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使用explain和show profile来分析SQL语句实现优化SQL语句

作者:jcmp      发布时间:2021-04-24      浏览量:0
SQL语句优化是建立在慢查询分析的基础上

SQL语句优化是建立在慢查询分析的基础上,通过慢查询定位有问题的SQL语句,关于慢查询的介绍及其分析工具,可以参考[mysql慢查询及慢查询日志分析工具]

一、通过explain查询

1 用法:explain sql

2 作用:用于分析sql语句

(2)、table:查询的表名

(3)、select_type:查询类型,是单表查询、联合查询还是子查询等 可能会出现以下值:

例子使用的表结构:

CREATE TABLE `mall_user`( `uid`int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `account` varchar(20) NOT NULL COMMENT '账号', `email` varchar(70) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '邮箱', `password`char(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码', `mobile`char(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号', `nickname` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称', `status`enum('UNCHECKED','DISABLED','INACTIVED','ACTIVED') NOT NULL DEFAULT 'UNCHECKED' COMMENT '状态', `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '加入时间', PRIMARY KEY (`uid`), UNIQUE KEY `idx_account`(`account`), UNIQUE KEY `idx_email`(`email`), UNIQUE KEY `idx_mobile`(`mobile`), UNIQUE KEY `idx_nickname`(`nickname`), KEY `idx_status`(`status`), KEY `idx_ctime`(`create_time`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=300004 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'; 例1:simple简单查询:

(4). type:连接使用的类型(重要项) 显示连接使用的类型,按最 优到最差的类型排序。

例2:type为const:

例3:type为ref:

例3:type为all:(这种是要避免和优化的)

(5). prossible_keys:能在该表中使用哪些索引有助于查询。

(6). key:实际使用的索引

(7). key_len:索引的长度,在不损失精确性的情况 下,长度越短越好。

(8). ref:索引的哪一列被使用了

(9). rows:返回的结果的行数

(10). Extra:其他说明

以下两种情况说明:MYSQL 根本不能使用索引,效率会受到重大影响。应尽可能对此进行优化。

二、通过show profile查看SQL执行过程

1、执行步骤

首先得开启profiling

set profiling=1

其次是执行sql

最后通过show profile查看分析结果

可以看出上图中的Sending data是占用时间最长的部分,可能是原因的是查询的数据量过大。

2、查看SQL执行各阶段的资源消耗情况:

用法:

show profile [for QUERY ] ;

参数说明:

表示显示的资源类型,可以使用以下的值:

表示显示哪条SQL(这个数字可以通过SHOW profiles的中取得,for Query 不填写则表示最近执行的SQL) 通过show profile查找出最消耗性能的阶段,针对其进行优 化 三、SQL语句优化。

1、count语句优化

(1)count(*)与count(col)的情况下:

第一种情况:在没有任何查询条件的情况下:

count(*)

count(region):region是一个普通字段,没有任何索引。

count(country):country是一个普通索引

得出的结论:在没有where条件的情况下,速度由快到慢的是:(可以多次运行,查看结果) count(*) > count(索引字段) > count(未索引字段) 第二种情况:在有查询条件的情况下:

从结果可以得出以下结论:

在有where条件的情况下,速度由快到慢的是: count(where条件中包含的字段) > count(*) > count(未索引字段) count语句优化结论:在有where条件的情况下,尽量使用count(where条件中的查询条件字段),其次是使用count( ),避免使用count(col);在没有where条件的情况下,尽量使用count( ) 2、max语句优化 在max字段上添加索引,可以提高其查询效率。

实验: 在没有添加的索引的字段使用max

添加索引后:

alter table population add index idx_population(population);

发现:添加索引后的,如果带where条件,而且where条件与max的字段不一致时,所花时间竟然比不带where的多了几个数量级的,而且比之间不加索引花的时间更多。这个得考虑一下是什么原因。

3、子查询优化 根据实际情况而定:

如果查询的条件是以左表的主键为查询条件的,使用IN子查询更高效 - 如果查询的条件不是以左表的主键为查询条件的,使用联接查询更高效 以一个用户表和用户与组关系表为例: 用户表结构如下:

CREATE TABLE `mall_user`( `uid`int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `account` varchar(20) NOT NULL COMMENT '账号', `email` varchar(70) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '邮箱', `password`char(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '密码', `mobile`char(11) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '手机号', `nickname` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '昵称', `status`enum('UNCHECKED','DISABLED','INACTIVED','ACTIVED') NOT NULL DEFAULT 'UNCHECKED' COMMENT '状态', `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '加入时间', PRIMARY KEY (`uid`), UNIQUE KEY `idx_account`(`account`), UNIQUE KEY `idx_email`(`email`), UNIQUE KEY `idx_mobile`(`mobile`), UNIQUE KEY `idx_nickname`(`nickname`), KEY `idx_status`(`status`), KEY `idx_ctime`(`create_time`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=300004 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

用户与组关系表结构:

CREATE TABLE `mall_user_group_relation`( `group_id`int(12) NOT NULL COMMENT '组ID', `uid`int(12) NOT NULL COMMENT '用户ID', `remark` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '备注', PRIMARY KEY (`group_id`,`uid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

原查询语句:

select*from mall_user AS user where uid in(select distinct uid from mall_user_group_relation);

修改为关联查询的语句:

select distinct(user.uid),account,email,password,mobile,nickname,status,create_time from mall_user AS user RIGHT JOIN mall_user_group_relation AS relation ON user.uid=relation.uid。

4、尽量避免使用select *

只获取必要的字段,不需要的字段可以不用获取。select * 查询一些不必要的数据,会造成系统资源的极大浪费,特别是查询数据量较多的数据时。

5、总结:

在where条件、order by、group by中尽量使用已经索引的字段 查询必要的字段和限定的记录数(limit) 不要完全相信已有经验,需要自己根据explain和show profile来检测SQL的执行效率,进行针对性的优化。