常见 MySQL 的慢查询优化方式！

得到如下结果：显示结果分析：

table | type | possible_keys | key |key_len | ref | rows | Extra EXPLAIN列的解释：

table 显示这一行的数据是关于哪张表的

type 这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

rows 显示需要扫描行数

key 使用的索引

三，常见的慢查询优化

（1）索引没起作用的情况

使用LIKE关键字的查询语句

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置索引才会起作用。

使用多列索引的查询语句

MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引最多可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件使用了这些字段中的第一个字段时，索引才会被使用。

（2）优化数据库结构

合理的数据库结构不仅可以使数据库占用更小的磁盘空间，而且能够使查询速度更快。数据库结构的设计，需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。

将字段很多的表分解成多个表

对于字段比较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。

增加中间表

对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。

（3）分解关联查询

将一个大的查询分解为多个小查询是很有必要的。

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效，例如：

SELECT * FROM tag

JOIN tag_post ON tag_id = tag.id

JOIN post ON tag_post.post_id = post.id

WHERE tag.tag = ‘mysql’;

分解为：

SELECT * FROM tag WHERE tag = ‘mysql’;

SELECT * FROM tag_post WHERE tag_id = 1234;

SELECT * FROM post WHERE post.id in (123,456,567);

（4）优化LIMIT分页

在系统中需要分页的操作通常会使用limit加上偏移量的方法实现，同时加上合适的order by 子句。如果有对应的索引，通常效率会不错，否则MySQL需要做大量的文件排序操作。

一个非常令人头疼问题就是当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。

优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

对于下面的查询：

select id,title from collect limit 90000,10;

该语句存在的最大问题在于limit M,N中偏移量M太大（我们暂不考虑筛选字段上要不要添加索引的影响），导致每次查询都要先从整个表中找到满足条件 的前M条记录，之后舍弃这M条记录并从第M+1条记录开始再依次找到N条满足条件的记录。

如果表非常大，且筛选字段没有合适的索引，且M特别大那么这样的代价是非常高的。试想，如我们下一次的查询能从前一次查询结束后标记的位置开始查找，

找到满足条件的100条记录，并记下下一次查询应该开始的位置，以便于下一次查询能直接从该位置 开始，这样就不必每次 查询都先从整个表中先找到满足条件的前M条记录，舍弃，在从M+1开始再找到100条满足条件的记录了。

方法一：虑筛选字段（title）上加索引

title字段加索引 （此效率如何未加验证）

方法二：先查询出主键id值

select id,title from collect where id>=(select id from collect order by id limit 90000,1) limit 10;

原理：先查询出90000条数据对应的主键id的值，然后直接通过该id的值直接查询该id后面的数据。

方法三：“关延迟联”

如果这个表非常大，那么这个查询可以改写成如下的方式：

Select news.id, news.description from news inner join (select id from news order by title limit 50000,5) as myNew using(id);

这里的“关延迟联”将大大提升查询的效率，它让MySQL扫描尽可能少的页面，获取需要的记录后再根据关联列回原表查询需要的所有列。这个技术也可以用在优化关联查询中的limit。

方法四：建立复合索引 acct_id和create_time

select * from acct_trans_log WHERE acct_id = 3095 order by create_time desc limit 0,10

日志分析工具mysqldumpslow

在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow

查看mysqldumpslow的帮助信息：

Usage: mysqldumpslow [ OPTS… ] [ LOGS… ]

Parse and summarize the MySQL slow query log. Options are

–verbose verbose

–help write this text to standard output

-v verbose

-s ORDER what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), ‘at’ is default

ar: average rows sent

c: count

r: rows sent

-r reverse the sort order (largest last instead of first)

-a don’t abstract all numbers to N and strings to ‘S’

-g PATTERN grep: only consider stmts that include this string

default is ‘*’, i.e. match all

-l don’t subtract lock time from total time

-s, 是表示按照何种方式排序，

c: 访问计数

l: 锁定时间

r: 返回记录

t: 查询时间

al:平均锁定时间

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以扫码获取！！（备注Java获取）

总结

在清楚了各个大厂的面试重点之后，就能很好的提高你刷题以及面试准备的效率，接下来小编也为大家准备了最新的互联网大厂资料。

《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！

[外链图片转存中…(img-2oLMgyrt-1713664679988)]

[外链图片转存中…(img-ywOEedep-1713664679988)]

《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！