性能调优之数据库调优-数据库的慢查询

基本概念

数据库的 ​慢查询 是指执行时间超过预期或系统设定阈值的查询语句。慢查询通常会导致系统性能下降，甚至影响用户体验。以下是一个例子：

假设有一个包含百万条数据的用户表，其中包括用户ID、用户名和邮箱等信息。现在需要查询出用户名为"John"的用户信息。

如果数据库表没有建立索引，执行以下查询语句可能会导致慢查询：

SELECT * FROM users WHERE username = 'John';

由于没有索引支持，数据库系统需要对整个用户表进行全表扫描，逐行比对用户名是否为"John"，消耗大量系统资源和时间。这会导致查询操作的执行时间较长，影响整个数据库的性能。

为了解决这个问题，可以在用户表的用户名字段上建立索引，提高查询效率：

CREATE INDEX idx_username ON users(username);

建立索引后，执行相同的查询将会更快地定位到符合条件的用户记录，避免慢查询问题。

性能测试中，如何识别慢查询并定位原因

在性能测试中，识别慢查询并定位其原因是优化数据库性能的关键步骤。

1、通过数据库的慢查询日志及数据库监控工具

1.1 ​启用慢查询日志

大多数数据库系统都支持慢查询日志功能，可以记录执行时间超过指定阈值的查询。

MySQL

• 在 MySQL 配置文件中（my.cnf 或 my.ini）启用慢查询日志：

[mysqld]
slow_query_log = 1    #启用慢查询日志，1为启用，0为关闭
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log     #日志位置
long_query_time = 1.5  # 单位为秒，记录执行时间超过1.5秒的查询

• 重启 MySQL 服务后，慢查询日志将记录到指定文件中。 

PostgreSQL

•  PostgreSQL 配置文件（postgresql.conf）中启用慢查询日志：

  log_min_duration_statement = 1000  # 记录执行时间超过1000毫秒的查询

• 重启 PostgreSQL 服务后，慢查询日志将记录到日志文件中。

SQL Server

• 使用 SQL Server Profiler 或 Extended Events 捕获慢查询。

Oracle

• 使用 AWR（Automatic Workload Repository）或 SQL Trace 捕获慢查询。

1.2. ​使用数据库监控工具

数据库监控工具可以实时捕获和分析慢查询。

MySQL

• 使用 Performance Schema 或 SHOW PROCESSLIST 查看当前执行的查询。

  SHOW FULL PROCESSLIST;

PostgreSQL

• 使用 pg_stat_activity 视图查看当前执行的查询。

  SELECT * FROM pg_stat_activity;

SQL Server

• 使用 sys.dm_exec_requests 和 sys.dm_exec_sql_text 视图查看当前执行的查询。

  SELECT 
      r.session_id,
      r.status,
      r.