MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？

从今天开始，我将带你一起学习 MySQL 的性能调优。MySQL 数据库是互联网公司使用最

为频繁的数据库之一，不仅仅因为它开源免费，MySQL 卓越的性能、稳定的服务以及活跃

的社区都成就了它的核心竞争力。

我们知道，应用服务与数据库的交互主要是通过 SQL 语句来实现的。在开发初期，我们更

加关注的是使用 SQL 实现业务功能，然而系统上线后，随着生产环境数据的快速增长，之

前写的很多 SQL 语句就开始暴露出性能问题。

在这个阶段中， 我们应该尽量避免一些慢 SQL 语句的实现。 但话说回来，SQL 语句慢的原

因千千万，除了一些常规的慢 SQL 语句可以直接规避，其它的一味去规避也不是办法，我 们还要学会如何去分析、定位到其根本原因，并 总结一些常用的 SQL 调优方法 ，以备不时

之需。

那么今天我们就重点看看慢 SQL 语句的几种常见诱因，从这点出发，找到最佳方法，开启

高性能 SQL 语句的大门。

慢 SQL 语句的几种常见诱因

1. 无索引、索引失效导致慢查询

如果在一张几千万数据的表中以一个没有索引的列作为查询条件，大部分情况下查询会非常

耗时，这种查询毫无疑问是一个慢 SQL 查询。所以对于大数据量的查询，我们需要建立适

合的索引来优化查询。

虽然我们很多时候建立了索引，但在一些特定的场景下，索引还有可能会失效，所以索引失

效也是导致慢查询的主要原因之一。针对这点的调优，我会在第 34 讲中详解。

2. 锁等待

我们常用的存储引擎有 InnoDB 和 MyISAM，前者支持行锁和表锁，后者只支持表锁。

如果数据库操作是基于表锁实现的，试想下，如果一张订单表在更新时，需要锁住整张表，

那么其它大量数据库操作（包括查询）都将处于等待状态，这将严重影响到系统的并发性

能。

这时，InnoDB 存储引擎支持的行锁更适合高并发场景。但在使用 InnoDB 存储引擎时，我

们要特别注意行锁升级为表锁的可能。在批量更新操作时，行锁就很可能会升级为表锁。

MySQL 认为如果对一张表使用大量行锁，会导致事务执行效率下降，从而可能造成其它事

务长时间锁等待和更多的锁冲突问题发生，致使性能严重下降，所以 MySQL 会将行锁升

级为表锁。还有，行锁是基于索引加的锁，如果我们在更新操作时，条件索引失效，那么行

锁也会升级为表锁。

因此，基于表锁的数据库操作，会导致 SQL 阻塞等待，从而影响执行速度。在一些更新操

作（insert\update\delete）大于或等于读操作的情况下，MySQL 不建议使用 MyISAM

存储引擎。 除了锁升级之外，行锁相对表锁来说，虽然粒度更细，并发能力提升了，但也带来了新的问

题，那就是死锁。因此，在使用行锁时，我们要注意避免死锁。关于死锁，我还会在第 35

讲中详解。

3. 不恰当的 SQL 语句

使用不恰当的 SQL 语句也是慢 SQL 最常见的诱因之一。例如，习惯使用 <SELECT *>，

<SELECT COUNT(*)> SQL 语句，在大数据表中使用 <LIMIT M,N> 分页查询，以及对非

索引字段进行排序等等。

优化 SQL 语句的步骤

通常，我们在执行一条 SQL 语句时，要想知道这个 SQL 先后查询了哪些表，是否使用了索

引，这些数据从哪里获取到，获取到数据遍历了多少行数据等等，我们可以通过 EXPLAIN

命令来查看这些执行信息。这些执行信息被统称为执行计划。

1. 通过 EXPLAIN 分析 SQL 执行计划

假设现在我们使用 EXPLAIN 命令查看当前 SQL 是否使用了索引，先通过 SQL EXPLAIN

导出相应的执行计划如下：

下面对图示中的每一个字段进

id：每个执行计划都有一个 id，如果是一个联合查询，这里还将有多个 id。

select_type：表示 SELECT 查询类型，常见的有 SIMPLE（普通查询，即没有联合查

询、子查询）、PRIMARY（主查询）、UNION（UNION 中后面的查询）、

SUBQUERY（子查询）等。

table：当前执行计划查询的表，如果给表起别名了，则显示别名信息。

partitions：访问的分区表信息。

type：表示从表中查询到行所执行的方式，查询方式是 SQL 优化中一个很重要的指标，

结果值从好到差依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。

 

ALL：表示全表扫描，需要遍历全表来找到对应的行。

possible_keys：可能使用到的索引。

key：实际使用到的索引。

key_len：当前使用的索引的长度。

ref：关联 id 等信息。

rows：查找到记录所扫描的行数。

filtered：查找到所需记录占总扫描记录数的比例。

Extra：额外的信息。

2. 通过 Show Profile 分析 SQL 执行性能

上述通过 EXPLAIN 分析执行计划，仅仅是停留在分析 SQL 的外部的执行情况，如果我们

想要深入到 MySQL 内核中，从执行线程的状态和时间来分析的话，这个时候我们就可以

选择 Profile。

Profile 除了可以分析执行线程的状态和时间，还支持进一步选择 ALL、CPU、MEMORY、

BLOCK IO、CONTEXT SWITCHES 等类型来查询 SQL 语句在不同系统资源上所消耗的时

间。以下是相关命令的注释：

 

1 SHOW PROFILE [type [, type] ... ]

2 [FOR QUERY n]

3 [LIMIT row_count [OFFSET offset]]

4

5 type 参数：

6 | ALL ：显示所有开销信息

7 | BLOCK IO ：阻塞的输入输出次数

8 | CONTEXT SWITCHES ：上下文切换相关开销信息

9 | CPU ：显示 CPU 的相关开销信息

10 | IPC ：接收和发送消息的相关开销信息

11 | MEMORY ：显示内存相关的开销，目前无用

12 | PAGE FAULTS ：显示页面错误相关开销信息

13 | SOURCE ：列出相应操作对应的函数名及其在源码中的调用位置 ( 行数 ) 14 | SWAPS ：显示 swap 交换次数的相关开销信息

获取到 Query_ID 之后，我们再通过 Show Profile for Query ID 语句，就能够查看到对应

Query_ID 的 SQL 语句在执行过程中线程的每个状态所消耗的时间了：

常用的 SQL 优化

在使用一些常规的 SQL 时，如果我们通过一些方法和技巧来优化这些 SQL 的实现，在性能

上就会比使用常规通用的实现方式更加优越，甚至可以将 SQL 语句的性能提升到另一个数

量级。

1. 优化分页查询

通常我们是使用 <LIMIT M,N> + 合适的 order by 来实现分页查询，这种实现方式在没有

任何索引条件支持的情况下，需要做大量的文件排序操作（file sort），性能将会非常得糟

糕。如果有对应的索引，通常刚开始的分页查询效率会比较理想，但越往后，分页查询的性

能就越差。

这是因为我们在使用 LIMIT 的时候，偏移量 M 在分页越靠后的时候，值就越大，数据库检

索的数据也就越多。例如 LIMIT 10000,10 这样的查询，数据库需要查询 10010 条记录， 最后返回 10 条记录。也就是说将会有 10000 条记录被查询出来没有被使用到。

我们模拟一张 10 万数量级的 order 表，进行以下分页查询：

2. 优化 SELECT COUNT(*)

COUNT() 是一个聚合函数，主要用来统计行数，有时候也用来统计某一列的行数量（不统

计 NULL 值的行）。我们平时最常用的就是 COUNT(*) 和 COUNT(1) 这两种方式了，其实

两者没有明显的区别，在拥有主键的情况下，它们都是利用主键列实现了行数的统计。

但 COUNT() 函数在 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎所执行的原理是不一样的，通常在没有

任何查询条件下的 COUNT(*)，MyISAM 的查询速度要明显快于 InnoDB。

这是因为 MyISAM 存储引擎记录的是整个表的行数，在 COUNT(*) 查询操作时无需遍历表

计算，直接获取该值即可。而在 InnoDB 存储引擎中就需要扫描表来统计具体的行数。而

当带上 where 条件语句之后，MyISAM 跟 InnoDB 就没有区别了，它们都需要扫描表来

进行行数的统计。

如果对一张大表经常做 SELECT COUNT(*) 操作，这肯定是不明智的。那么我们该如何对

大表的 COUNT() 进行优化呢？

使用近似值

有时候某些业务场景并不需要返回一个精确的 COUNT 值，此时我们可以使用近似值来代

替。我们可以使用 EXPLAIN 对表进行估算，要知道，执行 EXPLAIN 并不会真正去执行查

询，而是返回一个估算的近似值。

增加汇总统计

如果需要一个精确的 COUNT 值，我们可以额外新增一个汇总统计表或者缓存字段来统计

需要的 COUNT 值，这种方式在新增和删除时有一定的成本，但却可以大大提升 COUNT() 的性能。

3. 优化 SELECT *

我曾经看过很多同事习惯在只查询一两个字段时，都使用 select * from table where xxx

这样的 SQL 语句，这种写法在特定的环境下会存在一定的性能损耗。

MySQL 常用的存储引擎有 MyISAM 和 InnoDB，其中 InnoDB 在默认创建主键时会创建

主键索引，而主键索引属于聚族索引，即在存储数据时，索引是基于 B + 树构成的，具体

的行数据则存储在叶子节点。

而 MyISAM 默认创建的主键索引、二级索引以及 InnoDB 的二级索引都属于非聚族索引，

即在存储数据时，索引是基于 B + 树构成的，而叶子节点存储的是主键值。

假设我们的订单表是基于 InnoDB 存储引擎创建的，且存在 order_no、status 两列组成的

组合索引。此时，我们需要根据订单号查询一张订单表的 status，如果我们使用 select *

from order where order_no='xxx’来查询，则先会查询组合索引，通过组合索引获取到

主键 ID，再通过主键 ID 去主键索引中获取对应行所有列的值。

如果我们使用 select order_no, status from order where order_no='xxx’来查询，则只

会查询组合索引，通过组合索引获取到对应的 order_no 和 status 的值。

总结

在开发中，我们要尽量写出高性能的 SQL 语句，但也无法避免一些慢 SQL 语句的出现，或

因为疏漏，或因为实际生产环境与开发环境有所区别，这些都是诱因。面对这种情况，我们

可以打开慢 SQL 配置项，记录下都有哪些 SQL 超过了预期的最大执行时间。首先，我们可

以通过以下命令行查询是否开启了记录慢 SQL 的功能，以及最大的执行时间是多少：

1 Show variables like 'slow_query%';

2 Show variables like 'long_query_time';

如果没有开启，我们可以通过以下设置来开启：

1 set global slow_query_log='ON'; // 开启慢 SQL 日志

2 set global slow_query_log_file='/var/lib/mysql/test-slow.log';// 记录日志地址

3 set global long_query_time=1;// 最大执行时间

除此之外，很多数据库连接池中间件也有分析慢 SQL 的功能。总之，我们要在编程中避免

低性能的 SQL 操作出现，除了要具备一些常用的 SQL 优化技巧之外，还要充分利用一些

SQL 工具，实现 SQL 性能分析与监控。