MySQL之SQL语句优化

Posted 2020-09-14

一 SQL语句优化的一般步骤：

1 通过show status命令了解各种SQL语句的执行频率

mysql> show status;                #show status：显示服务器状态信息

+-----------------------------------------------+-------------+

| Variable_name                                 | Value       |

+-----------------------------------------------+-------------+

| Aborted_clients                               | 0           |

| Aborted_connects                              | 0           |

| Binlog_cache_disk_use                         | 0           |

| Binlog_cache_use                              | 8           |

| Binlog_stmt_cache_disk_use                    | 0           |

| Binlog_stmt_cache_use                         | 25          |

| Bytes_received                                | 2919        |

| Bytes_sent                                    | 51750       |

......

mysql> show status like "com%";    #显示当前session中，统计参数的值

+---------------------------+-------+

| Variable_name             | Value |

+---------------------------+-------+

| Com_admin_commands        | 0     |

| Com_assign_to_keycache    | 0     |

| Com_alter_db              | 0     |

| Com_alter_db_upgrade      | 0     |

| Com_alter_event           | 0     |

| Com_alter_function        | 0     |

| Com_alter_procedure       | 0     |

| Com_alter_server          | 0     |

| Com_alter_table           | 2     |

| Com_alter_tablespace      | 0     |

| Com_alter_user            | 0     |

| Com_analyze               | 0     |

| Com_begin                 | 0     |

......

Com_xxx：表示每个xxx语句执行的次数，以下几个统计参数非常重要：

• Com_select：执行select的次数，一次查询累计加1

• Com_insert：执行insert操作的次数，批量插入只累加1

• Com_delete：执行delete操作的次数，

• Com_update：执行update操作的次数，

以上参数针对所有存储引擎的表操作。

下面的参数是针对InnoDB存储引擎的，算法也稍有不同：

Innodb_rows_read：select查询返回的行数

Innodb_rows_inserted：执行insert操作插入的行数

Innodb_rows_updated：执行update操作更新的行数

Innodb_rows_deleted：执行delete操作删除的行数

通过以上参数的了解，可以判断出当前数据库是以插入更新为主还是以查询操作为主，以及各种类型SQL大致的执行比例是多少。

此外，以下几个参数可以帮助用户了解数据库的基本情况：

Uptime：数据库服务器的工作时间

Connections：试图连接服务器的次数

Slow_queries：慢查询的次数

2 定位执行效率低的SQL语句

方式1：通过慢查询日志定位

方式2：查看当前正在进行的线程

mysql> show processlist;

+----+-------------+-----------+------+---------+-------+-----------------------------------------------------------------------------+------------------+

| Id | User        | Host      | db   | Command | Time  | State                                                                       | Info             |

+----+-------------+-----------+------+---------+-------+-----------------------------------------------------------------------------+------------------+

|  1 | system user |           | NULL | Connect | 34400 | Waiting for master to send event                                            | NULL             |

|  2 | system user |           | NULL | Connect |  7738 | Slave has read all relay log; waiting for the slave I/O thread to update it | NULL             |

|  4 | root        | localhost | NULL | Query   |     0 | init                                                                        | show processlist |

3 通过explain分析低效的SQL语句的执行

通过之前的步骤查询到效率低的SQL语句之后，可以通过explain命令获取MySQL是如何执行select语句的信息。如：

mysql> explain select * from emp1;

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra |

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

|  1 | SIMPLE      | emp1  | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    4 | NULL  |

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+

1 row in set (0.00 sec)

• select_type——select类型

• table——输出结果的表

• type——表示MySQL在表中找到所需行的方式，或者叫访问类型，常见有以下几种：性能由最差到最好。

type=all，即通过全表扫描找到匹配的行。

type=index，索引全扫描，mysql遍历索引才找到匹配的行。

type=range，索引范围扫描，

type=ref，使用非唯一索引扫描，或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行

type=eq_ref，类似ref，区别在于使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配。

type=const/system，表单中最多有一个匹配行，查询起来非常迅速。如根据主键和唯一索引进行的查询。

type=null，不需要访问表或索引，直接就可以得到结果。

• 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——使用到索引字段的长度

• rows——扫描行的数量

• Extra——执行情况的说明和描述

4 通过show profile分析SQL

mysql> select @@have_profiling;        #查看是否支持

+------------------+

| @@have_profiling |

+------------------+

| YES              |

+------------------+

mysql> set profiling=1;                #开启profiling，默认是关闭

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select * from emp1;             #执行一个语句

+------+--------+-------+------------+

| age1 | deptno | ename | birth      |

+------+--------+-------+------------+

|  111 |      4 | ccc   | 2011-11-30 |

|  666 |     11 | ddd   | 2014-12-22 |

|  888 |     22 | eee   | 2015-11-30 |

|  333 |      8 | fff   | 2011-04-30 |

+------+--------+-------+------------+

4 rows in set (0.02 sec)

mysql> show profiles;                  #查看当前SQL语句的查询ID

+----------+------------+---------------------------+

| Query_ID | Duration   | Query                     |

+----------+------------+---------------------------+

|        1 | 0.01696625 | select count(*) from emp1 |

|        2 | 0.02623125 | select * from emp1        |

+----------+------------+---------------------------+

mysql> show profile for query 2;       #查看执行过程中线程的每个状态和消耗时间

+----------------------+----------+

| Status               | Duration |

+----------------------+----------+

| starting             | 0.000111 |

| checking permissions | 0.000019 |

| Opening tables       | 0.000046 |

| init                 | 0.000043 |

| System lock          | 0.000031 |

| optimizing           | 0.000016 |

| statistics           | 0.000039 |

| preparing            | 0.000023 |

| executing            | 0.000008 |

| Sending data         | 0.025442 |

| end                  | 0.000020 |

| query end            | 0.000014 |

| closing tables       | 0.000016 |

| freeing items        | 0.000326 |

| cleaning up          | 0.000079 |

+----------------------+----------+

Sending data表示MySQL线程开始访问数据行并把结果返回给客户端。通常是整个查询中耗时最长的状态

mysql> show profile cpu for query 2;    #查看耗费CPU的时间，Sending data主要耗费在CPU上

+----------------------+----------+----------+------------+

| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system |

+----------------------+----------+----------+------------+

| starting             | 0.000111 | 0.000000 |   0.000000 |

| checking permissions | 0.000019 | 0.000000 |   0.000000 |

| Opening tables       | 0.000046 | 0.000000 |   0.000000 |

| init                 | 0.000043 | 0.000000 |   0.000000 |

| System lock          | 0.000031 | 0.000000 |   0.000000 |

| optimizing           | 0.000016 | 0.000000 |   0.000000 |

| statistics           | 0.000039 | 0.000000 |   0.000000 |

| preparing            | 0.000023 | 0.000000 |   0.000000 |

| executing            | 0.000008 | 0.000000 |   0.000000 |

| Sending data         | 0.025442 | 0.000000 |   0.001999 |

| end                  | 0.000020 | 0.000000 |   0.000000 |

| query end            | 0.000014 | 0.000000 |   0.000000 |

| closing tables       | 0.000016 | 0.000000 |   0.000000 |

| freeing items        | 0.000326 | 0.000000 |   0.000000 |

| cleaning up          | 0.000079 | 0.000000 |   0.000000 |

+----------------------+----------+----------+------------+

5 通过trace分析优化器如何选择执行计划

6 确定问题之后，采取相应的措施优化

由前面的步骤确认对表进行全表扫描，导致查询效果不理想，那么对表的某个字段建立索引。具体如下 ：

mysql> create index index_ename on emp1(ename);

Query OK, 0 rows affected (0.25 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

建立索引后，再看下这条语句的执行状态：

mysql> explain select ename from emp1;

建立索引后，可以发现对表扫描的行数大大减少，提高了对表的访问速度。

二 索引问题

索引是数据库优化中最重要也是最常用的手段之一，通过索引可以帮助用户解决大多数SQL性能问题。

1 索引的存储分类：索引是在存储引擎层中实现的

• B-Tree索引：最常见的索引，大部分引擎支持B树索引。

• HASH索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单
  

• Full-text（全文索引）：一种特殊索引类型

创建索引方式 1：

mysql> create index index_age1 on emp1(age1);

Query OK, 0 rows affected (0.15 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

创建索引方式 2：

mysql> alter table zwj.emp1 add index index_ename (ename);

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

查看索引：

mysql> show index from zwj.emp1;

+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

| Table | Non_unique | Key_name    | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |

+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

| emp1  |          1 | index_ename |            1 | ename       | A         |           4 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |

| emp1  |          1 | index_age1  |            1 | age1        | A         |           4 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |

+-------+------------+-------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+

删除索引：

mysql> drop index index_age1 on zwj.emp1;

Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

或

mysql> alter table zwj.emp1 drop index index_ename;

Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

另有复合索引：需要咨询开发人员

创建复合索引（将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减）：

mysql> create index name_passwd on abc.student(name,passwd);（需要咨询研发部门）

2 查看索引的使用情况：

mysql> show status like ‘handler_read%‘;

+-----------------------+-------+

| Variable_name         | Value |

+-----------------------+-------+

| Handler_read_first    | 4     |

| Handler_read_key      | 5     |

| Handler_read_last     | 0     |

| Handler_read_next     | 0     |

| Handler_read_prev     | 0     |

| Handler_read_rnd      | 0     |

| Handler_read_rnd_next | 56    |

+-----------------------+-------+

7 rows in set (0.00 sec)

Handler_read_key：如果索引正在工作，此值应该很高，这个值代表了一个行被索引值读的次数。如果值过低，表明增加索引得到的性能改善不高，因为索引并不常被使用。

Handler_read_rnd_next：值高意味着查询运行低效，并且应该建立索引补救。这个值的含义是在数据文件中读下一行的请求数。如果进行了大量的扫描，它的值会很高，说明索引不正确或查询没有利用到索引。

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