MySQL索引分析和优化
2021-08-23 17:34:09 2 举报AI智能生成
MySQL索引分析和优化
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大纲/内容
索引分析和优化
EXPLAIN
MySQL提供了一个EXPLAIN命令，它可以对Select语句进行分析，并输出Select执行的详细信息，供开发人员有针对性的优化
输出
select_type
表示查询的类型
常用值
SIMPLE
表示查询语句不包含子查询或union
PRIMARY
表示此查询是最外层的查询
UNION
表示此查询是Union的第二个或后续的查询
DEPEDENT UNION
表示Union中的第二个或后续的查询语句，使用了外面查询结果
UNION RESULT
Union的结果
SUBQUERY
子查询语句
DEPENDENT SUBQUERY
子查询语句依赖外层查询的结果
最常见的查询类型是SIMPLE，表示查询没有子查询也没用到Union查询
type
表示存储引擎查询数据采用的方式，比较重要的一个属性，通过它可以判断出查询是全表扫描还是基于索引的部分扫描
常用值如下，从上至下效率依次增强
ALL
表示全表扫描，性能最差
index
表示基于索引的全表扫描，先扫描索引再扫描全表数据
range
等
ref
表示使用非唯一索引进行单值查询
eq_ref
一般情况下出现在多表join查询，表示前面表的每一个记录，只能匹配后面表的一行结果
const
表示使用主键或唯一索引做等值查询，常量查询
NULL
表示不用访问表，速度最快
key_len
表示查询使用了索引的字节数量，可以判断是否全部使用了组合索引
计算规则
字符串类型
字符串长度跟字符集有关：latin1：1，gbk：2、utf8：3、utf8mb4：4
char(n)：n*字符集长度
varchar(n)：n*字符集长度+2字节
数值类型
TINYINT：1字节
SMALLINIT：2字节
MEDIUMINT：3字节
INT、FLOAT：4字节
BIGINT、BOUBLE：8字节
时间类型
DATE：3字节
TIMESTAMP：4字节
DATETIME：8字节
字段类型
NULL属性占用1字节，如果字段设置了NOT NULL，则没有此项
extra
表示很多额外的信息，各种操作会在Extra提示相关信息
常见有
Using where
表示查询需要通过索引回表查询数据
Using Index
表示查询需要通过索引，索引就可以满足所需数据
Using filesort
表示查询出来的结果需要额外排序，数据量小在内存，大的话在磁盘，因此有Using filesort建议优化
Using temproary
查询使用到了临时表，一般出现于去重、分组等操作
possible_keys
表示查询时能够使用到的索引，注意并不一定会真正使用，显示的是索引名称
key
表示查询时真正使用到的索引，显示的是索引名称
rows
MySQL查询优化器会根据统计信息，估算SQL要查询到结果需要扫描多少行记录
原则上rows是越少效率越高，可以直观的了解SQL效率高低
回表查询
辅助索引的叶子节点存储的是主键值和索引字段值，通过辅助索引无法直接定位行记录，通常情况下，需要扫描两遍索引树
先通过辅助索引定位主键值，然后再通过聚集索引定位行记录，这就叫做回表查询，它的性能比扫一遍索引树低
通过索引查询主键值，然后再去聚集索引查询记录信息
覆盖索引
explain的输出结果extra字段为Using Index时，能够触发索引覆盖
只需要在一颗索引树上就能获取SQL所需的所有列数据，无需回表，速度更快，这就叫做覆盖索引
实现的最常见方法
将被查询的字段，建立到组合索引
最左前缀原则
复合索引使用时遵循最左前缀原则，即最左优先
查询中使用到最左边的列，那么查询就会使用到索引，如果从索引的第二列开始查找，索引将失效
Like查询
MySQL在使用Like模糊查询时，索引是可以被使用的，只有把%字符写在后面才会使用到索引
Null查询
对于MySQL来说，Null是一个特殊值，从概念上讲，Null意味着“一个未知值”，它的处理方式与其他值有些不同
不能使用=、这样的运算符
对Null做算术运算的结果都是Null
count时不会包括Null行
Null比空字符串需要更多的存储空间
....
Null列需要增加额外的空间来记录其值是否为Null。对于MyISAM表，每一个空列额外占用一位，四舍五入到最接近的字节
虽然MySQL可以在含有Null的列上使用索引，但Null和其他数据是有区别的，不建议列上允许为Null
最好设置Not Null，并设置默认值
索引和排序
MySQL查询支持filesort和index两种方式排序
filesort
先把结果查出，然后在缓存或磁盘进行排序操作，效率较低
指利用索引自动实现排序，不需另做排序操作，效率会比较高
filesort有两种排序算法
双路排序
需要两次磁盘扫描读取，最终得到用户数据
第一次将排序字段读取出来，然后排序，第二次去读取其他字段数据
单路排序
从磁盘查询所需的所有列数据，然后在内存排序将结果返回
如果查询数据超出缓存sort_buffer，会导致多次磁盘读取操作，并创建临时表，最后产生了多次IO，反而会增加负担
解决方案
少使用select *
增加sort_buffer_size容量
增加max_length_for_sort_data容量
index场景
Order by 子句索引列组合满足索引最左前列
where子句 + Order By子句索引列组合满足索引最左前列
filesort场景
对索引列同时使用了ASC和DESC
Where子句和Order By子句满足最左前缀，但Where子句使用了范围查询（、in）
Order By 或者 Where + Order By索引列没有满足索引最左前列
使用了不同的索引，MySQL每次只采用一个索引，Order By涉及了两个索引
Where 子句和Order By子句，使用了不同的索引
Where 子句或Order By子句索引列使用了表达式，包括函数表达式
查询优化
慢查询
定位
开启慢查询日志
show variables like '%slow_query_log%'
long_query_time
指定慢查询的阈值，单位s，如果SQL执行时间超过阈值，就属于慢查询记录到日志文件中
log_queries_not_using_indexes
表示会记录没有使用索引的查询SQL，前提是slow_query_log值为ON，否则不会奏效
查看慢查询日志
文本查看
直接使用文本编辑器打开慢查询日志
主要包含
time
日志记录的时间
User@host
执行的用户/主机
Query_time
执行的时间
Lock_time
锁表时间
Rows_sent
发送给请求方的记录数，结果数量
Rows_examined
语句扫描的记录条数
Set timestamp
语句执行的时间点
执行的具体SQL语句
使用mysqldumpslow查看
MySQL提供了一个慢查询日志分析工具mysqldumpslow，可以通过该工具分析慢查询日志
在MySQL bin目录下执行命令
perl mysqldumpslow.pl --help
运行如下命令查看慢查询日志信息
使用第三方分析工具
pt-query-digest
mysqlsla
优化
索引和慢查询
MySQL判断一条语句是否为慢查询，主要依据SQL语句的执行时间，对比long_query_time
查询是否使用索引，只是表示一个SQL语句的执行过程，而是否为慢查询，是由它执行的时间决定的
使用索引时，不要只关注是否起作用，应该关心索引是否减少了查询扫描的数据行数
对于一个大表，不止要创建索引，还要考虑索引过滤性，过滤性好，执行速度才会快
提高索引过滤性
索引过滤性与索引字段、表的数据量、表设计结构都有关系
根据SQL增加索引
还可以使用MySQL 5.7引入的虚拟列，做联合索引
原因总结
全表扫描
explain分析，type=ALL
全索引扫描
explain分析，type=INDEX
索引过滤性不好
靠索引的字段选形，数据量和状态、表设计
频繁的回表查询开销
尽量少用select *，尽量使用覆盖索引
分页查询
一般性分页
使用简单的limit子句就可以实现
如果偏移量固定，返回记录数对执行时间
随着记录量越大，所花费的时间也会越来越多
如果查询偏移量变化，返回记录数固定对执行时间
随着偏移量增大，查询时间急剧增加
优化方案
step1：利用覆盖索引优化
step2：利用子查询优化
MySQL
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