不要一把梭了,这才是SQL优化的正确姿势!|原创干货(下)

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
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云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 不要一把梭了,这才是SQL优化的正确姿势!|原创干货

问题 2:部分 SQL 运行慢


问题分析


部分 SQL 运行比较慢,我们首先要做的就是先定位出这些 SQL,然后再看这些 SQL 是否正确创建并使用索引。也就是说,我们先要使用慢查询工具定位出具体的 SQL,然后再使用问题 1 的解决方案处理慢 SQL。


解决方案:慢查询分析


MySQL 中自带了慢查询日志的功能,开启它就可以用来记录在 MySQL 中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过 long_query_time 值的 SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time 的默认值为 10,意思是运行 10S 以上的语句。默认情况下,MySQL 数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会给 MySQL 服务器带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。使用 mysql> show variables like '%slow_query_log%'; 来查询慢查询日志是否开启,执行效果如下图所示:


image.png


slow_query_log 的值为 OFF 时,表示未开启慢查询日志。


开启慢查询日志


开启慢查询日志,可以使用如下 MySQL 命令:


mysql> set global slow_query_log=1


不过这种设置方式,只对当前数据库生效,如果 MySQL 重启也会失效,如果要永久生效,就必须修改 MySQL 的配置文件 my.cnf,配置如下:


slow_query_log =1 slow_query_log_file=/tmp/mysql_slow.log


当你开启慢查询日志之后,所有的慢查询 SQL 都会被记录在 slow_query_log_file 参数配置的文件内,默认是 /tmp/mysql_slow.log 文件,此时我们就可以打开日志查询到所有慢 SQL 进行逐个优化。


问题 3:整个 SQL 运行慢


问题分析


当出现整个 SQL 都运行比较慢就说明目前数据库的承载能力已经到了峰值,因此我们需要使用一些数据库的扩展手段来缓解 MySQL 服务器了。


解决方案:读写分离


一般情况下对数据库而言都是“读多写少”,换言之,数据库的压力多数是因为大量的读取数据的操作造成的,我们可以采用数据库集群的方案,使用一个库作为主库,负责写入数据;其他库为从库,负责读取数据。这样可以缓解对数据库的访问压力。


MySQL 常见的读写分离方案有以下两种:


1.应用层解决方案


可以通过应用层对数据源做路由来实现读写分离,比如,使用 SpringMVC + MyBatis,可以将 SQL 路由交给 Spring,通过 AOP 或者 Annotation 由代码显示的控制数据源。优点:路由策略的扩展性和可控性较强。缺点:需要在 Spring 中添加耦合控制代码。


2.中间件解决方案


通过 MySQL 的中间件做主从集群,比如:Mysql Proxy、Amoeba、Atlas 等中间件都能符合需求。优点:与应用层解耦。缺点:增加一个服务维护的风险点,性能及稳定性待测试,需要支持代码强制主从和事务。


扩展知识:SQL 语句分析


在 MySQL 中我们可以使用 explain 命令来分析 SQL 的执行情况,比如:


explain select * from t where id=5;


如下图所示:


image.png


其中:


  • id — 选择标识符,id 越大优先级越高,越先被执行;
  • select_type — 表示查询的类型;
  • table — 输出结果集的表;
  • partitions — 匹配的分区;
  • type — 表示表的连接类型;
  • possible_keys — 表示查询时,可能使用的索引;
  • key — 表示实际使用的索引;
  • key_len — 索引字段的长度;
  • ref—  列与索引的比较;
  • rows — 大概估算的行数;
  • filtered — 按表条件过滤的行百分比;
  • Extra — 执行情况的描述和说明。


其中最重要的就是 type 字段,type 值类型如下:


  • all — 扫描全表数据;
  • index — 遍历索引;
  • range — 索引范围查找;
  • index_subquery — 在子查询中使用 ref;
  • unique_subquery — 在子查询中使用 eq_ref;
  • ref_or_null — 对 null 进行索引的优化的 ref;
  • fulltext — 使用全文索引;
  • ref — 使用非唯一索引查找数据;
  • eq_ref — 在 join 查询中使用主键或唯一索引关联;
  • const — 将一个主键放置到 where 后面作为条件查询, MySQL 优化器就能把这次查询优化转化为一个常量,如何转化以及何时转化,这个取决于优化器,这个比 eq_ref 效率高一点。


总结


本文我们介绍了 MySQL 性能优化的原则和分类,MySQL 的性能优化可分为:主动优化和被动优化,但无论何种优化都要保证服务的正确性、安全性和稳定性。它带给我们的启发是应该采用:预防 + 被动优化的方案来确保 MySQL 服务器的稳定性,而被动优化常见的问题是:


  • 单条 SQL 运行慢;
  • 部分 SQL 运行慢;
  • 整个 SQL 运行慢。


因此我们给出了每种被动优化方案的问题分析和解决方案,希望本文可以帮助到你。

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