尚硅谷MySQL数据库高级-03-查询截取分析

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原创 2023-12-01 09:24:33 193 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Mysql 设计超市经营管理系统，包括员工库存表（stock）和仓库表（warehouse）无论是哪家公司，都很重视高并发高可用的技术，重视基础，重视JVM。面试是一个双向选择的过程，不要抱着畏惧的心态去面试，不利于自己的发挥。同时看中的应该不止薪资，还要看你是不是真的喜欢这家公司，是不是能真的得到锻炼。其实我写了这么多，只是我自己的总结，并不一定适用于所有人，相信经过一些面试，大家都会有这些感触。最后我整理了一些面试真题资料，技术知识点剖析教程，还有和广大同仁一起交流学习共同进步，还有一些职业经验的分享。《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》点击传送门。阅读详情

转载参考：

https://github.com/RingoTangs/LearningNote/blob/master/MySQL/MySQL.md
https://blog.youkuaiyun.com/qq_21579045/article/details/99702766

查询截取分析的步骤

分析：
- 1、观察，至少跑1天，看看生产的慢SQL情况。
- 2、开启慢查询日志，设置阈值，比如超过5秒钟的就是慢SQL，并将它抓取出来。
- 3、explain + 慢SQL分析。
- 4、show Profile。
- 5、运维经理 OR DBA，进行MySQL数据库服务器的参数调优。
总结（大纲）：
- 1、慢查询的开启并捕获。
- 2、explain + 慢SQL分析。
- 3、show Profile查询SQL在MySQL数据库中的执行细节和生命周期情况。
- 4、MySQL数据库服务器的参数调优。

查询优化

永远小表驱动大表

优化原则：对于MySQL数据库而言，永远都是小表驱动大表。

/**
* 举个例子：可以使用嵌套的for循环来理解小表驱动大表。
* 以下两个循环结果都是一样的，但是对于MySQL来说不一样，
* 第一种可以理解为，和MySQL建立5次连接每次查询1000次。
* 第一种可以理解为，和MySQL建立1000次连接每次查询5次。
*/
for(int i = 1; i <= 5; i ++){
    for(int j = 1; j <= 1000; j++){
        
    }
}
// ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~
for(int i = 1; i <= 1000; i ++){
    for(int j = 1; j <= 5; j++){
        
    }
}

IN和EXISTS

/* 优化原则：小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集 */

/* IN适合B表比A表数据小的情况*/
SELECT * FROM `A` WHERE `id` IN (SELECT `id` FROM `B`)

/* EXISTS适合B表比A表数据大的情况 */
SELECT * FROM `A` WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM `B` WHERE `B`.id = `A`.id);

EXISTS：
- SELECT … FROM table WHERE EXISTS(subquery)
- 该语法可以理解为：将主查询的数据，放到子查询中做条件验证，根据验证结果（TRUE或FALSE）来决定主查询的数据结果是否得以保留。
- 提示
  - EXISTS（subquery）只返回TRUE或FALSE，因此子查询中的SELECT *也可以是SELECT 1或SELECT ‘X’，官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单，因此没有区别。
  - EXISTS子查询的实际执行过程可能经过了优化而不是我们理解上的逐条对比，如果担心效率问题，可进行实际检验以确定是否有效率问题。
  - EXISTS子查询往往也可以用条件表达式/其他子查询或者JOIN来替代，何种最优需要具体问题具体分析。

ORDER BY优化

Case

mysql> show index from tblA;
+-------+------------+----------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table | Non_unique | Key_name       | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+-------+------------+----------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| tblA  |          1 | idx_A_ageBirth |            1 | age         | A         |           3 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |               |
| tblA  |          1 | idx_A_ageBirth |            2 | birth       | A         |           3 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
+-------+------------+----------------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
2 rows in set (0.01 sec)

mysql> explain select * from tblA where age > 20 order by age;
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys  | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | idx_A_ageBirth | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA where age > 20 order by age,birth;
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys  | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | idx_A_ageBirth | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA where age > 20 order by birth;
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys  | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | idx_A_ageBirth | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using where; Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA where age > 20 order by birth,age;
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys  | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | idx_A_ageBirth | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using where; Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+----------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA  order by birth;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | NULL          | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA where  birth > '2016-01-28 00:00:00' order by birth;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | NULL          | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |    33.33 | Using where; Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+------------------------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA where  birth > '2016-01-28 00:00:00' order by age;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                    |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | NULL          | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |    33.33 | Using where; Using index |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+--------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select * from tblA order by age asc,birth desc;
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
| id | select_type | table | partitions | type  | possible_keys | key            | key_len | ref  | rows | filtered | Extra                       |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
|  1 | SIMPLE      | tblA  | NULL       | index | NULL          | idx_A_ageBirth | 9       | NULL |    3 |   100.00 | Using index; Using filesort |
+----+-------------+-------+------------+-------+---------------+----------------+---------+------+------+----------+-----------------------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

理论

MySQL支持两种方式的排序
- FileSort和Index，Index效率高。FileSort方式效率较低。
- Using Index，它指MySQL扫描索引本身完成排序。
ORDER BY满足两种情况，会使用Index方式排序：
- ORDER BY语句使用索引最左前列
- 使用Where子句(只能是常量)与ORDER BY子句条件列组合满足索引最左前列
如果不在索引列上，filesort有两种算法：mysql就要启动双路排序和单路排序。
- 双路排序
  - MySQL4.1之前是使用双路排序，字面意思就是两次扫描磁盘，最终得到数据。读取行指针和order by列，对他们进行排序，然后扫描已经排好序的列表，按照列表中的值重新从列表中读取对应的数据输出。
  - 从磁盘取排序字段，在buffer进行排序，再从磁盘读取其他字段。
  - 取一批数据，要对磁盘进行了两次扫描，众所周知，I\O是很耗时的，所以在mysql4.1之后，出现了第二种改进的算法，就是单路排序
- 单路排序
  - 从磁盘读取查询需要的所有列，按照order by列在buffer对它们进行排序，然后扫描排序后的列表进行输出，它的效率更快一些，避免了第二次读取数据。并且把随机IO变成了顺序IO，但是它会使用更多的空间。
- 结论及引申出的问题
  - 由于单路是后出的，总体而言好过双路
  - 但是用单路有问题
    - 本来想省一次I/O操作，反而导致了大量的I/O操作，反而得不偿失。（原因：数据的总大小超过sort_buffer的容量）
单路复用算法的优化策略：
- 增大sort_buffer_size参数的设置。
- 增大max_length_for_sort_data参数的设置。
提高ORDER BY排序的速度：
- ORDER BY时使用SELECT *是大忌，查什么字段就写什么字段，这点非常重要。在这里的影响是：
  - 当查询的字段大小总和小于max_length_for_sort_data而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会使用单路排序算法，否则使用多路排序算法。
  - 两种排序算法的数据都有可能超出sort_buffer缓冲区的容量，超出之后，会创建tmp临时文件进行合并排序，导致多次IO，但是单路排序算法的风险会更大一些，所以要增大sort_buffer_size参数的设置。
- 尝试提高sort_buffer_size：不管使用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，当然，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程的。
- 尝试提高max_length_for_sort_data：提高这个参数，会增加用单路排序算法的概率。但是如果设置的太高，数据总容量sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘IO活动和低的处理器使用率。

小总结

/* 创建a b c三个字段的索引 */
idx_table_a_b_c(a, b, c)

/* 1.ORDER BY 能使用索引最左前缀 */
ORDER BY a;
ORDER BY a, b;
ORDER BY a, b, c;
ORDER BY a DESC, b DESC, c DESC;

/* 2.如果WHERE子句中使用索引的最左前缀定义为常量，则ORDER BY能使用索引 */
WHERE a = 'Ringo' ORDER BY b, c;
WHERE a = 'Ringo' AND b = 'Tangs' ORDER BY c;
WHERE a = 'Ringo' AND b > 2000 ORDER BY b, c;

/* 3.不能使用索引进行排序 */
ORDER BY a ASC, b DESC, c DESC;  /* 排序不一致 */
WHERE g = const ORDER BY b, c;   /* 丢失a字段索引 */
WHERE a = const ORDER BY c;      /* 丢失b字段索引 */
WHERE a = const ORDER BY a, d;   /* d字段不是索引的一部分 */
WHERE a IN (...) ORDER BY b, c;  /* 对于排序来说，多个相等条件(a=1 or a=2)也是范围查询 */

GORUP BY优化

GROUP BY实质是先排序后进行分组，遵照索引建的最佳左前缀。
当无法使用索引列时，会使用Using filesort进行排序，增大max_length_for_sort_data参数的设置和增大sort_buffer_size参数的设置，会提高性能。
WHERE执行顺序高于HAVING，能写在WHERE限定条件里的就不要写在HAVING中了。

慢查询日志

概念

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阈值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。
long_query_time的默认值是10，意思是运行10秒以上的语句。
由它来查看哪些SQL超出了我们的最大忍耐时间值，比如一条sql执行超过5秒钟，我们就算慢SQL，希望能收集超过5秒的sql，结合之前的explain进行全面分析。

特别说明

默认情况下，MySQL数据库没有开启慢查询日志需要我们手动来设置这个参数。
当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件。

慢查询日志的操作

命令

查看慢查询日志是否开启：SHOW VARIABLES LIKE ‘%slow_query_log%’;。
开启慢查询日志：SET GLOBAL slow_query_log = 1;
关于慢查询的参数slow_query_log_file，它指定慢查询日志文件的存放路径，系统默认会给一个缺省的文件host-name-slow.log（如果没有指定参数slow_query_log_file的话）

# 1、查看慢查询日志是否开启
mysql> SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';
+---------------------+--------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                |
+---------------------+--------------------------------------+
| slow_query_log      | OFF                                  |
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/1dcb5644392c-slow.log |
+---------------------+--------------------------------------+
2 rows in set (0.01 sec)

# 2、开启慢查询日志
mysql> SET GLOBAL slow_query_log = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

开启了慢查询日志后，什么样的SQL才会被记录到慢查询日志里面呢？这个是由参数long_query_time控制的，默认情况下long_query_time的值为10秒(是大于，而不是大于等于)
MySQL中查看long_query_time的时间：SHOW VARIABLES LIKE ‘long_query_time%’;。
- 为什么设置后看不出变化（设置3之后，查询依然显示10）：需要重新连接或新开一个会话才能看到修改值。

# 查看long_query_time 默认是10秒
# 只有SQL的执行时间>10才会被记录
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time%';
+-----------------+-----------+
| Variable_name   | Value     |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

在这里插入图片描述

慢查询日志的总记录条数：SHOW GLOBAL STATUS LIKE ‘%Slow_queries%’;。

mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Slow_queries  | 3     |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

配置文件(永久)

# my.cnf
[mysqld]
# 1.这个是开启慢查询。注意ON需要大写
slow_query_log=ON  

# 2.这个是存储慢查询的日志文件。这个文件不存在的话，需要自己创建
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/slow.log

# 3.这个是设置慢查询的时间，设置为3秒(是大于，而不是大于等于)
long_query_time=3

# 4.日志类型
log_output=FILE

# 5.重启mysql

案列

在这里插入图片描述

日志分析工具

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。
mysqldumpslow --help，查看mysqldumpslow的帮助信息
- s：是表示按照何种方式排序
- c：访问次数
- I：锁定时间
- r：返回记录
- t：查询时间
- al：平均锁定时间
- ar：平均返回记录数
- at：平均查询时间
- t：即为返回前面多少条的数据
- g：后边搭配一个正则匹配模式，大小写不敏感

# 2、 案例
# 2.1、得到返回记录集最多的10个SQL
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/slow.log
 
# 2.2、得到访问次数最多的10个SQL
mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/slow.log
 
# 2.3、得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/slow.log

# 2.4、另外建议使用这些命令时结合|和more使用，否则出现爆屏的情况
mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/slow.log | more

批量插入数据脚本

环境准备

由于开启过慢查询日志，开启了bin-log，我们就必须为function指定一个参数，否则使用函数会报错。

# 在mysql中设置 
# log_bin_trust_function_creators 默认是关闭的 需要手动开启
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'log_bin_trust_function_creators';
+---------------------------------+-------+
| Variable_name                   | Value |
+---------------------------------+-------+
| log_bin_trust_function_creators | OFF   |
+---------------------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SET GLOBAL log_bin_trust_function_creators=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

[mysqld]
log_bin_trust_function_creators=ON

创建函数

# 1、函数：随机产生字符串
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_string(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
    DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwsyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
    DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    WHILE i < n DO
    SET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
    SET i = i + 1;
    END WHILE;
    RETURN return_str;
END $$

# 2、函数：随机产生部门编号
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION rand_num() RETURNS INT(5)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET i = FLOOR(100 + RAND() * 10);
    RETURN i;
END $$

创建存储过程

# 1、函数：向dept表批量插入
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insert_dept(IN START INT(10),IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0;
    REPEAT
    SET i = i + 1;
    INSERT INTO dept(deptno,dname,loc) VALUES((START + i),rand_string(10),rand_string(8));
    UNTIL i = max_num
    END REPEAT;
    COMMIT;
END $$

# 2、函数：向emp表批量插入
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE insert_emp(IN START INT(10),IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
    SET autocommit = 0;
    REPEAT
    SET i = i + 1;
    INSERT INTO emp(empno,ename,job,mgr,hiredata,sal,comm,deptno) VALUES((START + i),rand_string(6),'SALESMAN',0001,CURDATE(),2000,400,rand_num());
    UNTIL i = max_num
    END REPEAT;
    COMMIT;
END $$

调用存储过程

# 1、调用存储过程向dept表插入10个部门。
DELIMITER ;
CALL insert_dept(100,10);

# 2、调用存储过程向emp表插入50万条数据。
DELIMITER ;
CALL insert_emp(100001,500000);

Show Profile

概念

Show Profile：MySQL提供可以用来分析当前会话中语句执行的资源消耗情况。可以用于SQL的调优的测量。
默认情况下，参数处于关闭状态，并保存最近15次的运行结果。

分析步骤

是否支持，看看当前的MySQL版本是否支持。

# 查看Show Profile功能是否开启
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'profiling';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| profiling     | OFF   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

开启Show Profile功能，默认是关闭的，使用前需要开启。

# 开启Show Profile功能
mysql> SET profiling=ON;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

运行SQL-模拟

SELECT * FROM `emp` GROUP BY `id`%10 LIMIT 150000;

SELECT * FROM `emp` GROUP BY `id`%20 ORDER BY 5;

查看结果，执行SHOW PROFILES

mysql>  SHOW PROFILES;
+----------+------------+---------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                             |
+----------+------------+---------------------------------------------------+
|        1 | 0.62360600 | SELECT * FROM `emp` GROUP BY `id`%10 LIMIT 150000 |
|        2 | 0.59990050 | SELECT * FROM `emp` GROUP BY `id`%20 ORDER BY 5   |
+----------+------------+---------------------------------------------------+
2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)

诊断SQL，SHOW PROFILE cpu,block io FOR QUERY Query_ID[上一步前面的问题SQL数字号码];

mysql> SHOW PROFILE cpu,block io FOR QUERY 1;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status               | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting             | 0.000064 | 0.000060 |   0.000000 |            0 |             0 |
| checking permissions | 0.000009 | 0.000008 |   0.000000 |            0 |             0 |
| Opening tables       | 0.000020 | 0.000019 |   0.000000 |            0 |             0 |
| init                 | 0.000026 | 0.000026 |   0.000000 |            0 |             0 |
| System lock          | 0.000008 | 0.000008 |   0.000000 |            0 |             0 |
| optimizing           | 0.000006 | 0.000006 |   0.000000 |            0 |             0 |
| statistics           | 0.000032 | 0.000033 |   0.000000 |            0 |             0 |
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