a query takes longer than this many seconds, the server increments the Slow_queries status variable. If the slow query log is enabled, the query is logged to the slow query log file; Unit:Second.

阿里云控制台慢SQL参数

image.png

SQL优化原因与影响

•SQL优化原因:查询效率低的SQL(慢SQL)会占用机器大量的CPU、内存和IO资源,影响正常业务。
•慢SQL现象/影响:SQL查询缓慢、业务超时、数据库机器CPU/IO飙升、业务连接不上数据库、现网故障等。

SQL语句执行过程

image.png

Optimizer查询优化器方式

逻辑优化

优化器的逻辑优化,即根据关系代数规则,对SQL语句进行等价变化:
(1) 对投影、选择等操作进行句式优化;
(2) 对条件表达式进行谓词优化、条件化简;
(3) 对连接语义进行外连接、嵌套连接的优化;
(4) 对集合、GROUP BY、ORDER BY等优化
(5) 子查询优化、视图重写、语义优化

逻辑优化例子

条件化简 :

select id,sfzh,address from t1 where 1=1 and name ='宸谦';

子查询优化 :

select * from t1 where a in (select a from t2);

优化器逻辑优化结果:

select t1.* from t1 join t2 on t1.a= t2.a;

 

物理优化

物理优化的总代价模型 Cost = CPU Cost + IO Cost
(1) CPU Cost:MySQL Server层,处理返回记录所花开销。
CPU Cost = records / TIME_FOR_COMPARE =
records / 5,即每5条记录的处理时间,作为 1 CPU Cost。
(2) IO Cost:存储引擎层面,读取页面的IO开销。

执行计划

查看

在SQL语句前加explain关键字可查看SQL语句的执行计划,
常用语法:
(1)explain extended(输出更多扩展信息)
(2)explain format=json (json格式输出,可看到cost等信息)
image.png

结果字段注解

image.png

案例分析

优化原则

优化总原则:业务侧优化 > SQL 优化 > 数据库+操作系统参数优化
SQL优化原则:高频SQL收益 > 低频SQL收益
业务侧优化例子:
(1)某业务每隔1分钟会并发几十路去数据库查询A表(全表扫描),造成其他业务响应超时
(2)统计分析类SQL拆分,热点数据缓存

慢SQL例子

SELECT
    count(*) count
FROM
    app_mst
LEFT JOIN app_profile ON app_mst.app_id = app_profile.app_id
LEFT JOIN app_apply_step ON app_mst.app_id = app_apply_step.app_id
WHERE
    app_apply_step.is_exp = '0';

执行计划:
image.png

优化步骤

(1)查看执行计划:
在SQL前加上 explain extended,主要关注key(用到什么索引)、rows(查询执行扫描的元组个数)、extra(是否利用到排序、临时表等)。
image.png
(2)查看SQL涉及的表结构,此处主要查看app_apply_step 表:
show create table app_apply_step, 主要关注表的索引和where 条件中的字段类型。可见 app_apply_step 表 is_exp 字段上无索引,且为tinyint类型。
image.png
(3)思考可能优化的点:
先查看表 app_apply_step 
字段is_exp的索引区分度 ,执行语句:
select count(distinct col1),
count(distinct col2)/count(*) from tb_name;
image.png

(4)is_exp 字段区分度约等于0,表明通过索引筛选非常高效。

alter table app_apply_step add index idx_is_exp (is_exp);
image.png

优化步骤总结

  1. 查看执行计划 explain extended
  2. 如果有告警信息,查看告警信息 show warnings;
  3. 查看SQL涉及的表结构和索引信息
  4. 根据执行计划,思考可能的优化点
  5. 按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写等操作
  6. 查看优化后的执行时间和执行计划
  7. 如果优化效果不明显,重复第四步操作

慢SQL常见问题汇总

image.png

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