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MySQL慢查询SQL优化方式

2025年04月07日 Mysql 我要评论
一、慢查询日志描述:通过慢查询日志等定位那些执行效率较低的sql语句查看# 慢查询是否开启show variables like 'slow_query_log%';# 慢查询超时时间show var

一、慢查询日志

描述:通过慢查询日志等定位那些执行效率较低的sql语句

查看

# 慢查询是否开启
show variables like 'slow_query_log%';
# 慢查询超时时间
show variables like 'long_query_time%';

执行sql

开启慢查询日志

set global slow_query_log = on;

设置慢查询超时时间(秒为单位)

set global long_query_time = 2;

修改配置文件

slow_query_log = on
long_query_time = 4
slow_query_log_file = d:/xxxx

查看日志

mysqldumpslow -s t -t 10 -g 'select' d:/xx

二、explain分析sql执行计划

explain select * from ......

描述
id在一个大的查询语句中每个select关键字都对应一个唯一的id
select_typeselect关键字对应的那个查询的类型
table表名
partitions匹配的分区信息
type针对单表访问方法
possible_keys可能用到的索引
key实际上使用的索引
key_len实际使用到的索引长度
ref当使用索引列等值查询时,与索引列进行等值匹配的对象信息
rows预估的需要读取的记录条数
filtered某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比
extra—些额外的信息

2.1 详细说明

2.1.1 id

id列的编号是 select 的序列号,有几个 select 就有几个id,并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。

2.1.2 select_type

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

  • simple:简单查询。查询不包含子查询和union
  • primary:复杂查询中最外层的 select
  • subquery: 包含在 select 或where列表子查询中(不在 from 子句中)
  • derived:包含在 from 子句中的子查询。mysql会将结果存放在一个临时表中,也称为派生表
  • union:在 union 中的第二个和随后的 select
  • unionresult:从 union 临时表检索结果的 select

2.1.3. table

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。

2.1.4. type

这一列表示关联类型或访问类型,即mysql决定如何查找表中的行,查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为:system >const -> eq_ref > ref > range > index > all

sql语句最好能保证查询达到range级别,最好达到ref

null:mysql 能够在优化阶段分解查询语句,在执行阶段用不着再访问表或索引。例:在索引列中选取最小值,可以单独查询索引来完成。

explain select min(code) from village

const,system:mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量(可以看show warnings的结果)。用于primary key 或 unique key的所有列与常量比较时,所有表最多有一个匹配行,读取1次,速度比较快。system是const的特列,表里只有一条元组匹配时为system。

explain select * from (select * from village where code = 110101001001) tmp;

eq_ref:primary key或unique key索引的所有部分被连接使用,最多只会返回一条符合条件的记录。这可能时在const之外最好的联接类型了,简单的select查询不会出现这种type。

explain select * from street inner join village on village.streetcode = street.code

ref:相对eq_ref,不使用唯一索引,而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀,索引要和某个值相比较,可能会找到多个符合条件的行。

explain select * from `village` where `name` = '银闸社区居委会'

range:范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

explain select * from street where citycode between 5108 and 5500

index:扫描全表索引,这通常比all快一些。(index是从索引中读取的,而all是从硬盘中读取)。

explain select code from area2 where code > 1000

all:即全表扫描,意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

explain select * from area2 

2.1.5 possible_keys

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能出现 possible_keys 有列,而 key 显示 null 的情况,这种情况是因为表中数据不多,mysql认为索引对此查询帮助不大,选择了全表查询。

如果该列是null,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能,然后用 explain 查看效果。

2.1.6. key

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问;如果没有使用索引,则该列是 null。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引,在查询中使用 force index、ignore index。

2.1.7 key_len

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数,通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

一般情况下key_len值越小越好,索引越短,既节约空间,速度又比较快

2.1.8 ref

这一列显示了在key列记录的索引中,表查找值所用到的列或常量,常见的有:const(常量),字段名

2.1.9 rows

这一列是mysql估计要读取并检测的行数,注意这个不是结果集里的行数

2.1.10 extra

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下:

  • using index:使用覆盖索引。
  • using where:使用 where 语句来处理结果,并且查询的列未被索引覆盖。
  • using index condition:查询的列不完全被索引覆盖,需要回表查询。
  • using temporary:mysql 需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的,首先是想到用索引来优化。
  • using filesort:将用外部排序而不是索引排序,需要注意的是不要被这个 using filesort 名字欺骗了,并非出现这个就会使用磁盘排序,而是数据较小时从内存排序,否则需要在磁盘排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
  • select tables optimized away:使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段时出现。

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持代码网。

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