mysql查询速度慢的原因[整理版]

在以前的博客中陆续记录了有关查询效率方面的文章。今天在整理一下,写上自己的一些心得记录如下:
常见查询慢的原因常见的话会有如下几种:
1、没有索引或没有用到索引。
PS:索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表 的所有记录,直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多,这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引,MySQL无需扫描任何记录 即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录,通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
索引类型
普通索引:这是最基本的索引类型,没唯一性之类的限制。
唯一性索引:和普通索引基本相同,但所有的索引列只能出现一次,保持唯一性。
主键:主键是一种唯一索引,但必须指定为"PRIMARY KEY"。
全文索引:MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中,全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。
2、IO吞吐量小形成了瓶颈。
PS:这是从系统层来分析MYSQL是比较耗IO的。一般数据库监控也是比较关注IO。
监控命令:$iostat -d -k 1 10
参数 -d 表示,显示设备(磁盘)使用状态;-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位;1 10表示,数据显示每隔1秒刷新一次,共显示10次。
3、内存不足
监控内存使用:vmstat [-n] [延时[次数]]
Memory

swpd: 切换到交换内存上的内存(默认以KB为单位)
• 如果 swpd 的值不为0,或者还比较大,比如超过100M了,但是si, so 的值长期为0,这种情况我们可以不用担心,不会影响系统性能。
free: 空闲的物理内存
buff: 作为buffer cache的内存,对块设备的读写进行缓冲
cache: 作为page cache的内存, 文件系统的cache• 如果 cache 的值大的时候,说明cache住的文件数多,如果频繁访问到的文件都能被cache住,那么磁盘的读IO bi 会非常小。
4、网络速度慢
ping IP -t 查看是否有丢包。
5、一次查询的数据量过大。
比如没有分页查询,一次提取上万条记录。数据库有可能卡死。
6、出现死锁
所谓死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.
Show innodb status检查引擎状态 ,可以看到哪些语句产生死锁。
执行show  processlist找到死锁线程号.然后Kill processNo
7、返回了不必要的行或列
一般查询SQL语句一定要将字段明确指定。而不要使用*进行查询
8、注意UNion和UNion all 的区别。UNION all好
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。所以union all的效率肯定要高!
9、

转载于:https://www.cnblogs.com/likeju/p/4703969.html

<think>嗯,用户想解决数据库查询的问题,需要优化性能。首先,我得回忆一下之前学过的数据库优化方法。根据引用里的内容,索引、查询语句优化、分库分表这些好像都是关键点。 首先,索引优化。引用3提到合理的索引能提高查询速度,尤其是WHERE和JOIN的列。不过要避免过多索引,否则会影响写操作。复合索引可能有用,比如同时用user_id和created_at的时候。那应该先检查有没有合适的索引,可能用户的问题是没有建立必要的索引,或者索引太多导致写性能下降。 然后是查询语句优化。引用2和3都提到了优化SQL语句,比如避免SELECT *,减少联表查询,使用EXPLAIN分析执行计划。用户可能需要检查他们的SQL语句是否有不必要的复杂操作,或者是否能用更高效的JOIN方式。 分库分表是另一个点,引用4提到关系型数据库和NoSQL结合使用。如果数据量太大,单表性能可能不行,分表或者分区可以减轻负担。分库还能分散压力,但需要考虑事务一致性的问题。 缓存机制,引用4提到用缓存减少数据库压力。比如Redis缓存热点数据,或者数据库自带的查询缓存。不过要注意缓存一致性问题,避免脏数据。 硬件和参数调优,比如增加内存、调整连接数,这些属于基础设施层面的优化。可能用户需要评估当前的硬件配置是否足够,或者数据库参数是否合理。 定期维护也很重要,比如重建索引、更新统计信息,避免索引碎片影响性能。用户可能需要定期执行这些维护任务。 监控工具方面,查询日志和性能分析工具可以帮助定位问题。用户可能还没开启查询日志,或者没有定期分析执行计划。 最后,架构优化,比如读写分离、冷热数据分离,或者引入NoSQL。根据业务场景选择合适的方案,比如读多写少的情况用读写分离可能有效。 综合这些点,应该分步骤指导用户:先分析查询原因,检查索引和SQL语句,再考虑分库分表、缓存,最后硬件和架构调整。同时要结合监控工具持续优化。可能用户需要具体的操作步骤,比如如何用EXPLAIN,如何创建索引,或者如何配置查询日志。还要注意平衡读写性能,避免过度优化导致其他问题。</think>以下是通过分步骤方法优化数据库查询性能的具体方案,结合引用内容和实践经验: ### 一、定位查询(先诊断后治疗) 1. **开启查询日志** MySQL示例配置: ```sql SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL long_query_time = 2; -- 超过2秒的查询记录 ``` 通过日志分析工具(如`mysqldumpslow`)识别高频查询[^3] 2. **执行计划分析** 使用`EXPLAIN`命令查看SQL执行路径: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id=123 AND status='paid'; ``` 重点关注`type`列(应避免ALL全表扫描)和`Extra`列(应避免Using filesort/temporary) ### 二、索引优化(效果最直接的优化) 1. **创建复合索引规则** 对高频查询`WHERE user_id=123 AND created_at>'2023-01-01'`,创建: ```sql CREATE INDEX idx_user_created ON orders(user_id, created_at); ``` 索引字段顺序遵循**最左前缀原则**,区分度高的字段在前 2. **避免索引失效场景** - 不要在索引列进行运算:`WHERE YEAR(create_time)=2023` → `WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'` - 避免前导通配符:`LIKE '%keyword%'` → `LIKE 'keyword%'` ### 三、SQL语句优化(成本最低的优化) 1. **减少数据扫描量** ```sql -- 优化前 SELECT * FROM products WHERE category='electronics'; -- 优化后 SELECT id, name, price FROM products WHERE category='electronics' AND stock > 0 ORDER BY create_time DESC LIMIT 100; ``` 明确指定字段,添加筛选条件限制结果集[^2] 2. **改写复杂查询** 将关联子查询改为JOIN: ```sql -- 优化前 SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 1000); -- 优化后 SELECT u.* FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id WHERE o.amount > 1000; ``` ### 四、架构优化(应对大数据量) 1. **分表策略示例** ```sql -- 按时间范围分表 CREATE TABLE orders_2023Q1 (LIKE orders INCLUDING ALL); CREATE TABLE orders_2023Q2 (LIKE orders INCLUDING ALL); ``` 通过应用层路由查询到具体分表 2. **读写分离配置** 在MySQL中设置主从复制: ```sql -- 主库 GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replica_user'@'%'; -- 从库 CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_host', MASTER_USER='replica_user', MASTER_PASSWORD='password'; ``` ### 五、缓存应用(快速见效方案) Redis缓存示例: ```python def get_order(order_id): cache_key = f"order:{order_id}" data = redis.get(cache_key) if not data: data = db.execute("SELECT * FROM orders WHERE id=?", order_id) redis.setex(cache_key, 3600, data) # 缓存1小时 return data ``` ### 六、参数调优示例 MySQL关键参数调整: ```ini # my.cnf innodb_buffer_pool_size = 80%物理内存 # 缓存池大小 max_connections = 1000 # 最大连接数 thread_cache_size = 100 # 线程缓存 ``` ### 监控维护方案 建立自动化监控体系: 1. 使用Prometheus+Granafa监控QPS、查询率等指标 2. 每周执行索引碎片整理: ```sql ALTER TABLE orders REBUILD PARTITION ALL; ``` 3. 每月更新统计信息: ```sql ANALYZE TABLE orders; ```
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