MySQL 慢查询探究分析

背景：

　　性能测试过程中，数据库往往是造成性能瓶颈之一，而数据库瓶颈中sql 语句又是值得探究分析的一环，其中慢查询是重点优化对象，在MySQL中，慢查询是指查询执行时间较长或者消耗

较多资源的查询语句。具体来说，MySQL中可以通过设置一个阈值来定义慢查询，通常默认情况下是超过2秒钟的查询会被认为是慢查询，但是这个阈值可以根据具体情况进行调整。

慢查询的存在可能会对MySQL数据库的性能产生负面影响，因为它会占用大量的计算资源和I/O资源，导致其他查询的响应时间变慢。因此，及时发现并优化慢查询非常重要。

mysql 整体结构：

MySQL是一个典型的客户端-服务器（Client-Server）架构系统，它主要由以下几个组件构成：

客户端（Client）：客户端是指连接到MySQL服务器的程序或工具，它们可以通过网络或本地套接字与MySQL服务器通信。MySQL提供了多种客户端工具，如mysql命令行工具、MySQL Workbench、phpMyAdmin等。

连接管理器（Connection Manager）：连接管理器负责管理客户端连接和会话。它接收客户端的连接请求，并根据配置文件中的参数来限制连接数、最大并发数等，确保MySQL服务器的稳定性和安全性。

查询解析器（Query Parser）：查询解析器负责解析客户端提交的SQL查询语句，并将其转换成MySQL服务器可理解的内部数据结构。在此过程中，查询解析器会检查查询语句的语法和语义是否正确，以及权限是否足够执行该查询。

优化器（Optimizer）：优化器是MySQL查询执行的关键组件，它负责优化查询执行计划，以获得最佳的执行效率。优化器会分析查询语句，选择最优的索引、表的访问顺序、连接方式等来执行查询。MySQL提供了多种优化器，如基于规则的优化器、基于成本的优化器等。

存储引擎（Storage Engine）：存储引擎是MySQL数据库中存储和管理数据的核心组件。MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM、MEMORY等。每个存储引擎都有其独特的特性和适用场景，如InnoDB适合于高并发、事务性操作，MyISAM适合于读密集型操作等。

缓存（Cache）：缓存是MySQL性能优化的重要手段之一。MySQL提供了多种缓存机制，如查询缓存、表缓存、缓冲池等。查询缓存可以缓存查询结果，以减少重复查询的开销；表缓存可以缓存表结构，以加速表的访问；缓冲池可以缓存磁盘上的数据，以提高数据访问的速度。

总的来说，MySQL架构是由客户端、连接管理器、查询解析器、优化器、存储引擎和缓存等组件构成的。每个组件都有其独特的作用和功能，共同协作来实现MySQL数据库系统的高效稳定运行。

SQL查询语句执行过程是怎样的：

知道了mysql的整体架构，那么一条查询语句是怎么被执行的呢：

你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器，连接建立完成后，执行逻辑就会来到查询缓存。如果开启来了查询缓存，之前执行过的语句及其结果可能会以 key-value 对的形

式，被直接缓存在内存中。如果命中，value直接返回给客户端。没有命中，则继续。执行完成后，执行结果会被存入查询缓存中。如果没有命中查询缓存，进入分析器，通过词法分析+语法分

析对 SQL 语句做解析，语法错误是从这个环节报出的。优化器是为了提升SQL的执行性能。经过了分析器，MySQL 就知道要做什么了。在开始执行之前，还要先经过优化器的处理。在表里面

有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。优化器优化后进入了执行器阶段，执行器跟存储层进行交互，取得执行结果并返

回。

什么是索引：

索引是一种用于加速数据库查询的数据结构。它可以快速定位到满足查询条件的记录，从而提高查询效率和性能。简单来讲，索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录

一样，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那我估计你可得找一会儿。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。在MySQL中，索引通常是基于B-

Tree（B树）或哈希表实现的。

　　索引主要包括主键索引和和非主键索引，主键索引是建立在表的主键列上的索引，而非主键索引则是建立在其他列或列组合上的索引。在查询过程中，主键索引和非主键索引的查询方式和效率有所不同。对于主键索引，MySQL可以通过B-Tree索引结构快速定位到指定的行记录，因为主键索引唯一，每个值都对应一个行记录，因此可以直接找到匹配的行记录。例如，如果需要查询id为10的学生记录，可以使用如下的SQL语句：

　　　　SELECT * FROM students WHERE id = 10;

　　MySQL会利用主键索引快速定位到id为10的行记录，效率非常高。而对于非主键索引，MySQL也可以通过B-Tree索引结构定位到满足查询条件的行记录，但是需要额外的步骤。首先，MySQL会根据非主键索引找到满足查询条件的行记录的主键值，然后再通过主键索引定位到实际的行记录。例如，如果需要查询姓名为“Tom”的学生记录，可以使用如下的SQL语句：

　　　　SELECT * FROM students WHERE name = 'Tom';

MySQL会利用非主键索引idx_students_name找到所有姓名为“Tom”的行记录的主键值，然后再根据主键索引定位到实际的行记录。这个过程称为“回表查询”，需要额外的IO操作和CPU计

算，因此效率相对较低。如果表中的数据量很大，回表查询的开销会更加显著。

建立索引越多越好吗：　　

　　建立索引并不是越多越好，反而可能会对数据库性能产生负面影响。首先，索引会占用存储空间，如果过多地建立索引，会导致数据库占用更多的磁盘空间，对于大型数据库来说，这可能会导致磁盘空间不足。其次，索引会影响插入、更新和删除操作的性能。当进行插入、更新和删除操作时，MySQL需要更新数据和索引，如果过多地建立索引，就会使这些操作花费更多的时间，从而降低数据库的性能。

　　最后，索引会影响查询操作的效率。虽然索引可以加速查询操作，但是如果过多地建立索引，就会导致MySQL需要在多个索引中选择最优的索引，这会增加查询的开销，并且可能会导致

MySQL选择不合适的索引，从而降低查询的效率。因此，在建立索引时，需要根据具体情况进行选择，避免过多地建立索引。通常情况下，可以考虑在经常使用的列上建立索引，或者在需要优

化查询的列上建立索引。同时，可以通过监控索引的使用情况，来确定哪些索引需要优化或删除，以提高数据库的性能和效率。

如何发现慢查询：

　　1. 通过设置slow_query_log参数来开启慢查询日志，对慢查询日志进行监控，如果新增慢查询便立即发送通知。（推荐）

　　2. 慢查询日志分析工具：MySQL提供了一些工具，如mysqldumpslow和mysqlsla，可以根据查询日志来分析慢查询，找出执行时间最长的查询和最频繁的查询等信息。

如何优化满查询：

情况1 ：通过explain你可能会发现，SQL压根没走任何索引，而且现在表中的数据量巨大无比。

解决：建合适索引

情况2 ：通过explain查看SQL执行计划中的key字段。如果发现优化器选择的Key和你预期的Key不一样。那显然是优化器选错了索引

解决：最快的解决方案就是：force index ，强制指定索引，或通过增加索引、优化索引、重构查询语句等方式来提高查询效率

情况3 ：查询语句复杂或者存在大量子查询

解决：查询语句复杂或者存在大量子查询会影响查询性能，可以考虑通过优化SQL语句来提高查询效率。例如，可以使用JOIN语句替换多个子查询，或者使用WHERE子句限制返回的行数。

分析优化实践：

假设有一个名为“orders”的表，包含以下列：

id: INT，主键列
customer_id: INT，顾客编号
status: ENUM('pending', 'completed', 'cancelled')，订单状态
order_date: DATETIME，订单日期
amount: DECIMAL(10,2)，订单金额
现在需要查询所有订单金额大于1000元的未完成订单，查询语句如下：

SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND amount > 1000;

首先，可以通过使用EXPLAIN语句来查看查询计划，以了解查询的执行情况：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND amount > 1000;

执行后发现 type列的值是ALL，走的全表扫描；key字段是NULL，没有使用任何索。接下来，可以在status和amount列上建立索引，建立索引的语句如下：

CREATE INDEX idx_orders_status ON orders (status);
CREATE INDEX idx_orders_amount ON orders (amount);

然后再次执行查询语句，可以看到查询效率有了显著提升，查询速度大大加快。

优化前的查询计划如下所示：

优化后的查询计划如下所示：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | orders| NULL | ref | idx_orders_status,idx_orders_amount | idx_orders_status | 2 | const | 5 | 50.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

可以看到，优化后的查询计划使用了idx_orders_status索引，查询效率大大提高。

因此，通过在status和amount列上建立索引的方式，可以提高查询效率，降低数据库的负载和响应时间。但需要注意的是，索引的建立需要根据具体情况进行选择和应用，过多的索引会影响插入、更新和删除操作的性能，因此需要谨慎考虑索引的建立数量和方式。

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