Mysql慢查询及优化(全网最详细！！！)_mysql 慢sql查询

一、定位慢SQL

1.首先确认是否开启了慢查询

2.设置慢查询的时间限制

3.查询慢查询日志可定位具体的慢sql

4.相关sql查询

5.用Explain分析具体的sql语句

6.用Explain字段介绍

二、慢SQL优化

1. 不使用子查询

2. 读取适当的记录LIMIT M,N

3. 分组统计可以禁止排序

4. 禁止不必要的ORDER BY排序

5. 尽量不要超过三个表join

6. 在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度

7. 不要使用 select *

8. 排序请尽量使用升序

9. 尽量使用数字型字段

10. 避免索引失效

1. 字段类型转换导致不用索引

2. 根据联合索引的第二个及以后的字段单独查询用不到索引

3. 字段前面不能加函数/加减运算，否则会导致索引失效

4. 搜索严禁左模糊或者全模糊

5. 避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

6. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

7. 用IN或UNION来替换OR低效查询

8. 在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描

9. 删除表所有记录请用 truncate，不要用 delete

10. 存储过程和触发器设置

一、定位慢SQL

1.首先确认是否开启了慢查询

mysql> show variables like "%slow%";

slow_query_log为OFF，表示未开启慢查询，直接set global slow_query_log=on;slow_query_log_file是存放慢查询日志的地址

（set global 只是全局session生效，重启后失效,如果需要以上配置永久生效，需要在mysql.ini（linux my.cnf）中配置）

set global slow_query_log=on;

2.设置慢查询的时间限制

mysql> show variables like "long_query_time";

value值即为操作时长大于该值后就认为是慢sql

测试时值可以设置得小些

3.查询慢查询日志可定位具体的慢sql

Time ：日志记录的时间

User@Host：执行的用户及主机

Query_time：查询耗费时间 Lock_time 锁表时间 Rows_sent 发送给请求方的记录条数 Rows_examined：语句扫描的记录条数

SET timestamp：语句执行的时间点

（如何mysql是docker部署的，文件需要进入到mysql服务的内部才能查看到）

4.相关sql查询

查询mysql的操作信息show status 显示全部mysql操作信息

/* 获得mysql的插入次数; */

show status like "com_insert%";

/* 获得mysql的删除次数; */

show status like "com_delete%";

/* 获得mysql的查询次数; */

show status like "com_select%";

/* 获得mysql服务器运行时间; */

show status like "uptime";

/* 获得mysql连接次数; */

show status like 'connections';

/* 服务器启动以来执行时间最长的20条SQL语句; */

5.用Explain分析具体的sql语句

id:                        选择标识符

select_type:       表示查询的类型。

table:                   输出结果集的表

partitions:           匹配的分区

type:                    表示表的连接类型

possible_keys:   表示查询时，可能使⽤的索引

key:                      表示实际使⽤的索引

key_len:               索引字段的长度

ref:                       列与索引的比较

rows:                    扫描出的行数(估算的行数)

filtered:                按表条件过滤的⾏百分比

Extra:                   执行情况的描述和说明

6.用Explain字段介绍

        type字段说明：

system:表中只有一条数据，等于系统表（引擎只能使MYISAM和MEMORY）

const:使用主键或者唯一索引，可以将查询的变量转成常量。(例如：… where id=3 或者where name=‘name1’

eq_ref:类似ref,区别在于使用唯一索引，返回匹配的唯一一条数据（通常在连接时出现，例如：explain select t1.name from t1, t2 where t1.name= t2.name）。

ref: 非唯一性索引，可以返回多行匹配的数据。

range: 范围查询，使用索引返回一个范围中的行（例如：… where id >3)

index: 以索引顺序进行全表扫描，优点是不用排序，缺点是还要全表扫描。

all: 全表扫描，应尽量避免。

        extra字段说明：

using index: 使用了覆盖索引，覆盖索引的好处是一条SQL通过索引就可以返回我们需要的数据, 不需要通过索引回表。

using index condition: 在5.6版本后加入的新特性：索引下推（Index Condition Pushdown），索引下推是在非主键索引上的优化，可以有效减少回表的次数，大大提升了查询的效率。。查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围。会先条件过滤索引，过滤完索引后找到所有符合索引条件的数据行，随后用 WHERE 子句中的其他条件去过滤这些数据行； using index condition = using index + 回表 + where 过滤。

using where: 查询时没使用到索引，然后通过where条件过滤获取到所需的数据。

using temporary: 表示查询时，mysql使用临时表保存结果。效率较低，应当尽量避免。

using filesort: 当SQL中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操作的时候，MySQL不得不选择相应的排序算法来实现，这时就会出现Using filesort，效率较低，应该尽量避免。

二、慢SQL优化

1. 不使用子查询

SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name='hechunyang');

（优化只针对SELECT有效，对UPDATE/DELETE子 查询无效）

2. 读取适当的记录LIMIT M,N

可以改为

SELECT * FROM t WHERE 1 LIMIT 10;

3. 分组统计可以禁止排序

SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;

默认情况下，MySQL对所有GROUP BY col1，col2…的字段进⾏排序。如果查询包括GROUP BY，想要避免排序结果的消耗，则可以指定ORDER BY NULL禁止排序。

可以改为：

SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;

4. 禁止不必要的ORDER BY排序

SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id WHERE 1 = 1 ORDER BY u.create_time DESC;

可以改为：

SELECT count(1) FROM user u LEFT JOIN user_info i ON u.id = i.user_id;

5. 尽量不要超过三个表join

需要join的字段，数据类型保持绝对一致；多表关联查询时，保证被关联的字段需要有索引

6. 在varchar字段上建立索引时，必须指定索引长度

没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度。

索引的长度与区分度是一对矛盾体，一般对字符串类型数据，长度为20的索引，区分度会高达90%以上，可以使用count(distinct left(列名, 索引长度))/count(*)的区分度来确定

7. 不要使用 select *

只返回需要的字段

8. 排序请尽量使用升序

9. 尽量使用数字型字段

若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。

10. 避免索引失效

1. 字段类型转换导致不用索引

如字符串类型的不用引号，数字类型的用引号等，这有可能会用不到索引导致全表扫描；

2. 根据联合索引的第二个及以后的字段单独查询用不到索引

3. 字段前面不能加函数/加减运算，否则会导致索引失效

如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num/2=100

SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016

可以改为：

select id from t where num=100*2

SELECT * FROM t WHERE d >= '2016-01-01';

4. 搜索严禁左模糊或者全模糊

select name from t where name like %s
select name from t where name like %s%

如果需要请走搜索引擎来解决，因为索引文件具有B-Tree的最左前缀匹配特性，如果左边的值未确定，那么无法使用此索引。

5. 避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描

select id from t where num != 2

可以改为：

select id from t where num > 2 and  num < 2

6. 避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

select id from t where num is null

可以改为：设置num的默认值为0，确保没有null值

select id from t where num=0

7. 用IN或UNION来替换OR低效查询

SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;

可以改为：

SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);

或

SELECT FROM t WHERE LOC_IN = 10 UNION ALL SELECT FROM t WHERE LOC_IN = 20 UNION ALL SELECT * FROM t WHERE LOC_IN = 30

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了

select id from t where num between 1 and 3

8. 在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描

因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

9. 删除表所有记录请用 truncate，不要用 delete

10. 存储过程和触发器设置

在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。