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🔥 系列专栏：《设计模式》《MYSQL应用》
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一、揭秘慢查询——谁在偷走你的时间？🌈

 

 

🔍慢查询的真面目：为何它是个“麻烦制造者”？

    在数据库的世界里，有一种被称为“慢查询”的幽灵，它们悄无声息地偷走你的时间，让系统性能大打折扣。那么，究竟什么是慢查询呢？简单来说，它就是那些执行时间过长，严重影响用户体验的SQL查询语句。当它们频繁出现时，数据库的性能和稳定性都会受到威胁。
 

🌐追踪慢查询：让它们无处遁形！

    想要揪出这些潜藏的慢查询，你需要学会如何查看系统中存在哪些慢查询。首先，我们要开启慢查询监控功能。在MySQL中，有一个名为long_query_time的配置项，它定义了慢查询的阈值。一旦某条SQL语句的执行时间超过了这个阈值，它就会被MySQL标记为慢查询。通过一系列命令，我们可以轻松地查看、开启、关闭慢查询监控，并设置合适的阈值。当然，为了让这些配置永久生效，你还需要在 my.conf 文件中进行相应设置。
 

⏰慢查询的隐患：别让它们毁了你的系统！

    慢查询不仅会影响用户体验，还可能给系统带来更大的隐患。在B端应用系统中，随着数据量的不断增长，慢查询问题逐渐凸显。它们不仅会导致功能反应速度变慢，还可能引发CPU损耗过高和系统IO压力过大的问题。因此，及时解决和避免慢查询至关重要。
 

二、对症下药：解决和避免慢查询的秘籍🚀

    面对慢查询问题，我们应该如何应对呢？本章节将为你揭示解决和避免慢查询的秘籍。通过一系列技巧和策略，你可以轻松应对慢查询挑战，提升数据库性能。
 

 

三、性能提升宝典：SQL优化必备技能✈️

    想要进一步提升数据库性能吗？那么你一定不能错过本章节的内容。我们将为你详细介绍如何通过添加索引来提升查询速度，并揭示索引失效的常见场景。掌握这些必备技能，你将能够轻松应对各种性能挑战，让数据库运行更加高效稳定。
 

💖添加索引提升查询速度

    数据内存中比较相比mysql的查询产生io的耗时可忽略不计，所以查询速度取决于查询过程中的IO次数耗时，即提高查询次数的有效方法是减少IO次数（mysql的数据是存储在磁盘中）

    😉 MYSQL innoDB引擎索引数据结构是B+tree结构（树节点称为数据叶）

    🤔 每个数据叶默认大小为16kb(16384)（show VARIABLES like ‘innodb_page_size’;）

    ⭐ 对于主键过引，假设一行数据1kb，则叶子可存16条数据。
    当B+Tree的高度为h = 2 则数据量为 1170 * 16 = 18720条数据。
    当B+Tree的高度为 h = 3 则数据量为1170 * 11170 * 16 = 21902400条数据（2190.24万）

    👍 对于非主键索引，则叶子节点的索引信息有 16384 /（8+8）= 1024个索引信息。
    若h=2 则数据量为 1170 * 1024 = 1198080。
    若h=3 则数据量为 117011701024 = 1401753600条数据（14亿零175.36万）。

    😢 假设我们用bigint做为主键索引大概占8个字节，（B+tree特点）有指向下一个的指针大概占6个字符，则每个数据叶可以存放的索引信息有 16384 / （8 + 6）= 1170个索引信息。
 

由上述分析得出结论：
    ✨ 非主键索引，索引覆盖，14亿条数据情况下只需要3次io即可查询到想要的数据
    ✨ 主键索引查询，2190.24万条数据情况下只走需要3次 io 即可查询到想要的数据
 

💔索引失效场景

 
    ⭐ 了解索引失效的场景，避免因SQL语句索引失效而引起的慢查询：
 

 

结语：🌟

 
    通过对慢查询的深入剖析和优化策略的分享，相信你已经对如何提升MySQL数据库性能有了更清晰的认识。记住，解决慢查询问题并非一蹴而就的过程，需要持续关注和不断优化。只有这样，你才能确保数据库始终保持在最佳状态，为业务发展提供强有力的支撑。🌟