Mysql 优化,慢查询

最近项目上遇到点问题,服务器出现链接超时。上次也是超时,问题定位到mongodb上,那次我修改好了,此次发现应该不是这个的问题了。java

初步怀疑是mysql这边出问题了,写的sql没通过压力测试,致使用户量多的时候,出现拥堵。mysql

 

好,那就来看看mysql方便的慢查询吧,来看看具体的哪些sql查询慢,从这里开始来优化下。sql

一:开启慢查询mongodb

先来看看慢查询日志设置的时间长度:数据库

  show VARIABLES LIKE 'long%'

 返回,long_query_time 指定了慢查询的阈值,即若是执行语句的时间超过该阈值则为慢查询语句,默认值为10秒。这里设置的为1s服务器

慢查询日志开启状况:app

SHOW VARIABLES LIKE 'slow%'

 返回:slow_query_log的值为ON为开启慢查询日志,OFF则为关闭慢查询日志。函数

slow_query_log_file 的值是记录的慢查询日志到文件中(注意:默认名为主机名.log,慢查询日志是否写入指定文件中,须要指定慢查询的输出日志格式为文件,相关命令为:show variables like ‘%log_output%’;去查看输出的格式)测试

经过以上命令,肯定慢查询已经打开了。而后去看慢查询日志就行。优化

因为这里用的是阿里云的数据库,因此提供了后台能够很方便的查询到日志和下载日志。

这里点击下载便可将慢查询的日志下载下来。

二:分析慢查询日志

1. 截取一段慢查询日志:

# Time: 180918 19:06:21
# User@Host: proxy[proxy] @  [192.168.0.16]  Id: 6707197
# Query_time: 1.015429  Lock_time: 0.000116 Rows_sent: 1  Rows_examined: 44438
SET timestamp=1537268781;
select
		id, user_id, device_uuid, bd_client_id, bd_user_id, bd_tag,
		nodisturb_mode, nodisturb_start_time,
		nodisturb_end_time, binding_time, device_os_type, app_type, state
		from app_mobile_device
		where user_id = '78436' 
			and app_type = 'YGY'
		order by binding_time desc;
# User@Host: proxy[proxy] @  [192.168.0.16]  Id: 6707236
# Query_time: 1.021662  Lock_time: 0.000083 Rows_sent: 1  Rows_examined: 44438
SET timestamp=1537268781;
select
		id, user_id, device_uuid, bd_client_id, bd_user_id, bd_tag,
		nodisturb_mode, nodisturb_start_time,
		nodisturb_end_time, binding_time, device_os_type, app_type, state
		from app_mobile_device
		where user_id = '14433' 
			and app_type = 'YGY'
		order by binding_time desc;

 这里能够看到:

Query_time (慢查询语句的查询时间)  都超过了设置的 1s,

Rows_sent (慢查询返回记录) 这里只返回了 1 条

Rows_examined (慢查询扫描过的行数)  44438    ->     经过这里大概能够看出问题很大

 

2.如今将这个SQL语句放到数据库去执行,并使用EXPLAIN分析 看下执行计划。

 

EXPLAIN									
select									
		id, user_id, device_uuid, bd_client_id, bd_user_id, bd_tag,							
		nodisturb_mode, nodisturb_start_time,							
		nodisturb_end_time, binding_time, device_os_type, app_type, state							
		from app_mobile_device							
		where user_id = '78436' 							
			and app_type = 'YGY'						
		order by binding_time desc;		

 

 查询结果是:

解释下参数:

  SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
select_type

SELECT类型,能够为如下任何一种:

  • SIMPLE:简单SELECT(不使用UNION或子查询)
  • PRIMARY:最外面的SELECT
  • UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句
  • DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询
  • UNION RESULT:UNION 的结果
  • SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT
  • DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询
  • DERIVED:导出表的SELECT(FROM子句的子查询)
table

输出的行所引用的表

type

联接类型。下面给出各类联接类型,按照从最佳类型到最坏类型进行排序:

  • system:表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
  • const:表最多有一个匹配行,它将在查询开始时被读取。由于仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数。const表很快,由于它们只读取一次!
  • eq_ref:对于每一个来自于前面的表的行组合,从该表中读取一行。这多是最好的联接类型,除了const类型。
  • ref:对于每一个来自于前面的表的行组合,全部有匹配索引值的行将从这张表中读取。
  • ref_or_null:该联接类型如同ref,可是添加了MySQL能够专门搜索包含NULL值的行。
  • index_merge:该联接类型表示使用了索引合并优化方法。
  • unique_subquery:该类型替换了下面形式的IN子查询的ref: value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr) unique_subquery是一个索引查找函数,能够彻底替换子查询,效率更高。
  • index_subquery:该联接类型相似于unique_subquery。能够替换IN子查询,但只适合下列形式的子查询中的非惟一索引: value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
  • range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。
  • index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这一般比ALL快,由于索引文件一般比数据文件小。
  • ALL:对于每一个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。
possible_keys

指出MySQL能使用哪一个索引在该表中找到行

key 显示MySQL实际决定使用的键(索引)。若是没有选择索引,键是NULL。
key_len 显示MySQL决定使用的键长度。若是键是NULL,则长度为NULL。
ref 显示使用哪一个列或常数与key一块儿从表中选择行。
rows 显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。多行之间的数据相乘能够估算要处理的行数。
filtered 显示了经过条件过滤出的行数的百分比估计值。
Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息

  • Distinct:MySQL发现第1个匹配行后,中止为当前的行组合搜索更多的行。
  • Not exists:MySQL可以对查询进行LEFT JOIN优化,发现1个匹配LEFT JOIN标准的行后,再也不为前面的的行组合在该表内检查更多的行。
  • range checked for each record (index map: #):MySQL没有发现好的可使用的索引,但发现若是来自前面的表的列值已知,可能部分索引可使用。
  • Using filesort:MySQL须要额外的一次传递,以找出如何按排序顺序检索行。
  • Using index:从只使用索引树中的信息而不须要进一步搜索读取实际的行来检索表中的列信息。
  • Using temporary:为了解决查询,MySQL须要建立一个临时表来容纳结果。
  • Using where:WHERE 子句用于限制哪个行匹配下一个表或发送到客户。
  • Using sort_union(...), Using union(...), Using intersect(...):这些函数说明如何为index_merge联接类型合并索引扫描。
  • Using index for group-by:相似于访问表的Using index方式,Using index for group-by表示MySQL发现了一个索引,能够用来查 询GROUP BY或DISTINCT查询的全部列,而不要额外搜索硬盘访问实际的表。

 这里能够发现:rows 为查询的行数,查询了4w多行,那慢是确定的了。

由于这里是好几个条件,而且没有使用一个索引,那就只能给添加索引了,

这里给选择添加普通多列索引,由于这个表在最开始设计出问题了,致使有重复的数据,不能设置惟一索引了。

ALTER  TABLE  app_mobile_device  ADD  INDEX user_app_type_only (  `user_id` ,`app_type` )

 索引设置了,再看下刚的SQL的执行计划。

能够发现rows 的检查行数,很明显的降低了。

到此,慢查询的使用和优化就基本完成了。

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