针对排序字段和条件字段添加联合索引,还有就是如果查询是有范围的,没有跨维度查询,可以考虑表分区或分表。
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问题
我们有一个 SQL,用于找到没有主键 / 唯一键的表,但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢,怎么办?
实验
我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境,此处省略搭建步骤。
写个简单的脚本,制造一批带主键和不带主键的表:
执行一下脚本:
现在执行以下 SQL 看看效果:
...
执行了 16.80s,感觉是非常慢了。
现在用一下 DBA 三板斧,看看执行计划:
感觉有点惨,由于 information_schema.columns 是元数据表,没有必要的统计信息。
那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL:
我们格式化一下 SQL:
可以看到 MySQL 将
select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询
转换成了
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询
如果我们自己是 MySQL,在执行非关联子查询时,可以使用很简单的策略:
select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录,找到满足条件的记录,存放在临时表 C 中,建好索引2. 扫描 A 表中的记录,与临时表 C 中的记录进行比对,直接在索引里比对,
而关联子查询就需要循环迭代:
select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA: 扫描 B 表,找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。
显然,关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。
我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果(缓存这一步叫物化,MATERIALIZATION),但MySQL 认为不缓存更快,我们就需要给予 MySQL 一定指导。
...
可以看到执行时间变成了 0.67s。
整理
我们诊断的关键点如下:
\1. 对于 information_schema 中的元数据表,执行计划不能提供有效信息。
\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL,我们猜测了优化器发生了误判。
\3. 我们增加了 hint,指导 MySQL 正确进行优化判断。
但目前我们的实验仅限于猜测,猜中了万事大吉,猜不中就无法做出好的诊断。
1、ORDER BY的索引优化。如果一个SQL语句形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] ORDER BY [sort];
在[sort]这个栏位上建立索引就可以实现利用索引进行order by 优化。
2、WHERE + ORDER BY的索引优化,形如:
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] = [value] ORDER BY [sort];
建立一个联合索引(columnX,sort)来实现order by 优化。
注意:如果columnX对应多个值,如下面语句就无法利用索引来实现order by的优化
SELECT [column1],[column2],…. FROM [TABLE] WHERE [columnX] IN ([value1],[value2],…) ORDER BY[sort];
3、WHERE+ 多个字段ORDER BY
SELECT * FROM [table] WHERE uid=1 ORDER x,y LIMIT 0,10;
建立索引(uid,x,y)实现order by的优化,比建立(x,y,uid)索引效果要好得多。
MySQL Order By不能使用索引来优化排序的情况
* 对不同的索引键做 ORDER BY :(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key1, key2;
* 在非连续的索引键部分上做 ORDER BY:(key_part1,key_part2建立联合索引;key2建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key_part2;
* 同时使用了 ASC 和 DESC:(key_part1,key_part2建立联合索引)
SELECT * FROM t1 ORDER BY key_part1 DESC, key_part2 ASC;
* 用于搜索记录的索引键和做 ORDER BY 的不是同一个:(key1,key2分别建立索引)
SELECT * FROM t1 WHERE key2=constant ORDER BY key1;
* 如果在WHERE和ORDER BY的栏位上应用表达式(函数)时,则无法利用索引来实现order by的优化
SELECT * FROM t1 ORDER BY YEAR(logindate) LIMIT 0,10;
一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句
1,slow_query_log
这个参数设置为ON,可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。
2,long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时,就会被记录到日志中,建议设置为1或者更短。
3,slow_query_log_file
记录日志的文件名。
4,log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON,可以捕获到所有未使用索引的SQL语句,尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。
二、检测mysql中sql语句的效率的方法
1、通过查询日志
(1)、Windows下开启MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time = 2
(2)、Linux下启用MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
说明
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
为慢查询日志存放的位置,一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限,一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录;
long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录;
2.show processlist 命令
SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。
各列的含义和用途:
ID列
一个标识,你要kill一个语句的时候很有用,用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。
user列
显示单前用户,如果不是root,这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。
host列
显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。
db列
显示这个进程目前连接的是哪个数据库。
command列
显示当前连接的执行的命令,一般就是休眠(sleep),查询(query),连接(connect)。
time列
此这个状态持续的时间,单位是秒。
state列
显示使用当前连接的sql语句的状态,很重要的列,后续会有所有的状态的描述,请注意,state只是语句执行中的某一个状态,一个 sql语句,以查询为例,可能需要经过copying to tmp table,Sorting result,Sending data等状态才可以完成
info列
显示这个sql语句,因为长度有限,所以长的sql语句就显示不全,但是一个判断问题语句的重要依据。
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
复制从服务器正在连接主服务器。
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
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
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。
User Lock
正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables
该线程得到通知,数据表结构已经被修改了,需要重新打开数据表以取得新的结构。然后,为了能的重新打开数据表,必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知:FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert
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。
大部分状态对应很快的操作,只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟,那么可能是有问题发生了,需要检查一下。
还有其他的状态没在上面中列出来,不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。
例如如图:
3、explain来了解SQL执行的状态
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法,在select语句前加上explain就可以了:
例如:
explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id
结果如图
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
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引。如果为空,没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
key
实际使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下,可以在SELECT语句 中使用USE INDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引
key_len
使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下,长度越短越好
ref
显示索引的哪一列被使用了,如果可能的话,是一个常数
rows
MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
Extra
关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢
extra列返回的描述的意义
Distinct
一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行,就不再搜索了
Not exists
MYSQL优化了LEFT JOIN,一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行,就不再搜索了
Range checked for each Record(index map:#)
没有找到理想的索引,因此对于从前面表中来的每一个行组合,MYSQL检查使用哪个索引,并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一
Using filesort
看到这个的时候,查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行
Using index
列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的,这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候
Using temporary
看到这个的时候,查询需要优化了。这里,MYSQL需要创建一个临时表来存储结果,这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上,而不是GROUP BY上
Where used
使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行,并且连接类型ALL或index,这就会发生,或者是查询有问题不同连接类型的解释(按照效率高低的顺序排序)
const
表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询(索引可以是主键或惟一索引)。因为只有一行,这个值实际就是常数,因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待
eq_ref
在连接中,MYSQL在查询时,从前面的表中,对每一个记录的联合都从表中读取一个记录,它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用
ref
这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分(比如,利用最左边前缀)时发生。对于之前的表的每一个行联合,全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好
range
这个连接类型使用索引返回一个范围中的行,比如使用或查找东西时发生的情况
index
这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描(比ALL更好,因为索引一般小于表数据)
ALL
这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描,这一般比较糟糕,应该尽量避免
既然查询速度特别快 而且你也只需要排名前一百条的语句,可以用where语句再过滤一下,然后对查询出来的语句再进行排序。相对来说需要排序的数据量会少一些。
例如:
1、select top 100 * from mytable order by operateDate;
2、select * from (select top 100 * from mytable ) a order by a.operateDate;
如果表内数据量比较大的话 ,2 的速度是优于1的。毕竟1是先对表内所有数据排序,然后再进行查询,2只需要排序过滤之后的数据。
对结果进行排序操作的代价可能很高,因此可以通过避免排序或让参与排序的数据行更少来优化查询性能。
当 MySQL 不能使用索引产生有序结果时,它必须对数据行进行排序。这有可能是在内存中进行也可能是在磁盘进行,但 MySQL 始终将这个过程称之为 filesort,即便实际上并没有使用一个文件。
如果用于排序的值可以一次性放入排序缓存中,MySQL 可以在内存中使用快排算法进行排序。如果 MySQL 不能在内存中进行排序,则会在磁盘中按块逐块排序。它对每个块使用快排算法,然后在将这些排序好的块合并到结果中。
有两个文件排序(filesort)算法:
很难说哪种算法更有效,对每个算法来说都会有最优和最坏案例。MySQL 在数据表全部列加上用于排序的列的大小不超过 max_length_for_sort_data 时会使用单次遍历算法。可以通过修改这个参数影响排序算法的选择。
需要注意的是,MySQL 的 filesort使用的临时存储空间可能会超出你的预期,这是因为它对每个排序元素都分配了固定大小的存储空间。这些存储空间要足够大以便容下存储最大的元素,而且 VARCHAR这类字段使用的是对应的最大长度。而且,如果使用的是 UTF-8字符集,MuSQL 会对每个字符分配3个字节。结果是,我们会发现那些没怎么优化的查询会导致磁盘上的临时存储空间是数据表自身存储空间的好几倍。
而在对联合查询进行排序时,MySQL 可能会在查询执行过程中执行两次文件排序。如果 ORDER BY 子句只是引用联合查询的第一张表,MySQL 可以先对这个表进行文件排序,然后再处理联合查询。如果是这种情况,在 EXPLAIN 时会在 Extra 字段显示“Using filesort”。而对于其他的排序情况——例如排序不是针对第一张表,或者是 ORDER BY 使用的列对应了不止一个数据表,MySQL 必须使用临时表缓存查询结果,然而在联合查询完成后,再对临时表进行文件排序。在这种情况下,EXPLAIN 会在 Extra 字段显示“Using temorary; Using filesort”。如果包含 LIMIT 约束的话,会发生在文件排序后,因此临时表和文件排序的存储空间可能非常大。
MySQL 5.6在只需要对数据行的子集(例如 LIMIT)进行排序时,引入了一个重大改进。相对于对整个结果集进行排序再返回部分数据,MySQL 有时候会在排序的时候直接丢弃掉不需要的数据行来提高效率。不管怎么样,排序也需要小心使用,很可能会导致存储占用的飙升最终导致系统负荷过大。