如何分析Mysql慢SQL？

内容摘要：

• 开启慢查询日志捕获慢SQL
• 使用explain分析慢SQL
• 使用show profile查询SQL执行细节
• 常见的SQL语句优化

一、开启慢查询日志捕获慢SQL

① 查询mysql是否开启慢日志捕获：

SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';

如果还没开启的话，开启：

SET GLOBAL slow_query_log=1;

②  查看慢查询的时间阙值：

SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%long_query_time%';

可以根据实际情况去调整时间：

SET GLOBAL long_query_time=2;

③ 查询多少SQL超过了慢查询时间的阙值： 

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

④ 使用MySQL提供的日志分析工具mysqldumpslow，获取差慢SQL

举例：

--获取慢日志中最多的10个SQL

./mysqldumpslow -s r -t 10 /PATH/TO/慢日志文件

--获取按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句

mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" 慢日志文件

更多用法可以使用：./mysqldumpslow --help 查看

二、使用explain分析慢SQL

举例：

EXPLAIN SELECT a.username FROM tb_admin a LEFT JOIN tb_group p ON a.groupId = p.id WHERE a.username = 'xiaophai' LIMIT 1

1、id

SELECT查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行SELECT语句或操作表的顺序
包含三种情况：

① id相同，执行顺序由上至下
② id不同，如果是子查询，id序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
③ 既有相同的，又有不同的。id如果相同认为是一组，执行顺序由上至下；在所有组中，id值越大优先级越高，越先执 行。

2、select_type

SIMPLE:   简单SELECT查询，查询中不包含子查询或者UNION
     

PRIMARY: 查询中包含任何复杂的子部分，最外层的查询
    

SUBQUERY: SELECT或WHERE中包含的子查询部分
    

DERIVED: 在FROM中包含的子查询被标记为DERIVER(衍生)， MySQL会递归执行这些子查询，把结果放到临时表中
    

UNION: 若第二个SELECT出现UNION，则被标记为UNION, 若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层子查询将被标记为DERIVED
    

UNION RESULT: 从UNION表获取结果的SELECT

3、table
    

显示这一行数据是关于哪张表的

4、type
    

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
 

system>const>eq_ref>ref>fulltext>ref_or_null>index_merge>unique_subquery>index_subquery>range>index>ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现
    

const：如果通过索引依次就找到了，const用于比较主键索引或者unique索引。因为只能匹配一行数据，所以很快。如果将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
    

eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
    

ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配 某个单独值的行，然而它可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体
    

range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现between、<、>、in等的查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为只需要开始于缩印的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引
    

index：Full Index Scan ，index与ALL的区别为index类型只遍历索引树，这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然ALL和index都是读全表， 但index是从索引中读取的，而ALL是从硬盘读取的）

all：Full Table Scan，遍历全表获得匹配的行

5、possible_keys
    

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

6、key
    

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。 
    

查询中若出现了覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中。

7、key_len
    

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精度的情况下，长度越短越好。
    

key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。

8、ref
    

显示索引的哪一列被使用了，哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

9、rows
    

根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需记录多需要读取的行数。

10、Extra
    

包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息：
    

① Using filesort：说明MySQL会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
    

② Using temporary：使用了临时表保存中间结果，MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询group by
    

③ Using index：表示相应的SELECT操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免访问了表的数据行，效率不错。如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找；如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作 覆盖索引（Covering Index）：理解方式1：SELECT的数据列只需要从索引中就能读取到，不需要读取数据行，MySQL可以利用索引返回SELECT列表中 的字段，而不必根据索引再次读取数据文件，换句话说查询列要被所建的索引覆盖 理解方式2：索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此他不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了他们索引的数据；当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了，一个索引 包含了（覆盖）满足查询结果的数据就叫做覆盖索引 注意：如果要使用覆盖索引，一定要注意SELECT列表中只取出需要的列，不可SELECT *, 因为如果所有字段一起做索引会导致索引文件过大查询性能下降
   

④ impossible where：WHERE子句的值总是false，不能用来获取任何元组
    

⑤ select tables optimized away：在没有GROUP BY子句的情况下基于索引优化MIN/MAX操作或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作， 不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化
    

⑥ distinct：优化distinct操作，在找到第一匹配的元祖后即停止找同样值的操作

三、使用show profile查询SQL执行细节

Show Profile是MySQL提供可以用来分析当前会话中语句执行的资源消耗情况，可以用于SQL的调优测量

分析步骤

1、查看状态：SHOW VARIABLES LIKE 'profiling';

2、开启：set profiling=on;

3、查看结果：show profiles;

4、诊断SQL：show profile cpu,block io for query 上一步SQL数字号码;

ALL：显示所有开销信息

BLOCK IO：显示IO相关开销

CONTEXT SWITCHES：显示上下文切换相关开销

CPU：显示CPU相关开销

IPC：显示发送接收相关开销

MEMORY：显示内存相关开销

PAGE FAULTS：显示页面错误相关开销

SOURCE：显示和Source_function，Source_file，Source_line相关开销

SWAPS：显示交换次数相关开销
     

注意（遇到这几种情况要优化）
    

converting HEAP to MyISAM：查询结果太大，内存不够用往磁盘上搬

Creating tmp table：创建临时表

Copying to tmp table on disk：把内存中的临时表复制到磁盘    

locked

四、常见的SQL语句优化

1、尽量避免在where字句中使用or来连接条件，否则将导致放弃使用索引而进行全表扫描。

select id from user where username='15623695987' or mobile='15623695987';

可以这样查询:

select id from user where username='15623695987' union all select id from user where mobile='15623695987';

2、正确使用like查询。

%xx%查询会导致索引使用不上：

select id from user where username like '%test%'

正确使用索引:

select id from user where username like 'test%'

3、尽量避免在where字句中对字段进行表达式操作

错误做法：

select id from user where score/2 =100;

应改为：

select id from user where score =100*2;

4、如果确认查询结果数量，应尽可能加上limit

select id from user where username='test' limit 1;

5、不用要使用隐式转换

错误例子：

select id from user where mobile=15689764359 limit 1;
select username from user where id='15' limit 1;

正确做法：

select id from user where mobile='15689764359' limit 1;
select username from user where id=15 limit 1;

6、正确使用复合索引

举例：user表，index  idx_username(username,group_id)

能使用索引：

select id from user where username='test' and group_id=1;
select id from user where username='test'
select id from user where group_id=1 and username='test'

不能使用索引：

select id from user where group_id=1;

总结：是否使用索引与idx_username(username,group_id)，这两个字段的先后顺序有关

7、如果使用了join，请尽量使用小表join大表

8、正确使用exists和in

① in

select `user`.id,`user`.username from `user` where `user`.id in (select `order`.user_id from `order`)

② exists

select `user`.id,`user`.username from `user` where exists (select`order`.user_id from `order` where `user`.id = `order`.user_id)

应用场景参考：如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists