1 性能优化的思路
2 引言
3 MySQL慢查询日志
- 3.1 慢查询参数
- 3.2 开启慢查询日志（临时）
- 3.3 开启慢查询日志（永久）
- 3.4 慢查询测试
4 MySQL性能分析 EXPLAIN
- 4.1 概述
- 4.2 EXPLAIN字段介绍
- - 4.2.1 id字段
  - 4.2.2 select_type 与 table字段
  - 4.2.3 type字段
  - 4.2.4 possible_keys 与 key字段
  - 4.2.5 key_len字段
  - 4.2.6 ref 字段
  - 4.2.7 rows 字段
  - 4.2.8 filtered 字段
  - 4.2.9 extra 字段

1 性能优化的思路

在这里插入图片描述

1. 首先需要使用慢查询功能，去获取所有查询时间比较长的SQL语句
1. 其次使用explain命令去查询由问题的SQL的执行计划
1. 最后可以使用show profile[s] 查看由问题的SQL的性能使用情况
1. 优化SQL语句

2 引言

数据库查询快慢是影响项目性能的一大因素，对于数据库，我们除了要优化SQL，更重要的是得先找到需要优化的SQL语句。

MySQL数据库有一个“慢查询日志”功能，用来记录查询时间超过某个设定值的SQL，这将极大程度帮助我们快速定位到问题所在，以便对症下药。

3 MySQL慢查询日志

慢查询日志用来记录在 MySQL 中执行时间超过指定时间的查询语句。通过慢查询日志，可以查找出哪些查询语句的执行效率低，以便进行优化。

3.1 慢查询参数

执行下面的语句

xxxxxxxxxx
SHOW VARIABLES LIKE "%slow_query%" ;

在这里插入图片描述

slow_query_log：是否开启慢查询,on为开启,off为关闭;
log-slow-queries：慢查询日志文件路径

xxxxxxxxxx
SHOW VARIABLES LIKE "%long_query_time%" ;

在这里插入图片描述

long_query_time : 阈值，超过多少秒的查询就写入日志

xxxxxxxxxx
show variables like 'log_queries_not_using_indexes';

在这里插入图片描述

系统变量 log-queries-not-using-indexes：未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中（可选项）。如果调优的话，建议开启这个选项。

3.2 开启慢查询日志（临时）

在MySQL执行SQL语句设置,但是如果重启MySQL的话会失效。

xxxxxxxxxx
set global slow_query_log=on;
set global long_query_time=1;

3.3 开启慢查询日志（永久）

修改：/etc/my.cnf，添加以下内容，然后重启MySQL服务

xxxxxxxxxx
[mysqld]
lower_case_table_names=1
slow_query_log=ON
slow_query_log_file=D:\dev\mysql-8.0.22-winx64\data\DESKTOP-LEC7QQM-slow.log
long_query_time=1

（数据库操作超过100毫秒认为是慢查询，可根据需要进行设定，如果过多，可逐步设定，比如先行设定为2秒，逐渐降低来确认瓶颈所在）

3.4 慢查询测试

xxxxxxxxxx
select SLEEP(3);

在这里插入图片描述

格式说明：

第一行，SQL查询执行的具体时间
第二行，执行SQL查询的连接信息，用户和连接IP
第三行，记录了一些我们比较有用的信息，
- Query_timme，这条SQL执行的时间，越长则越慢
- Lock_time，在MySQL服务器阶段(不是在存储引擎阶段)等待表锁时间
- Rows_sent，查询返回的行数
- Rows_examined，查询检查的行数，越长就越浪费时间
第四行，设置时间戳，没有实际意义，只是和第一行对应执行时间。
第五行，执行的SQL语句记录信息

4 MySQL性能分析 EXPLAIN

4.1 概述

explain（执行计划），使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句，从而知道MySQL是如何处理sql语句。

explain主要用于分析查询语句或表结构的性能瓶颈。

通过explain命令可以得到:

– 表的读取顺序
– 数据读取操作的操作类型
– 哪些索引可以使用
– 哪些索引被实际使用
– 表之间的引用
– 每张表有多少行被优化器查询

4.2 EXPLAIN字段介绍

explain使用：explain+sql语句，通过执行explain可以获得sql语句执行的相关信息。

xxxxxxxxxx
explain select * from course;

在这里插入图片描述

expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra

数据准备

xxxxxxxxxx
-- 创建数据库
CREATE DATABASE test_explain CHARACTER SET 'utf8';

-- 创建表
CREATE TABLE L1(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,title VARCHAR(100) );
CREATE TABLE L2(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,title VARCHAR(100) );
CREATE TABLE L3(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,title VARCHAR(100) );
CREATE TABLE L4(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,title VARCHAR(100) );

-- 每张表插入3条数据
INSERT INTO L1(title) VALUES('heima001'),('heima002'),('heima003');
INSERT INTO L2(title) VALUES('heima004'),('heima005'),('heima006');
INSERT INTO L3(title) VALUES('heima007'),('heima008'),('heima009');
INSERT INTO L4(title) VALUES('heima010'),('heima011'),('heima012');

4.2.1 id字段

select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序

id相同，执行顺序由上至下

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM  L1,L2,L3 WHERE L1.id=L2.id AND L2.id = L3.id;

在这里插入图片描述

id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L2 WHERE id = (
  SELECT id FROM L1 WHERE id = (SELECT L3.id FROM L3 WHERE L3.title = 'heima03'));

在这里插入图片描述

4.2.2 select_type 与 table字段

查询类型，主要用于区别普通查询，联合查询，子查询等的复杂查询

simple : 简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L1;

在这里插入图片描述

primary : 查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询被标记

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM L2 WHERE id = (

  SELECT id FROM L1 WHERE id = (SELECT L3.id FROM L3 WHERE L3.title = 'heima03'));

在这里插入图片描述

subquery : 在select或where列表中包含了子查询

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM L2 WHERE L2.id = (SELECT id FROM L3 WHERE L3.title = 'heima03' )

在这里插入图片描述

derived : 在from列表中包含的子查询被标记为derived（衍生），MySQL会递归执行这些子查询，把结果放到临时表中
union : 如果第二个select出现在UNION之后，则被标记为UNION，如果union包含在from子句的子查询中，外层select被标记为derived

union result : UNION 的结果

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM L2

UNION

SELECT * FROM L3

在这里插入图片描述

4.2.3 type字段

type显示的是连接类型，是较为重要的一个指标。下面给出各种连接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:

xxxxxxxxxx
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

-- 简化
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

system : 表仅有一行 (等于系统表)。这是const连接类型的一个特例,很少出现。
const : 表示通过索引一次就找到了, const用于比较 primary key 或者 unique 索引. 因为只匹配一行数据,所以如果将主键放在 where条件中, MySQL就能将该查询转换为一个常量
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1 WHERE L1.id = 1
```

在这里插入图片描述

eq_ref : 唯一性索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配. 常见与主键或唯一索引扫描
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1 ,L2 WHERE L1.id = L2.id ;
```

在这里插入图片描述

ref : 非唯一性索引扫描, 返回匹配某个单独值的所有行, 本质上也是一种索引访问, 它返回所有匹配某个单独值的行, 这是比较常见连接类型.

未加索引之前
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1 ,L2 WHERE L1.title = L2.title ;
```

在这里插入图片描述

加索引之后

xxxxxxxxxx

CREATE INDEX idx_title ON L2(title);

EXPLAIN SELECT * FROM L1 ,L2 WHERE L1.title = L2.title ;

在这里插入图片描述

range : 只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM L1 WHERE L1.id > 10;

EXPLAIN SELECT * FROM L1 WHERE L1.id IN (1,2);

在这里插入图片描述

key显示使用了哪个索引. where 子句后面使用 between 、< 、> 、in 等查询, 这种范围查询要比全表扫描好

index : 出现index 是 SQL 使用了索引, 但是没有通过索引进行过滤,一般是使用了索引进行排序分组
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1 ORDER BY id;
```

在这里插入图片描述

ALL : 对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1;  
```

在这里插入图片描述

一般来说,需要保证查询至少达到 range级别,最好能到ref

4.2.4 possible_keys 与 key字段

possible_keys
- 显示可能应用到这张表上的索引, 一个或者多个. 查询涉及到的字段上若存在索引, 则该索引将被列出, 但不一定被查询实际使用.
key
- 实际使用的索引，若为null，则没有使用到索引。（两种可能，1.没建立索引, 2.建立索引，但索引失效）。查询中若使用了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中。
- 覆盖索引：一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值,通过查询索引就可以获取到字段值

理论上没有使用索引,但实际上使用了

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT L1.id FROM L1;

在这里插入图片描述

理论和实际上都没有使用索引

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L1 WHERE title = 'heima01';

在这里插入图片描述

理论和实际上都使用了索引

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L2 WHERE title = 'heima02';

在这里插入图片描述

4.2.5 key_len字段

表示索引中使用的字节数, 可以通过该列计算查询中使用索引的长度.

key_len 字段能够帮你检查是否充分利用了索引 ken_len 越长, 说明索引使用的越充分

创建表

xxxxxxxxxx

CREATE TABLE L5(

  a INT PRIMARY KEY,

  b INT NOT NULL,

  c INT DEFAULT NULL,

    d CHAR(10) NOT NULL

);

使用explain 进行测试
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L5 WHERE a > 1 AND b = 1;
```
索引中只包含了1列,所以,key_len是4。

在这里插入图片描述

为b字段添加索引

xxxxxxxxxx

ALTER TABLE L5 ADD INDEX idx_b(b);

-- 执行SQL,这次将b字段也作为条件

EXPLAIN SELECT * FROM L5 WHERE a > 1 AND b = 1;

再次测试

为c、d字段添加联合索引,然后进行测试

xxxxxxxxxx

ALTER TABLE L5 ADD INDEX idx_c_b(c,d);

explain select * from L5 where c = 1 and d = '';

在这里插入图片描述

c字段是int类型 4个字节, d字段是 char(10)代表的是10个字符相当30个字节

数据库的字符集是utf8 一个字符3个字节,d字段是 char(10)代表的是10个字符相当30个字节,多出的一个字节用来表示是联合索引

下面这个例子中,虽然使用了联合索引,但是可以根据ken_len的长度推测出该联合索引只使用了一部分,没有充分利用索引,还有优化空间.

xxxxxxxxxx
explain select * from L5 where c = 1 ;

在这里插入图片描述

4.2.6 ref 字段

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
- L1.id=‘1’; 1是常量 , ref = const
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM L1 WHERE  L1.id='1';
```

在这里插入图片描述

L2表被关联查询的时候,使用了主键索引, 而值使用的是驱动表(执行计划中靠前的表是驱动表)L1表的ID, 所以 ref = test_explain.L1.id

xxxxxxxxxx

 EXPLAIN SELECT * FROM L1 LEFT JOIN L2 ON  L1.id = L2.id WHERE L1.title = 'heima01';

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4.2.7 rows 字段

表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数；越少越好

使用like 查询,会产生全表扫描, L2中有3条记录,就需要读取3条记录进行查找

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L1,L2 WHERE L1.id = L2.id AND L2.title LIKE '%hei%';

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如果使用等值查询, 则可以直接找到要查询的记录,返回即可,所以只需要读取一条

xxxxxxxxxx
EXPLAIN SELECT * FROM L1,L2 WHERE L1.id = L2.id AND L2.title = 'heima03';

在这里插入图片描述

总结: 当我们需要优化一个SQL语句的时候，我们需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描；使用explain关键字可以模拟优化器执行sql语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的,方便我们开发人员有针对性的对SQL进行优化.

表的读取顺序。（对应id）
数据读取操作的操作类型。（对应select_type）
哪些索引可以使用。（对应possible_keys）
哪些索引被实际使用。（对应key）
每张表有多少行被优化器查询。（对应rows）
评估sql的质量与效率 (对应type)

4.2.8 filtered 字段

它指返回结果的行占需要读到的行(rows列的值)的百分比

4.2.9 extra 字段

Extra 是 EXPLAIN 输出中另外一个很重要的列，该列显示MySQL在查询过程中的一些详细信息

准备数据

xxxxxxxxxx

CREATE TABLE users (

  uid INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

  uname VARCHAR(20),

  age INT(11)

);

INSERT INTO users VALUES(NULL, 'lisa',10);

INSERT INTO users VALUES(NULL, 'lisa',10);

INSERT INTO users VALUES(NULL, 'rose',11);

INSERT INTO users VALUES(NULL, 'jack', 12);

INSERT INTO users VALUES(NULL, 'sam', 13);

Using filesort

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM users ORDER BY age;

在这里插入图片描述

执行结果Extra为Using filesort，这说明，得到所需结果集，需要对所有记录进行文件排序。这类SQL语句性能极差，需要进行优化。

典型的，在一个没有建立索引的列上进行了order by，就会触发filesort，常见的优化方案是，在order by的列上添加索引，避免每次查询都全量排序。

filtered 它指返回结果的行占需要读到的行(rows列的值)的百分比

Using temporary

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT COUNT(*),uname FROM users WHERE uid > 2  GROUP BY uname;

在这里插入图片描述

执行结果Extra为Using temporary，这说明需要建立临时表 (temporary table) 来暂存中间结果。常见与 group by 和 order by，这类SQL语句性能较低，往往也需要进行优化。

Using where

意味着全表扫描或者在查找使用索引的情况下,但是还有查询条件不在索引字段当中.
```
xxxxxxxxxx
```
```
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age=10;
```

在这里插入图片描述

此语句的执行结果Extra为Using where，表示使用了where条件过滤数据

需要注意的是：

返回所有记录的SQL，不使用where条件过滤数据，大概率不符合预期，对于这类SQL往往需要进行优化；
使用了where条件的SQL，并不代表不需要优化，往往需要配合explain结果中的type（连接类型）来综合判断。例如本例查询的 age 未设置索引，所以返回的type为ALL，仍有优化空间，可以建立索引优化查询。

Using index

表示直接访问索引就能够获取到所需要的数据(覆盖索引) , 不需要通过索引回表.

xxxxxxxxxx

-- 为uname创建索引

alter table users add index idx_uname(uname);

EXPLAIN SELECT uid,uname FROM users WHERE uname='lisa';

在这里插入图片描述

此句执行结果为Extra为Using index，说明sql所需要返回的所有列数据均在一棵索引树上，而无需访问实际的行记录。

Using join buffer

使用了连接缓存, 会显示join连接查询时,MySQL选择的查询算法 .

xxxxxxxxxx

EXPLAIN SELECT * FROM users u1 LEFT JOIN (SELECT * FROM users WHERE sex = '0') u2 ON u1.uname = u2.uname;

在这里插入图片描述

执行结果Extra为Using join buffer (Block Nested Loop) 说明，需要进行嵌套循环计算, 这里每个表都有五条记录，内外表查询的type都为ALL。

问题在于两个关联表join 使用 uname，关联字段均未建立索引，就会出现这种情况。

常见的优化方案是，在关联字段上添加索引，避免每次嵌套循环计算。

Using index condition

查找使用了索引 (但是只使用了一部分,一般是指联合索引)，但是需要回表查询数.
```
xxxxxxxxxx
```
```
explain select * from L5 where c > 10 and d = ''; 
```

Extra主要指标的含义(有时会同时出现)

using index ：使用覆盖索引的时候就会出现
using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using index & using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

MySQL性能瓶颈定位慢查询

目录

1 性能优化的思路

2 引言

3 MySQL慢查询日志

3.1 慢查询参数

3.2 开启慢查询日志（临时）

3.3 开启慢查询日志（永久）

3.4 慢查询测试

4 MySQL性能分析 EXPLAIN

4.1 概述

4.2 EXPLAIN字段介绍

4.2.1 id字段

4.2.2 select_type 与 table字段

4.2.3 type字段

4.2.4 possible_keys 与 key字段

4.2.5 key_len字段

4.2.6 ref 字段

4.2.7 rows 字段

4.2.8 filtered 字段

4.2.9 extra 字段

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