SQL慢查询

分析MySQL语句查询性能的方法除了使用 EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。


1 导致SQL慢查询的原因

在遇到慢 SQL 情况时,不能简单的把原因归结为 SQL 编写问题(虽然这是最常见的因素),实际上导致慢 SQL 有很多因素,甚至包括硬件和 mysql 本身的 bug。

  1. SQL编写问题

  2. 业务实例相互干绕对 IO/CPU 资源争用

  3. 服务器硬件

  4. MYSQL BUG


2 SQL编写问题

针对SQL编写导致的慢 SQL,优化起来还是相对比较方便的。正如上一节提到的正确的使用索引能加快查询速度,那么我们在编写 SQL 时就需要注意与索引相关的规则:

  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. mysql 不支持函数转换,所以字段前面不能加函数,否则这将用不到索引;

  3. 不要在字段前面加减运算;

  4. 字符串比较长的可以考虑索引一部份减少索引文件大小,提高写入效率;

  5. like % 在前面用不到索引;

  6. 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;

  7. 不要使用 select *;

  8. 排序请尽量使用升序 ;

  9. or 的查询尽量用 union 代替 (Innodb);

  10. 复合索引高选择性的字段排在前面;

  11. order by / group by 字段包括在索引当中减少排序,效率会更高。

  12. 尽量规避大事务的 SQL,大事务的 SQL 会影响数据库的并发性能及主从同步;

  13. 分页语句 limit 的问题;

  14. 删除表所有记录请用 truncate,不要用 delete;

  15. 不让 mysql 干多余的事情,如计算;

  16. 输写 SQL 带字段,以防止后面表变更带来的问题,性能也是比较优的 ( 涉及到数据字典解析,请自行查询资料);

  17. 在 Innodb上用 select count(*),因为 Innodb 会存储统计信息;

  18. 慎用 Oder by rand()。

【赛迪网-IT技术报道】SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:   1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)     2、I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应。     3、没有创建计算列导致查询不优化。     4、内存不足     5、网络速度慢     6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)     7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)     8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。     9、返回了不必要的行和列     10、查询语句不好,没有优化 ●可以通过以下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上,增加读取速度,以前可以将Tempdb应放在RAID0上,SQL2000不在支持。数据量(尺寸)越大,提高I/O越重要。 2、纵向、横向分割表,减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式,限制结果集的数据量。注意填充因子要适当(最好是使用默认值0)。索引应该尽量小,使用字节数小的列建索引好(参照索引的创建),不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段。 5、提高网速。 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。 配置虚拟内存:虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000时,可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的1.5倍。如果另外安装了全文检索功能,并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询,可考虑:将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。将SQL Server max server memory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍(虚拟内存大小设置的一半)。 7、增加服务器CPU个数;但是必须 明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务,就可以在处理器上运行。例如耽搁查询 的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行,SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作UPDATE,INSERT, DELETE还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离;OLTP和OLAP分离 10、分布式分区视图可用于实现数据库服务器联合体。 联合体是一组分开管理的服务器,但它们相互协作分担系统的处理负荷。这种通过分区数据形成数据库服务器联合体的机制能够扩大一组服务器,以支持大型的多层 Web 站点的处理需要。有关更多信息,参见设计联合数据库服务器。(参照SQL帮助文件''分区视图'') a、在实现分区视图之前,必须先水平分区表 b、 在创建成员表后,在每个成员服务器上定义一个分布式分区视图,并且每个视图具有相同的名称。这样,引用分布式分区视图名的查询可以在任何一个成员服务器上 运行。系统操作如同每个成员服务器上都有一个原始表的复本一样,但其实每个服务器上只有一个成员表和一个分布式分区视图。数据的位置对应用程序是透明的。 11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长,它会降低服务器的性能。 在T-sql的写法上有很大的讲究,下面列出常见的要点:首先,DBMS处理查询计划的过程是这样的:   1、 查询语句的词法、语法检查     2、 将语句提交给DBMS的查询优化器     3、 优化器做代数优化和存取路径的优化     4、 由预编译模块生成查询规划     5、 然后在合适的时间提交给系统处理执行     6、 最后将执行结果返回给用户。 其次,看一下SQL SERVER的数据存放的结构:一个页面的大小为8K(8060)字节,8个页面为一个盘区,按照B树存放。
<think>嗯,用户问的是SQL慢查询,我需要先理解什么是慢查询慢查询应该是指执行时间较长的SQL语句,可能会影响数据库性能。首先,我得回忆一下慢查询的定义,可能是在数据库中配置一个阈值,超过这个时间的查询就被记录下来。 接下来,要解释为什么需要关注慢查询。可能的原因包括性能瓶颈、用户体验差、资源占用高等。然后,用户可能需要知道如何识别慢查询,比如通过MySQL慢查询日志,或者使用EXPLAIN分析执行计划。 还要考虑慢查询的常见原因,比如没有索引、表结构设计不合理、复杂查询等。解决方案部分需要提到优化索引、重构查询语句、分库分表等方法。另外,可能需要提到数据库配置参数,比如long_query_time的设置。 用户可能对实际操作步骤感兴趣,比如如何开启慢查询日志,如何分析日志文件。或许还要介绍一些工具,比如pt-query-digest,或者监控工具如Percona Toolkit。 需要确保语言通俗易懂,避免太专业的术语,但又要准确。可能还要举例子,比如一个没有索引的查询导致速度变慢,加上索引后的改善。同时,注意回答的结构,分点说明定义、影响、原因、解决方案等部分。 检查是否有遗漏点,比如慢查询日志的配置方法,或者如何解读EXPLAIN的结果。是否需要提到数据库版本差异?比如MySQL 5.6和8.0在慢查询处理上的不同?或者是否需要提醒用户定期监控和优化? 最后,确保用中文回答,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但这里可能用不上太多公式,不过数学表达式如果有的话要注意格式。保持回答结构清晰,分步骤说明,帮助用户理解如何处理SQL慢查询问题。</think>SQL慢查询指的是执行时间较长、消耗资源较多的数据库查询语句,这类查询可能导致数据库性能下降,影响用户体验。以下从核心概念、影响、原因和解决方案四个部分进行介绍: --- ### **1. 核心概念** - **定义**:在数据库中,若一个SQL查询的执行时间超过预设阈值(例如MySQL默认`long_query_time=10秒`),则会被标记为慢查询。 - **记录方式**:通过数据库的**慢查询日志**(Slow Query Log)记录详细信息,包括SQL语句、执行时间、锁时间、扫描行数等。 - **关键指标**: - **执行时间**:SQL从开始到返回结果的耗时。 - **扫描行数**:如`rows_examined`(MySQL)反映查询效率。 - **锁时间**:等待锁的耗时,尤其是高并发场景。 --- ### **2. 慢查询的影响** - **性能瓶颈**:占用数据库连接资源,导致其他查询排队。 - **用户体验**:页面响应变慢,甚至超时。 - **硬件成本**:CPU、内存、磁盘IO等资源消耗增加。 - **连锁反应**:可能引发死锁、连接池耗尽等问题。 --- ### **3. 常见原因** #### **3.1 索引问题** - **无合适索引**:例如`WHERE name='张三'`但`name`字段未建索引。 - **索引失效**:函数操作(如`WHERE YEAR(create_time)=2023`)、隐式类型转换(如字符串与数字比较)导致索引失效。 #### **3.2 复杂查询** - **多表JOIN**:未优化关联条件或表数据量过大。 - **子查询嵌套**:多层子查询可能生成临时表,效率低下。 - **排序分组**:`ORDER BY`或`GROUP BY`字段无索引,触发文件排序(`Using filesort`)。 #### **3.3 数据量过大** - 单表数据量超过千万级,全表扫描耗时增加。 #### **3.4 其他原因** - **数据库配置不当**:如内存分配不足、日志未异步写入。 - **网络延迟**:分布式数据库中跨节点查询的传输耗时。 --- ### **4. 解决方案** #### **4.1 定位慢查询** - **开启慢查询日志**(以MySQL为例): ```sql -- 查看配置 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%'; -- 启用日志 SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; -- 设置阈值(单位:秒) SET GLOBAL long_query_time = 2; ``` - **分析工具**: - 使用`mysqldumpslow`或`pt-query-digest`解析日志。 - 通过`EXPLAIN`分析执行计划,观察是否使用索引、扫描行数等。 #### **4.2 优化索引** - **添加缺失索引**: ```sql CREATE INDEX idx_name ON users(name); ``` - **避免索引失效**: - 避免对字段使用函数或表达式。 - 使用覆盖索引(查询字段全在索引中)。 #### **4.3 重构SQL** - **简化查询逻辑**: - 将子查询改写为JOIN。 - 分页时使用`WHERE id > 1000 LIMIT 10`替代`LIMIT 1000,10`。 - **分批处理**: - 大查询拆分为多个小查询(例如分页批量处理)。 #### **4.4 数据库调优** - **调整配置**: - 增加`innodb_buffer_pool_size`(缓存池大小)。 - 优化查询缓存(注意:MySQL 8.0已移除查询缓存)。 - **读写分离**:将读请求分流到从库。 - **分库分表**:按业务拆分大表或使用分区表。 --- ### **5. 示例分析** **问题SQL**: ```sql SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' ORDER BY create_time DESC; ``` - **现象**:执行耗时5秒。 - **诊断**: - `EXPLAIN`显示`type=ALL`(全表扫描),`rows=500,000`。 - `status`字段无索引,排序字段`create_time`无索引。 - **优化**: ```sql ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status_create_time(status, create_time); ``` --- ### **总结** SQL慢查询的优化需要结合索引设计、SQL重构、数据库配置和架构调整。定期监控慢查询日志,并借助`EXPLAIN`工具分析执行计划,是提升数据库性能的关键手段。
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