温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

MySQL中应该如何优化SQL语句慢查询

发布时间:2020-05-15 15:42:17 来源:网络 阅读:300 作者:三月 栏目:建站服务器

下面一起来了解下MySQL中应该如何优化SQL语句慢查询,相信大家看完肯定会受益匪浅,文字在精不在多,希望MySQL中应该如何优化SQL语句慢查询这篇短内容是你想要的。  

一、抓SQL慢查询语句的方法,有2种:

1,临时紧急抓取

SHOW FULL PROCESSLIST; #查看MySQL 在运行的线程;多执行几次,有相同语句,就可能是SQL慢查询语句;

MySQL中应该如何优化SQL语句慢查询

这个命令中最关键的就是state列,mysql列出的状态主要有以下几种:

Checking table   #正在检查数据表(这是自动的)。 
Closing tables   #正在将表中修改的数据刷新到磁盘中,同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作,如果不是这样的话,就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。 
Connect Out      #复制从云服务器正在连接主云服务器。 
Copying to tmp table on disk #由于临时结果集大于 tmp_table_size,正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。 
Creating tmp table #正在创建临时表以存放部分查询结果。 
deleting from main table #云服务器正在执行多表删除中的第一部分,刚删除第一个表。 
deleting from reference tables  #云服务器正在执行多表删除中的第二部分,正在删除其他表的记录。 
Flushing tables  #正在执行 FLUSH TABLES,等待其他线程关闭数据表。 
Killed   #发送了一个kill请求给某线程,那么这个线程将会检查kill标志位,同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志 
位,不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了,那么kill请求会在锁释放时马上生效。 
Locked    #被其他查询锁住了。 
Sending data  #正在处理 SELECT 查询的记录,同时正在把结果发送给客户端。 
Sorting for group #正在为 GROUP BY 做排序。 
Sorting for order  #正在为 ORDER BY 做排序。 
Opening tables  #这个过程应该会很快,除非受到其他因素的干扰。例如,在执 ALTER TABLE 或 LOCK TABLE 语句行完以前,数据表无法被其他线程打开。 正尝试打开一个表。 
Removing duplicates  #正在执行一个 SELECT DISTINCT 方式的查询,但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此,MySQL需要再次去掉重复的记录,然后再把结果发送给客户端。 
Reopen table #获得了对一个表的锁,但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁,关闭数据表,正尝试重新打开数据表。 
Repair by sorting #修复指令正在排序以创建索引。 
Repair with keycache #修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比 Repair by sorting 慢些。 
Searching rows for update  #正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在 UPDATE 要修改相关的记录之前就完成了。 
Sleeping #正在等待客户端发送新请求. 
System lock #正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld云服务器同时请求同一个表,那么可以通过增加 --skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。 
Upgrading lock 
INSERT DELAYED #正在尝试取得一个锁表以插入新记录。 
Updating #正在搜索匹配的记录,并且修改它们。 
INSERT DELAYED #已经处理完了所有待处理的插入操作,正在等待新的请求。
总结:
一般简单查询都应该2秒内完成,如果超时可能就存在异常
另外,上面的状态 大多数都是出现问题后,为排错提供,类似错误码;

2,定期分析-记录慢查询日志的方式

  我工作中,一般会在配置文件里,设置3个参数

log-slow-queries = /data/3306/slow.log          #慢查询日志路径, log文件在my.cnf定义 
long_query_time = 2                     #记录SQL查询超过2s的语句 
log-queries-not-using-indexes = 1            #记录没有使用索引的sql

通过上述3个参数,收集慢查询日志,通过写脚本 ,mysqladmin 进行日志切割,在使用msyqlsla工具进行分析,然后每天8点 通过定时任务去执行,定期将结果以邮件方式,发送给公司的DBA,或自己,核心开发,抄送CTO

msyqlsla工具地址http://blog.itpub.net/7607759/viewspace-692828

二、我们抓到慢查询了,如何进行优化?

创建索引

explian命令 # 查看sql语句使用索引情况
SQL-no-cache \G, #看看SQL语句 是不是走索引

注意其中有个key,真正显示是否走索引的,如果没有走索引的话,就要进行设置,那如何设置呢???

例如,我们查询当前系统所有用户,这个查询语句启用的是PRIMARY 主键索引(看key)

mysql> explain select  user,host from  mysql.user \G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: user
         type: index
possible_keys: NULL
          key: PRIMARY
      key_len: 228
          ref: NULL
         rows: 6
        Extra: Using index
1 row in set (0.00 sec)

查看表结构(RPI主键索引)

mysql> desc mysql.user;
+------------------------+-----------------------------------+------+-----+-----------------------+-------+
| Field                  | Type                              | Null | Key | Default               | Extra |
+------------------------+-----------------------------------+------+-----+-----------------------+-------+
| Host                   | char(60)                          | NO   | PRI |                       |       |
| User                   | char(16)                          | NO   | PRI |                       |       |

三、如何创建索引?

我们可以针对 where 后 的条件 这种列做索引,尽量选唯一值多的大表上的列做索引,(例如男女性别列唯一值少,不是适合建立索引),如果条件列有好几列,唯一值有很少,我们可以建立联合索引来达到优化目的, 联合索引有前缀特性,查询频繁的列要放在前面,细节就不在说了,确认如何建立索引后,我们就开始创建索引

1,创建索引有2 种方法:

alter table student change id id int primary key auto_increment;  #增加自增主键索引
alter table student add index index_name(name)  #增加普通索引
create index index_dept on student(dept(8));  #创建指定字符数索引

数据量特别大的情况下,我们尽量选择数据库处于低谷或 选择晚上进行,以免影响站点访问,紧急情况除外;

四、更高级的优化

 还可以使用select profile功能 ,对SQL语句的每一个细节,查看进行优化,这里我使用也不是很多,一般是公司专业DBA来进行处理。

 当然也会遇到特别的长的sql语句,优化的余力也不大,我会sql语句发给核心开发,进行处理,比如1条语句很慢,我可以变为2条,分别走索引,有可能有会很高,也可以用过改善产品,改善架构的方式,例如这条语句没有优化的余地,我们可以放到内部的从库上进行查询;

看完MySQL中应该如何优化SQL语句慢查询这篇文章后,很多读者朋友肯定会想要了解更多的相关内容,如需获取更多的行业信息,可以关注我们的行业资讯栏目。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI