MySQL性能分析实战

0. 雨后小故事

        在遥远的“云顶镇”，有一个传说，说是在雨季，任何在雨中编写的代码都会变得无比强大。这里的程序员“流光”深信不疑，尤其是他开发的一款名为“瞬息商城”的应用，旨在提供超快的购物体验。

        某天，一场突如其来的大雨倾盆而下，流光灵机一动，决定趁着这场雨优化他的“瞬息商城”。他冲到窗边，让雨水拍打在键盘上，一边听着雨声，一边敲击着代码，希望雨神能赋予他的程序神奇的力量。

        然而，正当流光沉浸在代码的海洋中时，一个不小心，一杯水泼到了电脑上，导致电脑死机，刚刚写的代码全部丢失，包括一个至关重要的SQL查询。这个查询负责处理所有交易，它的缺失使得“瞬息商城”突然变成了“蜗牛商城”。

        流光急得团团转，这时，他的好友，也是位程序员，建议他使用数据库性能分析工具，找出问题所在。流光听从建议，借助`EXPLAIN`和慢查询日志，很快定位到了问题，并且在雨停之前，修复了代码，甚至优化了查询，使得“瞬息商城”比雨前还要快！

        当雨过天晴，太阳露出微笑，流光重启“瞬息商城”，应用如同脱胎换骨一般，不仅恢复了超快的性能，还意外地加入了雨天自动推荐雨伞和防水产品的功能，这让用户惊喜不已，也让“瞬息商城”在“云顶镇”赢得了前所未有的好评。

        流光从这次经历中学到了，虽然传说中的魔法也许不存在，但掌握好代码优化和性能分析的技巧，就能在任何天气下创造奇迹。而“云顶镇”的居民，则永远记得那场改变“瞬息商城”命运的雨，以及流光如何在雨中书写传奇的故事。

        虽然是故事，但也让我们初步了解到性能分析和优化的重要性。今天，我们就从四个方面来看看如何对mysql的性能进行分析。

1. SQL执行频率

SQL执行频率指的是特定类型的SQL语句在一定时间内被调用的次数。这有助于理解数据库的工作负载，比如你可以检查哪些类型的查询（如INSERT、UPDATE、DELETE或SELECT）最常被执行。

示例: 假设你想要查看全局的SQL执行频率，可以执行以下命令：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%';

这会列出所有以Com_开头的变量，它们代表了不同类型的SQL语句的执行次数。例如，Com_select显示的是SELECT语句的执行次数。

2. 慢查询日志

慢查询日志是MySQL用来记录那些执行时间超过预设阈值（默认通常是10秒）的SQL语句的日志。这能帮助你找到性能瓶颈，特别是那些长时间运行的查询。

示例: 要启用慢查询日志，我们需要编辑MySQL配置文件（ /etc/my.cnf 或 /etc/my.ini ），并添加或修改以下行：

# 开启慢查询日志
slow_query_log = 1
# 设置慢查询时间，超过此时间，会被标记为慢查询
long_query_time = 2
# 查看是否开启了慢查询
show variables like 'slow_query_log';

这里，long_query_time定义了慢查询的阈值，即2秒。

3. Profiling

Profiling是一种更详细的性能分析方式，它可以显示查询执行的每个阶段所花费的时间，包括用户统计、查询时间、锁等待时间等。

示例: 首先，确保你的MySQL实例启用了Profiling功能：

SET profiling = 1;

查看profile是否已经开启：

SELECT @@have_profiling;

然后执行一个查询，之后使用以下命令来查看Profiling信息，即每一条SQL的耗时情况

SHOW PROFILES;

要获取特定查询的详细信息，可以使用：

SHOW PROFILE FOR QUERY query_id;

其中query_id是你要分析的查询的ID。

4. EXPLAIN

EXPLAIN命令用于展示查询的执行计划，它显示了MySQL如何决定执行查询，包括使用哪些索引，以及数据是如何被读取的。

示例: 考虑以下SQL查询：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

使用EXPLAIN来查看其执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'value';

输出的结果可能看起来像这样：

1+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------+------+----------+
2| id | select_type | table | type   | possible_keys | key     | key_len | ref  | rows | Extra |
3+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------+------+----------+
4|  1 | SIMPLE      | t1    | index  | PRIMARY       | PRIMARY | 4       | NULL |    1 | Using index |
5+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+------+------+----------+

下面我们来说说 explain 中每个字段的作用，理解这些字段有助于帮助我们理解查询的执行方式和优化点。

1. id

   • 这个字段标识了查询的执行序列号，用于指示SQL语句的执行顺序。具有相同id的行可以并行执行，而不同的id则可能表示子查询或不同的执行步骤。
   • 较大的id值可能意味着更高的执行优先级，尤其是在涉及多个查询块的情况下。

2. select_type

   • 描述查询的类型，比如：
     • SIMPLE: 单一的SELECT语句，没有子查询或联合。
     • PRIMARY: 包含子查询的主查询。
     • SUBQUERY: 子查询。
     • DERIVED: 导出表。
     • UNION: UNION语句的第一个SELECT。
     • UNION RESULT: UNION语句的结果。

3. table

   • 显示当前执行计划涉及的具体表名。

4. type

   • 描述了访问表的方式，这是非常重要的优化信息，常见的类型有：
     • ALL: 全表扫描，效率最低。
     • index: 使用索引进行全索引扫描。
     • range: 使用索引扫描某个范围内的数据。
     • ref: 使用索引查找单行数据。
     • eq_ref: 对于每一行记录，只匹配表中的一行记录。
     • const: 常量表，只匹配一行。
     • system: 表只有一行（系统表）。
     • NULL: 不需要访问表或索引。

5. possible_keys

   • 列出了可以应用于查询的索引列表，但并不一定被实际使用。

6. key

   • 显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果为NULL，则没有使用索引。

7. key_len

   • 表示MySQL在索引中使用的字节数，这可以用来评估索引的效率。

8. ref

   • 显示了索引列上被用于查找的列或常量，即连接匹配条件。

9. rows

   • MySQL估计为了找到所需记录需要读取的行数，这个数字越小通常表示查询越高效。

10. Extra

    • 包含了额外的信息，比如：
      • Using where: 表示WHERE子句被使用。
      • Using temporary: 使用了临时表。
      • Using filesort: 数据需要进行排序。
      • Using index: 仅使用索引中的信息，不需要访问表本身。
      • Impossible WHERE noticed after reading const tables: 由于WHERE条件的存在，查询结果不可能。