利用explain排查分析慢sql的實戰(zhàn)案例
一 概述
1.0 sql調(diào)優(yōu)的過程
SQL調(diào)優(yōu)過程:
- 觀察,至少跑1天,看看生產(chǎn)的慢SQL情況。
- 開啟慢查詢?nèi)罩?,設(shè)置闕值,比如超過5秒鐘的就是慢SQL,并將它抓取出來。
- explain + 慢SQL分析。
- show profile,查詢SQL在Mysql服務(wù)器里面的執(zhí)行細節(jié)和生命周期情況。
- 運維經(jīng)理 or DBA,進行SQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的參數(shù)調(diào)優(yōu)。
1.1 優(yōu)化索引口訣
優(yōu)化的口訣如下:
全值匹配我最愛, 最佳左前綴法則 ;
帶頭大哥不能死, 中間兄弟不能斷;
索引列上少計算, 范圍之后全失效;
LIKE 百分寫最右, 覆蓋索引不寫 *;
不等空值還有 OR, 索引影響要注意;
VAR 引號不可丟, SQL 優(yōu)化有訣竅。
注意:以下操作都是在所建索引
CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);
下進行的操作,如下:
1.1.1 全值匹配我最愛
CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);
結(jié)論:全職匹配我最愛指的是,查詢的字段按照順序在索引中都可以匹配到! ,SQL 中查詢字段的順序,跟使用索引中字段的順序,沒有關(guān)系。優(yōu)化器會在不影響 SQL 執(zhí)行結(jié)果的前提下,給你自動地優(yōu)化。
1.1.2 最佳左前綴法則,帶頭大哥不能死, 中間兄弟不能斷;
使用復(fù)合索引,需要遵循最佳左前綴法則,即如果索引了多列,要遵守最左前綴法則。指的是查詢從索引的最左前列開始并且不跳過索引中的列
前面兩個sql索引失效的原因:
即使跳過了中間的索引,但是其長度沒變化,跟第一個sql只使用name的索引的長度一樣,那就說明第二個sql值使用了部分索引,只使用了name的索引,后面的age,pos失效。不然的話長度肯定大于74。
結(jié)論: 過濾條件要使用索引必須按照索引建立時的順序,依次滿足, 一旦跳過某個字段,索引后面的字段都無 法被使用。
1.1.3 索引列上少計算
不在索引列上做任何操作(計算、函數(shù)、(自動or手動)類型轉(zhuǎn)換),會導(dǎo)致索引失效而轉(zhuǎn)向全表掃描。
所以字符串類型的數(shù)據(jù),該加單引號的一定要加!
1.1.4 范圍之后全失效
復(fù)合索引:CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);
索引列上不能有范圍查詢,少用>,<,between…and等結(jié)構(gòu);范圍查詢的列忽略,索引失效,后面的索引列也跟著失效,不起作用。
建議:將可能做范圍查詢的字段的索引順序放在最后
1.1.5 覆蓋索引不寫 *
即查詢列和索引列一致,不要寫 select *!, 盡量使用覆蓋索引(只訪問索引的查詢(索引列和查詢列一致))區(qū)別在于extra,索引的不同,速度不一樣
1.1.6 使用不等于(!= 或者<>)的時候
mysql 在使用不等于 (!= 或者 <>) 時,有時會無法使用索引會導(dǎo)致全表掃描。這個得知道這種情況,根據(jù)業(yè)務(wù)情況,得寫這種范圍查詢,還是要寫的。一切滿足業(yè)務(wù)。
1.1.7 不用 is null 或者is not null
is not null 用不到索引, 如果某列字段中包含null,is null是可以用到索引的 如果某列字段中不包含null,is null是不可以用到索引的
1.1.8 LIKE 百分寫最右
1. 注意看模糊查詢的細節(jié),只有xx%前綴查詢才不會失效
2.如果要實現(xiàn)兩邊百分號,不能失效,%xx%,可以使用覆蓋索引來解決
增加一個索引CREATE INDEX idx_user_nameAge ON tbl_user(NAME,age);
如果使用下面這些,都是使用的覆蓋索引,結(jié)果都是一樣的, 注意id之所以沒加索引,但是可以加入使用不會失效,是因為他是主鍵
但是但是如果加入了沒有主鍵又不是索引的東西,%xx%就會失效
1.1.9 字符串不加單引號索引失效
如varchar類型,自己寫成int型,雖然類型不正確也可以查詢,但是底層會幫你轉(zhuǎn)換類型,索引直接失效,變成了全表查詢。字符串不加單引號索引失效。
1.1.10 少用or,用它來連接時會索引失效。
少用or,用它來連接時會索引失效。
用使用 union all 或者 union 來替代:
1.2 案例分析
1.3 建索引總結(jié)
1.對于單鍵索引,盡量選擇針對當(dāng)前query過濾性更好的索引。
2.在選擇組合索引的時候,當(dāng)前Query中過濾性最好的字段在索引字段順序中,位置越靠前越好。
3.在選擇組合索引的時候,盡量選擇可以能夠包含當(dāng)前query中的where字句中更多字段的索引。
4.盡可能通過分析統(tǒng)計信息和調(diào)整query的寫法來達到選擇合適索引的目的。
二 案例分析
2.1 單表分析
2.2.1 分析過程
1.sql語句
explain SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;
通過執(zhí)行查看發(fā)現(xiàn):此sql進行了全表查詢,而且在extra還出現(xiàn)了Using filesort等問題 。
2解決辦法:建立其復(fù)合索引
create index idx_article_ccv on article(category_id,comments,views);
或者
ALTER TABLE 'article' ADD INDEX idx_article_ccv ( 'category_id , 'comments', 'views' );
通過觀察發(fā)現(xiàn): 掃描的范圍發(fā)生改變,變?yōu)閞ange,但是extra還是using filetext。
3.原因在于:
當(dāng)comments字段在聯(lián)合索引里處于中間位置時,因comments > 1條件是一個范圍值(所謂range),MySQL無法利用索引再對后面的views部分進行檢索,即range類型查詢字段后面的索引無效。
4.解決辦法:建立復(fù)合索引是對的,但是其思路要避開中間那個范圍的索引進去。只加入另外兩個索引即可create index idx_article_cv on article(category_id, views);
到此 優(yōu)化完成!
2.2.2 原因結(jié)論
索引失效違反的規(guī)則為:
聯(lián)合索引中,范圍索引字段之后全失效。
2.2 兩表表分析
2.2.1 案例準備
1.calss表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` ( `id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) );
2.book表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` ( bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY (`bookid`) );
1.不建索引
2.假設(shè)在class 表中對card字段創(chuàng)建索引
在 class 表上建立索引:alter table class add index idx_card(card);
3.假設(shè)在book表中對card字段創(chuàng)建索引
ALTER TABLE `book` ADD INDEX idx_card( `card`);
通過,1,2,3情況的比較,2,3使用到了索引,要比1的情況好,3要比2的好,查詢效率高,通過過book表,這個大端表實現(xiàn)rows為1,etra為using index 相比情況2中book使用到索引,效率高。
2.2.2 結(jié)論
left join 時候,小表放到左邊,小表叫驅(qū)動表,大表放到右邊,大表叫被驅(qū)動表。
優(yōu)化關(guān)聯(lián)查詢時,只有在被驅(qū)動表上建立索引才有效!
索引兩表優(yōu)化,左連接右表建索引,右連接左表建索引
2.3 3表表分析
2.3.1 案例
現(xiàn)在再建一張新表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS phone( phoneid INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, card INT(10) UNSIGNED NOT NULL, PRIMARY KEY(phoneid) )ENGINE=INNODB;
添加必要的索引
通過后兩張表
分別是alter tablephoneadd index z(card);
,以及alter tablebookadd index y(card);
2.3.2 結(jié)論
leftjoin時:永遠用小表結(jié)果集驅(qū)動大表結(jié)果集,保證join語句中被驅(qū)動的表的join條件的字段添加了索引
2.4 4表表分析
2.4.1 實驗比較
1.虛表作為左表,實表作為右表
EXPLAIN SELECT ed.name ' 人物 ',c.name ' 掌門 ' FROM (SELECT e.name,d.ceo from t_emp e LEFT JOIN t_dept d on e.deptid=d.id) ed LEFT JOIN t_emp c on ed.ceo= c.id;
2.實體表作為左表,虛表作為實體表
EXPLAIN SELECT e.name ' 人物 ',tmp.name ' 掌門 ' FROM t_emp e LEFT JOIN (SELECT d.id did,e.name FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e ON d.ceo=e.id)tmp ON e.deptId=tmp.did;
3. 直接關(guān)聯(lián)
EXPLAIN SELECT e1.name ' 人物 ',e2.name ' 掌門 ' FROM t_emp e1 LEFT JOIN t_dept d on e1.deptid = d.id LEFT JOIN t_emp e2 on d.ceo = e2.id ;
2.4.2 結(jié)論
第一個查詢效率較高,且有優(yōu)化的余地。第二個案例中, 子查詢作為被驅(qū)動表,由于子查詢是虛表, 無法建立索引,因此不能優(yōu)化 1子查詢盡量不要放在被驅(qū)動表,有可能使用不到索引;
2left join時,盡量讓實體表作為被驅(qū)動表。
3.第3種情況,相對于前面2種,進行直接關(guān)聯(lián)。 能夠直接多表關(guān)聯(lián)的盡量直接關(guān)聯(lián),不用子查詢。
2.5 inner join關(guān)聯(lián)
2.5.1 例子
1.EXPLAIN SELECT * FROM book inner join class on class.card=book.card;
2.EXPLAIN SELECT * FROM class inner join book on class.card=book.card;
2.5.2 結(jié)論
兩個查詢字段調(diào)換順序,發(fā)現(xiàn)結(jié)果也是一樣的! inner join 時,mysql 會自己幫你把小結(jié)果集的表選為驅(qū)動表。
2.6 子查詢優(yōu)化
2.6.1 情況描述
1.查詢所有不為掌門人的員工,按年齡分組! select age as ' 年齡 ', count(*) as ' 人數(shù)' from t_emp where id not in (select ceo from t_dept where ceo is not null) group by age;
可以看到 dept表是全表掃描。沒有使用上索引
2.解決 dept 表的全表掃描,建立 ceo 字段的索引:
3.再次查詢
4.修改sql寫法:替換 not in
select age as ' 年齡 ',count(*) as ' 人數(shù) ' from emp e left join dept d on e.id=d.ceo where d.id is null group by age;
2.6.2 結(jié)論
在范圍判斷時,盡量不要使用 not in 和 not exists,使用 left join on xxx is null 代替。
2.7 小表驅(qū)動大表(in 或者exits的使用)
2.7.1 情況舉例
select * from A where id in (select id from B)
1.當(dāng)B表的數(shù)據(jù)集必須小于A表的數(shù)據(jù)集時,用in優(yōu)于exists。
等價于:
for select id from B for select * from A where A.id = B.id
2.當(dāng)A表的數(shù)據(jù)集系小于B表的數(shù)據(jù)集時,用exists優(yōu)于in
等價于:
for select * from A for select * from B where B.id = A.id
2.7.2 結(jié)論
1.小表驅(qū)動大表
2.EXSTS(subquey)只返回TRUE或FALSE,因此子查詢中的SELECT * 也可以是 SELECT 1 或select ‘X’,官方說法是實際執(zhí)行時會忽略SELECT清單,因此沒有區(qū)別。
3.EXISTS子查詢往往也可以用條件表達式,其他子查詢或者JOIN來替代,何種最優(yōu)需要具體問題具體分析
2.8 order by
2.8.1 案例說明
1.創(chuàng)建一張表
create table tblA( #id int primary key not null auto_increment, age int, birth timestamp not null );
2.創(chuàng)建索引
索引 create index idx_A_ageBirth on tblA(age, birth);
1.如果索引的時候也是按照順序
2.索引的時候不按順序就會出現(xiàn)這樣的情況
2.8.2 結(jié)論
1.MySQL支持二種方式的排序:FileSort和lIndex
Index效率高,它指MySQL掃描索引本身完成排序
FileSort方式效率較低。
2 ORDER BY子句,盡量使用Index方式排序,避免使用FileSort方式排序。
3. ORDER BY滿足兩情況,會使用Index方式排序:
沒有where條件過濾的情況,ORDER BY語句使用索引最左前綴原則。
使用where子句與Order BY子句條件列組合滿足索引最左前綴原則。
4.order by 時候,select * 是一個大忌,select * 影響排序速度。影響情況:
- 當(dāng)Query的字段大小總和小于max_length_for_sort_data而且排序字段不是TEXT|BLOB類型時,會用改進后的算法——單路排序,否則用老算法——多路排序。
- 兩種算法的數(shù)據(jù)都有可能超出sort_buffer的容量,超出之后,會創(chuàng)建tmp文件進行合并排序,導(dǎo)致多次IO,但是用單路排序算法的風(fēng)險會更大一些,所以要提高sort_buffer__size。
- 嘗試提高sort_buffer_size,不管用哪種算法,提高這個參數(shù)都會提高效率,當(dāng)然,要根據(jù)系統(tǒng)的能力去提高,因為這個參數(shù)是針對每個進程的。
- 嘗試提高max_length_for_sort_data,提高這個參數(shù),會增加用改進算法的概率。但是如果設(shè)的太高,數(shù)據(jù)總?cè)萘砍鰏ort_buffer_size的概率就增大,明顯癥狀是高的磁盤I/O活動和低的處理器使用率。
4.常見案例
2.9 group by
2.9.1 結(jié)論
GroupBy優(yōu)化(和order by差不多)
group by實質(zhì)是先排序后進行分組,遵照索引建的最佳左前綴。
當(dāng)無法使用索引列,增大max_length_for_sort_data參數(shù)的設(shè)置 + 增大sort_buffer_size參數(shù)的設(shè)置。
where高于having,能寫在where限定的條件就不要去having限定了。
group by 使用索引的原則幾乎跟 order by 一致 ,唯一區(qū)別是 groupby 即使沒有過濾條件用到索引,也可以直接使用索引
2.10 最左前綴原則
2.10.1 描述
1.建表
CREATE TABLE `tb_student` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `age` int(10) DEFAULT NULL, `pos` varchar(255) DEFAULT NULL, `address` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;
2.10.2 不建索引的情況
explain select * from tb_student
結(jié)論:可以看到是全表掃描
2.10.3 創(chuàng)建單列索引
alter table tb_student add index name_index(name); desc select * from tb_student where ?name='ljf'
結(jié)論:使用到了索引,且索引級別為ref;
2.10.4 創(chuàng)建復(fù)合索引
alter table tb_student drop index name_index; ?alter table tb_student add index name_age_pos_index(name,age,pos); ??show index from tb_student
情況1:使用到了索引,但是沒有用到覆蓋索引,select * (id,name,age,pos,address)
查詢的列大于所建的索引列(name,age,pos),etra 為null
desc select name,age,pos,address from tb_student where name='ljf' and age=22 and pos='dd'
desc select * from tb_student where name='ljf'
desc select address from tb_student where name='ljf'
情況2:使用到了索引,走覆蓋索引,所建的索引列,正好能覆蓋住 select 要查詢的列,走覆蓋索引,etra 為using index
desc select name from tb_student where name='ljf' desc select age from tb_student where name='ljf' desc select pos from tb_student where name='ljf' desc select name,pos from tb_student where name='ljf' desc select name,pos from tb_student where name='ljf' and age=22 and pos='dd' desc select name,age,pos from tb_student where name='ljf' desc select name,age,pos from tb_student where name='ljf' and age=23 #(255*3+2+1)+(4+1)+(255*3+2+1)=1541 desc select name,age,pos from tb_student where name='ljf' and age=22 and pos='dd'
情況3:使用到了索引,使用部分索引,部分索引字段失效,有using index, 和using where 條件過濾
#中間兄弟不能斷 desc select name,age,pos from tb_student where name='ljf' and pos='dd' desc select age,pos from tb_student where name='ljf' and pos='dd'
desc select * from tb_student where ?name='ljf' and pos='dd'? ? ? ? ? ?
#帶頭大哥不能斷 desc select name,pos from tb_student where pos='dd'
2.11 綜合where+group by
explain select d.deptName,if(avg(age)>40,' 老鳥 ',' 菜鳥 ') from dept d inner join emp e on d.id=e.deptid group by d.deptName,d.id
查看:
優(yōu)化思路:
1.在emp表中對deptid字段創(chuàng)建索引;create index index_deptid on emp(deptid);
2.在 deprt表中對depatname,id兩個字段創(chuàng)建索引:create index idx_deptName_id on dept(deptName,id);
3.dept為驅(qū)動表,emp為被驅(qū)動表
2.12 綜合
1.首先創(chuàng)建表
create table student( id int, first_name varchar(10), last_name varchar(10), primary key(id), key index_first(first_name) )engine=innodb default charset=utf8;
1.進行查詢
-- 插入數(shù)據(jù) insert into student values (1,'a','b'); -- 按照first_name查找 desc select first_name,last_name from student where first_name='a';
結(jié)論:當(dāng)設(shè)置first_name為普通索引(單列索引),按照first_name查詢;type:ref、possible_keys:indes_first、key:indes_first、extra:null,用到索引;
2.使用復(fù)合索引
-- 設(shè)置first_name,last_name復(fù)合索引 alter table student drop index index_first; alter table student add index index_name(first_name,last_name); -- 按照first_name查找 desc select first_name,last_name from student where first_name='a';
結(jié)論: 當(dāng)設(shè)置first_name,last_name為復(fù)合索引(聯(lián)合索引),按照first_name查詢;type:ref、possible_keys:indes_name、key:indes_name、extra:Using index;type:ref用到索引,因為是復(fù)合索引不需要回表掃描,extra:Using index索引覆蓋;注意此時key_len為33=10*3(utf8)+2(變長)+1(null標志位),用到了復(fù)合索引的一部分即first_name
3.使用復(fù)合索引
結(jié)論:當(dāng)設(shè)置first_name,last_name為復(fù)合索引(聯(lián)合索引),按照last_name查詢;type:index、possible_keys:null、key:indes_name、extra:Using where,Using index;type:index而不是ref,掃描索引樹,復(fù)合索引的最左原則;此時key_len為66=10*3(utf8)+2(變長)+1(null)+10*3(utf8)+2(變長)+1(null標志位);Using where應(yīng)where子句進行限制
違反最左原則,索引級別從req 變成了index。
MySQL——執(zhí)行計劃 - ClassicalRain
總結(jié)
到此這篇關(guān)于利用explain排查分析慢sql的文章就介紹到這了,更多相關(guān)explain排查分析慢sql內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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