MySQL 慢查询经典案例分析_mysql慢查询例子

案例1：隐式转换

• 创建 user 表，并且添加 user_id 索引

CREATE TABLE user (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  user_id varchar(32) NOT NULL,
  age  varchar(16) NOT NULL,
  name varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_userid (user_id) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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• user_id 字段为字串类型，B+树的普通索引，查询条件传数字，会导致索引失效
  

• 给数字加上 ’ ’ ，传字符串，会走索引
  

• 为什么未加单引号不走索引

  • 不加单引号是字符串跟数字的比较，类型不匹配，MySQL 会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较，隐式的类型转换，索引会失效

案例2：最左匹配

• 表结构

CREATE TABLE user (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  user_id varchar(32) NOT NULL,
  age  varchar(16) NOT NULL,
  name varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_userid_name (user_id,name) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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• MySQl 建立联合索引时，遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，建立一个(a,b,c)的联合索引，相当于建立(a)、(a,b)、(a,b,c)三个索引

• 查询条件列不是联合索引的第一个列，不满足最左匹配原则
  

• 在联合索引中，查询条件满足最左匹配原则时，索引才生效
  

案例3：深分页问题

• 表结构

CREATE TABLE account (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  balance int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  create_time datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  update_time datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (id),
  KEY idx_name (name),
  KEY idx_create_time (create_time) //索引
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';
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• 以以下这条SQL为例子：
  select id,name,balance from account where create_time> '2022-11-7' limit 100000,10;

• 这个SQL的执行流程：
  • 通过普通二级索引树 idx_create_time，过滤 create_time 条件，找到满足条件的主键id
  • 通过主键id，回到 id主键索引树，找到满足记录的行，然后取出需要展示的列(回表过程)
  • 扫描满足条件的100010行，然后扔掉前100000行，返回
    
  • limit 深分页，导致SQL变慢原因有两个：
    • limit 语句会先扫描 offset + n 行，然后再丢弃掉前 offset 行，返回后 n 行数据，也就是说 limit 100000,10，就会扫描100010行，而 limit 0,10，只扫描10行
    • limit 100000,10 扫描更多的行数，也意味着回表次数更多

• 如何优化深分页
  • 通过减少回表次数来优化，一般有标签记录法和延迟关联法
    • 标签记录法
      • 就是标记一下上次查询到哪一条了，下次再来查的时候，从该条开始往下扫描，就好像看书一样，上次看到哪里了，你就折叠一下或者夹个书签，下次来看的时候，直接就翻到啦
      • 假设上一次记录到100000，则SQL可以修改为：
        select id,name,balance FROM account where id > 100000 limit 10;
      • 这样的话，后面无论翻多少页，性能都会不错的，因为命中了id索引，但是这种方式有局限性：需要一种类似连续自增的字段
    • 延迟关联法
      • 延迟关联法，就是把条件转移到主键索引树，然后减少回表。如下：
        select acct1.id,acct1.name,acct1.balance FROM account acct1 INNER JOIN (SELECT a.id FROM account a WHERE a.create_time > '2022-11-7' limit 100000, 10) AS acct2 on acct1.id= acct2.id;
      • 优化思路就是，先通过 idx_create_time 二级索引树查询到满足条件的主键ID，再与原表通过主键ID内连接，这样后面直接走了主键索引了，同时也减少了回表

案例4：in元素过多

• 如果使用 in，即使后面的条件加了索引，还是要注意 in 后面的元素不要过多，in 元素一般建议不要超过200个，如果超过了，建议分组，每次 200 一组进行

• 如果对 in 的条件不做任何限制的话，该查询语句一次性可能会查询出非常多的数据
  select * from user where user_id in (select author_id from artilce where type = 1);

• in 查询为什么慢
  • in 查询底层是通过 n*m 的方式去搜索，类似 union
  • in 查询在cost代价计算时(代价 = 元组数 * IO平均值)，将 in 包含的数值，一条条去查询获取元组数，这个计算过程比较的慢，所以MySQL设置临界值 eq_range_index_dive_limit
  • 5.6之后超过临界值后该列的cost就不参与计算，会导致执行计划选择不准确，默认是200，即 in 条件超过200个数据，会导致in的代价计算存在问题，可能会导致MySQL选择的索引不准确

案例5：order by 文件排序

• 表结构

DROP TABLE IF EXISTS `staff`;
CREATE TABLE `staff` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工表';
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
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• 查看 order by 的执行计划，有一个 Using filesort，表示用到文件排序
  

• order by 排序 $\Rightarrow$ rowid排序 和 全字段排序

  • max_length_for_sort_data > 结果行数据长度 $\Rightarrow$ rowid排序
  • max_length_for_sort_data < 结果行数据长度 $\Rightarrow$ 全字段排序
    

• rowid排序执行过程：
  select name,age,city from staff where city = '深圳' order by age limit 10;

  • 1.MySQL为对应的线程初始化sort_buffer，放入需要排序的age字段，以及主键id
  • 2.从索引树idx_city， 找到第一个满足 city='深圳’条件的主键id,假设id为X
  • 3.到主键id索引树拿到id=X的这一行数据， 取age和主键id的值，存到sort_buffer
  • 4.从索引树idx_city拿到下一个记录的主键id，假设id=Y
  • 5.重复步骤 3、4 直到city的值不等于深圳为止
  • 6.前面5步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序
  • 7.遍历排序结果，取前10行，并按照id的值回到原表中，取出city、name 和 age三个字段返回给客户端
  • 8.一般要回表，效率会慢点
    

• 全字段排序执行过程
  select name,age,city from staff where city = '深圳' order by age limit 10;

  • 1.MySQL 为对应的线程初始化sort_buffer，放入需要查询的name、age、city字段
  • 2.从索引树idx_city， 找到第一个满足 city='深圳’条件的主键 id，假设找到id=X
  • 3.到主键id索引树拿到id=X的这一行数据， 取name、age、city三个字段的值，存到sort_buffer
  • 4.从索引树idx_city 拿到下一个记录的主键id，假设id=Y
  • 5.重复步骤 3、4 直到city的值不等于深圳为止
  • 6.前面5步已经查找到了所有city为深圳的数据，在sort_buffer中，将所有数据根据age进行排序
  • 7.按照排序结果取前10行返回给客户端
    

• sort_buffer 大小由 sort_buffer_size 参数决定

  • 排序的数据 < sort_buffer_size $\Rightarrow$ sort_buffer内存排序
  • 排序的数据 > sort_buffer_size $\Rightarrow$ 磁盘文件排序
  • 磁盘文件排序，效率会更慢一点
    • 因为先把数据放入 sort_buffer，当快要满时，会排一下序，然后把 sort_buffer 中的数据，放到临时磁盘文件，等到所有满足条件数据都查完排完，再用归并算法把磁盘的临时排好序的小文件，合并成一个有序的大文件

• 优化 order by 文件排序
  • 数据无序，需要排序，如果数据有序，不需要文件排序，索引数据有序，建立索引优化
  • 需要留意 desc 和 asc 混用导致索引失效
  • 可以调整 max_length_for_sort_data、sort_buffer_size 参数调优

案例6：索引字段上使用 is null， is not null，索引可能失效

• 表结构

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `card` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE,
  KEY `idx_card` (`card`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
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• 单个name字段加索引，查询name非空，走索引
  

• 单个card字段加索引，查询card非空，走索引
  

• 如果用 or 连接，不走索引
  

• 因为数据量问题，导致 MySQL 优化器放弃走索引，平时用 explain 分析 SQL 的时候，如果 type=range，要注意一下，这个可能因为数据量问题，导致索引无效

案例7：索引字段上使用（！= 或者 < >），索引可能失效

• 假设表结构

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_age` (`age`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;
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• age 加索引，使用 != 或者 < >，not in，进行表达式计算，索引失效
  

• 这个跟 MySQL 优化器有关，优化器觉得即使走索引，还要扫描很多行，觉得不划算，不如不走索引，平时用的 != 或者 < >，not in ，需要留意

案例8：左右连接，关联的字段编码格式不一样

• 新建 user、user_job 表，name 字段有索引
  • user $\Rightarrow$ name $\Rightarrow$ utf8mb4
  • user_job $\Rightarrow$ name $\Rightarrow$ utf8

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 DEFAULT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `user_job` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `userId` int(11) NOT NULL,
  `job` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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• 左外连接查询，user_job 表走全表扫描
  

• name 字段编码一致，相同 SQL，走索引
  

案例9：group by 使用临时表

• 表结构

CREATE TABLE `staff` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `id_card` varchar(20) NOT NULL COMMENT '身份证号码',
  `name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `age` int(4) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `city` varchar(64) NOT NULL COMMENT '城市',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=15 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='员工表';
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• SQL 执行计划 ：Using temporary 使用临时表，Using filesort 使用文件排序
  
  
  
• 分析 group by 执行流程
  • 创建内存临时表，表里有两个字段 city 和 num
  • 全表扫描 staff 的记录，依次取出 city = ‘X’ 的记录
    • 判断临时表中是否有为 city=‘X’ 的行，没有就插入一个记录 (X,1)
    • 如果临时表中有 city=‘X’ 的行，就将 X 这一行的 num 值加 1
  • 遍历完成后，再根据字段 city 做排序，得到结果集返回给客户端，这个流程的执行图如下：
    

• 临时表的排序
  • 就是把需要排序的字段，放到 sort buffer，排完就返回；需要留意，排序分全字段排序和rowid排序
  • 如果是全字段排序，需要查询返回的字段，都放入 sort buffer，根据排序字段排完，直接返回
  • 如果是 rowid排序，只是需要排序的字段放入 sort buffer，然后多一次回表操作，再返回

• group by 慢在哪里
  • group by使用不当，很容易就会产生慢SQL问题，因为它既用到临时表，又默认用到排序，有时候还可能用到磁盘临时表
  • 如果执行过程中，发现内存临时表大小到达上限(控制这个上限的参数就是tmp_table_size)，会把内存临时表转成磁盘临时表
  • 如果数据量很大，很可能这个查询需要的磁盘临时表，就会占用大量的磁盘空间

• 如何优化 group by，从哪些方向去优化
  • 方向1：默认会排序，不给排序
  • 方向2：临时表是影响 group by 性能的因素，可以不用临时表(松散索引扫描、紧凑索引扫描)
  • 可以有这些优化方案：
    • group by 后面的字段加索引
    • order by null 不用排序
    • 尽量只使用内存临时表
    • 使用 SQL_BIG_RESULT
• 参考文档：http://www.weijingbiji.com/1939/

案例10：delete + in 子查询不走索引

• delete 遇到 in 子查询时，即使有索引，也是不走索引的
• 对应的 select + in 子查询，却可以走索引

• MySQL 版本是5.7，两张表 account 和 old_account，表结构如下：

CREATE TABLE `old_account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='老的账户表';

CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键Id',
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '账户名',
  `balance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '余额',
  `create_time` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime NOT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=REDUNDANT COMMENT='账户表';
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• 查看 delete 执行计划，发现不走索引
  

• 查看 select 执行计划，就会走索引
  

• 查看 select 语句如何执行
  explain select * from account where name in (select name from old_account);
show WARNINGS; --可以查看优化后,最终执行的sql

select `employees`.`account`.`id` AS `id`,`employees`.`account`.`name` AS `name`,`employees`.`account`.`balance` AS `balance`,`employees`.`account`.`create_time` AS `create_time`,`employees`.`account`.`update_time` AS `update_time` from `employees`.`account` semi join (`employees`.`old_account`) where (`employees`.`old_account`.`name` = `employees`.`account`.`name`)
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• 可以发现，实际执行的时候，MySQL 对 select in 子查询做了优化，把子查询改成 join 的方式，所以可以走索引；但是对于 delete in 子查询，MySQL 却没有对它做这个优化

参考资料

• https://juejin.cn/post/7048974570228809741#heading-7
• https://developer.aliyun.com/article/980780
• http://www.weijingbiji.com/1939/
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/513046784
• https://www.shangyexinzhi.com/article/4908220.html