1.没有索引或者sql没有命中索引导致索引失效
2.单表数据量过多,导致查询瓶颈
3.网络原因或者机器负载过高
4.热点数据导致单点数据负载不均衡
第一种:
检查慢查询日志,找出耗时最长的sql语句,进行分析,
如:利用执行计划explain,去查询是否命中了索引,没有命中的话,尝试优化sql语句,保证sql去索引执行。
添加索引:符合最左匹配原则
最左匹配原则:最左优先,以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。
第二种:
对表进行拆分:1.水平分表 2.垂直分表
参考:垂直分表和水平分表
如果单表拆分1000张表
分库:根据后缀0-100 放一个库 依次类推,分10个库,根据业务主键,把请求路由切到不同的库进行查询,均摊流量
第三种:
读写分离:myqsql 主从数据库,进行读写分离,一主多从部署,主库只用来写,从库用来读
第四种:
+缓存:热点数据存缓存
本文探讨了SQL查询性能问题的四个关键点:未命中索引的优化、单表过大时的拆分策略(水平和垂直),读写分离的应用,以及热点数据缓存的使用。通过慢查询分析和索引调整,提升数据库查询效率。
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