目錄

• 慢查詢?nèi)罩靖拍?/li>
• 一、數(shù)據(jù)庫中設(shè)置SQL慢查詢
• 1、mysql慢查詢相關(guān)配置參數(shù)介紹
• 2、實(shí)現(xiàn)配置步驟
• 二、分析慢查詢?nèi)罩?/li>
• 三、常見的慢查詢優(yōu)化
• 1、索引沒起作用的情況
• 2、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
• 3、分解關(guān)聯(lián)查詢
• 4、優(yōu)化LIMIT分頁
• 四、常用優(yōu)化方法
• 1． SQL語句的優(yōu)化
• 2． 表結(jié)構(gòu)的優(yōu)化
• 總結(jié)

慢查詢?nèi)罩靖拍?/h2>

MySQL的慢查詢?nèi)罩臼荕ySQL提供的一種日志記錄，它用來記錄在MySQL中響應(yīng)時(shí)間超過閥值的語句，具體指運(yùn)行時(shí)間超過long_query_time值的SQL，則會被記錄到慢查詢?nèi)罩局小ong_query_time的默認(rèn)值為10，意思是運(yùn)行10S以上的語句。默認(rèn)情況下，Mysql數(shù)據(jù)庫并不啟動慢查詢?nèi)罩荆枰覀兪謩觼碓O(shè)置這個(gè)參數(shù)，當(dāng)然，如果不是調(diào)優(yōu)需要的話，一般不建議啟動該參數(shù)，因?yàn)殚_啟慢查詢?nèi)罩緯蚨嗷蛏賻硪欢ǖ男阅苡绊憽Ｂ樵內(nèi)罩局С謱⑷罩居涗泴懭胛募仓С謱⑷罩居涗泴懭霐?shù)據(jù)庫表。

一、數(shù)據(jù)庫中設(shè)置SQL慢查詢

1、mysql慢查詢相關(guān)配置參數(shù)介紹

• slow_query_log ：是否開啟慢查詢?nèi)罩荆?表示開啟，0表示關(guān)閉。
• log-slow-queries：舊版（5.6以下版本）MySQL數(shù)據(jù)庫慢查詢?nèi)罩敬鎯β窂健？梢圆辉O(shè)置該參數(shù)，系統(tǒng)則會默認(rèn)給一個(gè)缺省的文件host_name-slow.log
• slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL數(shù)據(jù)庫慢查詢?nèi)罩敬鎯β窂健？梢圆辉O(shè)置該參數(shù)，系統(tǒng)則會默認(rèn)給一個(gè)缺省的文件host_name-slow.log
• long_query_time ：慢查詢閾值，當(dāng)查詢時(shí)間多于設(shè)定的閾值時(shí)，記錄日志。
• log_queries_not_using_indexes：未使用索引的查詢也被記錄到慢查詢?nèi)罩局校蛇x項(xiàng)）。
• log_output：日志存儲方式。log_output=‘FILE’表示將日志存入文件，默認(rèn)值是’FILE’。log_output='TABLE’表示將日志存入數(shù)據(jù)庫，這樣日志信息就會被寫入到mysql.slow_log表中。MySQL數(shù)據(jù)庫支持同時(shí)兩種日志存儲方式，配置的時(shí)候以逗號隔開即可，如：log_output=‘FILE,TABLE’。日志記錄到系統(tǒng)的專用日志表中，要比記錄到文件耗費(fèi)更多的系統(tǒng)資源，因此對于需要啟用慢查詢?nèi)罩荆中枰軌颢@得更高的系統(tǒng)性能，那么建議優(yōu)先記錄到文件。

2、實(shí)現(xiàn)配置步驟

第一步.開啟mysql慢查詢

方式一：

修改配置文件 在 my.ini 增加幾行: 主要是慢查詢的定義時(shí)間（超過2秒就是慢查詢），以及慢查詢log日志記錄（ slow_query_log）

方法二：通過MySQL數(shù)據(jù)庫開啟慢查詢:

二、分析慢查詢?nèi)罩?/h2>

直接分析mysql慢查詢?nèi)罩?,利用explain關(guān)鍵字可以模擬優(yōu)化器執(zhí)行SQL查詢語句，來分析sql慢查詢語句

例如：執(zhí)行EXPLAIN SELECT * FROM erp_bill_index ORDER BYmodifiedtime LIMIT 0,1000

得到如下結(jié)果： 顯示結(jié)果分析：

table | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | Extra EXPLAIN列的解釋：

table 顯示這一行的數(shù)據(jù)是關(guān)于哪張表的

type 這是重要的列，顯示連接使用了何種類型。從最好到最差的連接類型為const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

rows 顯示需要掃描行數(shù)

key 使用的索引

三、常見的慢查詢優(yōu)化

1、索引沒起作用的情況

1）. 使用LIKE關(guān)鍵字的查詢語句

在使用LIKE關(guān)鍵字進(jìn)行查詢的查詢語句中，如果匹配字符串的第一個(gè)字符為“%”，索引不會起作用。只有“%”不在第一個(gè)位置索引才會起作用。

2）. 使用多列索引的查詢語句

MySQL可以為多個(gè)字段創(chuàng)建索引。一個(gè)索引最多可以包括16個(gè)字段。對于多列索引，只有查詢條件使用了這些字段中的第一個(gè)字段時(shí)，索引才會被使用。

2、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

合理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)不僅可以使數(shù)據(jù)庫占用更小的磁盤空間，而且能夠使查詢速度更快。數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，需要考慮數(shù)據(jù)冗余、查詢和更新的速度、字段的數(shù)據(jù)類型是否合理等多方面的內(nèi)容。

1）. 將字段很多的表分解成多個(gè)表

對于字段比較多的表，如果有些字段的使用頻率很低，可以將這些字段分離出來形成新表。因?yàn)楫?dāng)一個(gè)表的數(shù)據(jù)量很大時(shí)，會由于使用頻率低的字段的存在而變慢。

2）. 增加中間表

對于需要經(jīng)常聯(lián)合查詢的表，可以建立中間表以提高查詢效率。通過建立中間表，把需要經(jīng)常聯(lián)合查詢的數(shù)據(jù)插入到中間表中，然后將原來的聯(lián)合查詢改為對中間表的查詢，以此來提高查詢效率。

3、分解關(guān)聯(lián)查詢

將一個(gè)大的查詢分解為多個(gè)小查詢是很有必要的。

很多高性能的應(yīng)用都會對關(guān)聯(lián)查詢進(jìn)行分解，就是可以對每一個(gè)表進(jìn)行一次單表查詢，然后將查詢結(jié)果在應(yīng)用程序中進(jìn)行關(guān)聯(lián)，很多場景下這樣會更高效，例如：

SELECT * FROM tagJOIN tag_post ON tag_id = tag.idJOIN post ON tag_post.post_id = post.idWHERE tag.tag = ‘mysql";

分解為:

SELECT * FROM tag WHERE tag = ‘mysql";SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);

4、優(yōu)化LIMIT分頁

在系統(tǒng)中需要分頁的操作通常會使用limit加上偏移量的方法實(shí)現(xiàn)，同時(shí)加上合適的order by 子句。如果有對應(yīng)的索引，通常效率會不錯，否則MySQL需要做大量的文件排序操作。

一個(gè)非常令人頭疼問題就是當(dāng)偏移量非常大的時(shí)候，例如可能是limit 10000,20這樣的查詢，這是mysql需要查詢10020條然后只返回最后20條，前面的10000條記錄都將被舍棄，這樣的代價(jià)很高。

優(yōu)化此類查詢的一個(gè)最簡單的方法是盡可能的使用索引覆蓋掃描，而不是查詢所有的列。然后根據(jù)需要做一次關(guān)聯(lián)操作再返回所需的列。對于偏移量很大的時(shí)候這樣做的效率會得到很大提升。

對于下面的查詢：select id,title from collect limit 90000,10;

該語句存在的最大問題在于limit M,N中偏移量M太大（我們暫不考慮篩選字段上要不要添加索引的影響），導(dǎo)致每次查詢都要先從整個(gè)表中找到滿足條件 的前M條記錄，之后舍棄這M條記錄并從第M+1條記錄開始再依次找到N條滿足條件的記錄。如果表非常大，且篩選字段沒有合適的索引，且M特別大那么這樣的代價(jià)是非常高的。 試想，如我們下一次的查詢能從前一次查詢結(jié)束后標(biāo)記的位置開始查找，找到滿足條件的100條記錄，并記下下一次查詢應(yīng)該開始的位置，以便于下一次查詢能直接從該位置 開始，這樣就不必每次查詢都先從整個(gè)表中先找到滿足條件的前M條記錄，舍棄，在從M+1開始再找到100條滿足條件的記錄了。

常用的方法

1）、篩選字段上加索引

2）、先查出主鍵id值：

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

原理：先查詢出90000條數(shù)據(jù)對應(yīng)的主鍵id的值，然后直接通過該id的值直接查詢該id后面的數(shù)據(jù)。

3）、關(guān)延遲聯(lián)

如果這個(gè)表非常大，那么這個(gè)查詢可以改寫成如下的方式：

Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);

這里的“關(guān)延遲聯(lián)”將大大提升查詢的效率，它讓MySQL掃描盡可能少的頁面，獲取需要的記錄后再根據(jù)關(guān)聯(lián)列回原表查詢需要的所有列。

這個(gè)技術(shù)也可以用在優(yōu)化關(guān)聯(lián)查詢中的limit。

4）、建立復(fù)合索引acct_id和create_time

select * from acct_trans_log WHERE acct_id = 3095 order by create_time desc limit 0,10

5）、查詢語句使用Group by和Order by會影響數(shù)據(jù)查詢效率

四、常用優(yōu)化方法

1． SQL語句的優(yōu)化

1） 查詢語句應(yīng)該盡量避免全表掃描，首先應(yīng)該考慮在Where子句以及OrderBy子句上建立索引，但是每一條SQL語句最多只會走一條索引，而建立過多的索引會帶來插入和更新時(shí)的開銷，同時(shí)對于區(qū)分度不大的字段，應(yīng)該盡量避免建立索引，可以在查詢語句前使用explain關(guān)鍵字，查看SQL語句的執(zhí)行計(jì)劃，判斷該查詢語句是否使用了索引；

2）應(yīng)盡量使用EXIST和NOT EXIST代替 IN和NOT IN，因?yàn)楹笳吆苡锌赡軐?dǎo)致全表掃描放棄使用索引；

3）應(yīng)盡量避免在Where子句中對字段進(jìn)行NULL判斷，因?yàn)镹ULL判斷會導(dǎo)致全表掃描；

4）應(yīng)盡量避免在Where子句中使用or作為連接條件，因?yàn)橥瑯訒?dǎo)致全表掃描；

5）應(yīng)盡量避免在Where子句中使用！=或者<>操作符，同樣會導(dǎo)致全表掃描；

6）使用like “%abc%” 或者like “%abc” 同樣也會導(dǎo)致全表掃描，而like “abc%”會使用索引。

7）在使用Union操作符時(shí)，應(yīng)該考慮是否可以使用Union ALL來代替，因?yàn)閁nion操作符在進(jìn)行結(jié)果合并時(shí)，會對產(chǎn)生的結(jié)果進(jìn)行排序運(yùn)算，刪除重復(fù)記錄，對于沒有該需求的應(yīng)用應(yīng)使用Union ALL，后者僅僅只是將結(jié)果合并返回，能大幅度提高性能；

8）應(yīng)盡量避免在Where子句中使用表達(dá)式操作符，因?yàn)闀?dǎo)致全表掃描；

9）應(yīng)盡量避免在Where子句中對字段使用函數(shù)，因?yàn)橥瑯訒?dǎo)致全表掃描

10）Select語句中盡量 避免使用“*”，因?yàn)樵赟QL語句在解析的過程中，會將“”轉(zhuǎn)換成所有列的列名，而這個(gè)工作是通過查詢數(shù)據(jù)字典完成的，有一定的開銷；

11）Where子句中，表連接條件應(yīng)該寫在其他條件之前，因?yàn)閃here子句的解析是從后向前的，所以盡量把能夠過濾到多數(shù)記錄的限制條件放在Where子句的末尾；

12）若數(shù)據(jù)庫表上存在諸如index(a,b,c)之類的聯(lián)合索引，則Where子句中條件字段的出現(xiàn)順序應(yīng)該與索引字段的出現(xiàn)順序一致，否則將無法使用該聯(lián)合索引；

13）From子句中表的出現(xiàn)順序同樣會對SQL語句的執(zhí)行性能造成影響，F(xiàn)rom子句在解析時(shí)是從后向前的，即寫在末尾的表將被優(yōu)先處理，應(yīng)該選擇記錄較少的表作為基表放在后面，同時(shí)如果出現(xiàn)3個(gè)及3個(gè)以上的表連接查詢時(shí)，應(yīng)該將交叉表作為基表；

14）盡量使用>=操作符代替>操作符，例如，如下SQL語句，select dbInstanceIdentifier from DBInstance where id > 3，該語句應(yīng)該替換成 select dbInstanceIdentifier from DBInstance where id >=4 ，兩個(gè)語句的執(zhí)行結(jié)果是一樣的，但是性能卻不同，后者更加 高效，因?yàn)榍罢咴趫?zhí)行時(shí)，首先會去找等于3的記錄，然后向前掃描，而后者直接定位到等于4的記錄。

2． 表結(jié)構(gòu)的優(yōu)化

這里主要指如何正確的建立索引，因?yàn)椴缓侠淼乃饕龝?dǎo)致查詢?nèi)頀呙瑁瑫r(shí)過多的索引會帶來插入和更新的性能開銷；

1）首先要明確每一條SQL語句最多只可能使用一個(gè)索引，如果出現(xiàn)多個(gè)可以使用的索引，系統(tǒng)會根據(jù)執(zhí)行代價(jià)，選擇一個(gè)索引執(zhí)行；

2）對于Innodb表，雖然如果用戶不指定主鍵，系統(tǒng)會自動生成一個(gè)主鍵列，但是自動產(chǎn)生的主鍵列有多個(gè)問題1. 性能不足，無法使用cache讀取；2. 并發(fā)不足，系統(tǒng)所有無主鍵表，共用一個(gè)全局的Auto_Increment列。因此，InnoDB的所有表，在建表同時(shí)必須指定主鍵。

3）對于區(qū)分度不大的字段，不要建立索引；

4）一個(gè)字段只需建一種索引即可，無需建立了唯一索引，又建立INDEX索引。

5）對于大的文本字段或者BLOB字段，不要建立索引；

6）連接查詢的連接字段應(yīng)該建立索引；

7）排序字段一般要建立索引；

8）分組統(tǒng)計(jì)字段一般要建立索引；

9）正確使用聯(lián)合索引，聯(lián)合索引的第一個(gè)字段是可以被單獨(dú)使用的，例如有如下聯(lián)合索引index(userID,dbInstanceID),一下查詢語句是可以使用該索引的，select dbInstanceIdentifier from DBInstance where userID=? ，但是語句select dbInstanceIdentifier from DBInstance where dbInstanceID=?就不可以使用該索引；

10）索引一般用于記錄比較多的表，假如有表DBInstance，所有查詢都有userID條件字段，目前已知該字段已經(jīng)能夠很好的區(qū)分記錄，即每一個(gè)userID下記錄數(shù)量不多，所以該表只需在userID上建立一個(gè)索引即可，即使有使用其他條件字段，由于每一個(gè)userID對應(yīng)的記錄數(shù)據(jù)不多，所以其他字段使用不用索引基本無影響，同時(shí)也可以避免建立過多的索引帶來的插入和更新的性能開銷；

參考地址：

1、https://www.jb51.net/article/283072.htm

2、https://www.jb51.net/article/283082.htm

3、https://blog.csdn.net/kris1025/article/details/80085020

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Mysql數(shù)據(jù)庫慢查詢常用優(yōu)化方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql慢查詢優(yōu)化方式內(nèi)容請搜索以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持！