SQL性能分析-整理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了SQL性能分析-整理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

昨日对MySQL的索引整理了一份小文档,对结构/分类/语法等做了一个小总结,具体文章可点击:MySQL-索引回顾,索引知识固然很重要,但引入运用到实际工作中更重要。


参考之前的文章:SQL优化总结以及参考百度/CSDN/尚硅谷/黑马程序员/阿里云开发者社区,我个人把SQL性能分析的知识再整理了一下,学就要学彻底,事不宜迟,直接进入正题吧。


SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后,通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令,可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

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  • Com_delete: 删除次数

  • Com_insert: 插入次数

  • Com_select: 查询次数

  • Com_update: 更新次数

我们可以在当前数据库再执行几次查询操作及更新操作,然后再次查看执行频次,看看 Com_select 参数会不会变化。

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通过上述指令,我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主,还是以增删改为主,从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主,我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主,那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

那么通过查询SQL的执行频次,我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主,还是查询为主。 那假如说是以查询为主,我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢? 次数我们可以借助于慢查询日志。

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启,我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

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我这边是已经开启了,如果想要开启慢查询日志,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后,通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试,查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

systemctl restart mysqld

然后,再次查看开关情况,慢查询日志就已经打开了。

测试:

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec
select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时13.35sec

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B. 检查慢查询日志 :

最终我们发现,在慢查询日志中,只会记录执行时间超多我们预设时间(2s)的SQL,执行较快的SQL是不会记录的。

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那这样,通过慢查询日志,就可以定位出执行效率比较低的SQL,从而有针对性的进行优化。

profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数,能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

SELECT @@have_profiling ;

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可以看到,当前MySQL是支持 profile操作的,但是开关是关闭的。可以通过set语句在session/global级别开启profiling:

SET profiling = 1;

开关已经打开了,接下来,我们所执行的SQL语句,都会被MySQL记录,并记录执行时间消耗到哪儿去了。 我们直接执行如下的SQL语句:

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

执行一系列的业务SQL的操作,然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

查看每一条SQL的耗时情况:

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查看指定SQL各个阶段的耗时情况 :

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explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

语法:

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;

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Explain 执行计划中各个字段的含义:

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索引使用

验证索引效率

在讲解索引的使用原则之前,先通过一个简单的案例,来验证一下索引,看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候,我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了1000w的记录。

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这张表中id为主键,有主键索引,而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录,看看里面的字段情况,执行如下SQL:

select * from tb_sku where id = 1\G;

SQL末尾使用’\G’可以纵向方向展示数据,在数据少的情况下很方便的(使用Navicat第三方工具是不支持’\G’的)。

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可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快,因为主键id是有索引的。 那么接下来,我们再来根据 sn 字段进行查询,执行如下SQL:

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

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我们可以看到根据sn字段进行查询,查询返回了一条数据,结果耗时 20.78sec,就是因为sn没有索引,而造成查询效率很低。

那么我们可以针对于sn字段,建立一个索引,建立了索引之后,我们再次根据sn进行查询,再来看一下查询耗时情况。

创建索引:

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;

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然后再次执行相同的SQL语句,再次查看SQL的耗时。

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

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我们明显会看到,sn字段建立了索引之后,查询性能大大提升。建立索引前后,查询耗时都不是一个数量级的。

最左前缀法则

如果索引了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列,索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

以 tb_user 表为例,我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。

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在 tb_user 表中,有一个联合索引,这个联合索引涉及到三个字段,顺序分别为:profession,age,status。

对于最左前缀法则指的是,查询时,最左变的列,也就是profession必须存在,否则索引全部失效。而且中间不能跳过某一列,否则该列后面的字段索引将失效。 接下来,我们来演示几组案例,看一下

具体的执行计划:

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0';

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explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

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explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

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以上的这三组测试中,我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在,索引就会生效,只不过索引的长度不同。 而且由以上三组测试,我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age字段索引长度为2、status字段索引长度为5。

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';

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explain select * from tb_user where status = '0';

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而通过上面的这两组测试,我们也可以看到索引并未生效,原因是因为不满足最左前缀法则,联合索引最左边的列profession不存在。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';

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上述的SQL查询时,存在profession字段,最左边的列是存在的,索引满足最左前缀法则的基本条件。但是查询时,跳过了age这个列,所以后面的列索引是不会使用的,也就是索引部分生效,所以索引的长度就是47.

当执行SQL语句: explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' and profession = '软件工程'; 时,是否满足最左前缀法则,走不走上述的联合索引,索引长度?

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可以看到,是完全满足最左前缀法则的,索引长度54,联合索引是生效的。

注意 : 最左前缀法则中指的最左边的列,是指在查询时,联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在,与我们编写SQL时,条件编写的先后顺序无关。

范围查询

联合索引中,出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列索引失效。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';

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当范围查询使用> 或 < 时,走联合索引了,但是索引的长度为49,就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';

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当范围查询使用>= 或 <= 时,走联合索引了,但是索引的长度为54,就说明所有的字段都是走索引的。

所以,在业务允许的情况下,尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询,而避免使用 > 或 <。

索引失效情况

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作, 索引将失效。

在tb_user表中,除了前面介绍的联合索引之外,还有一个索引,是phone字段的单列索引。

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A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

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B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后,索引失效。

explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

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字符串不加引号

字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。

接下来,我们通过两组示例,来看看对于字符串类型的字段,加单引号与不加单引号的区别:

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;

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explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

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经过上面两组示例,我们会明显的发现,如果字符串不加单引号,对于查询结果,没什么影响,但是数据库存在隐式类型转换,索引将失效。

模糊查询

如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会失效。如果是头部模糊匹配,索引失效。

接下来,我们来看一下这三条SQL语句的执行效果,查看一下其执行计划:

由于下面查询语句中,都是根据profession字段查询,符合最左前缀法则,联合索引是可以生效的,我们主要看一下,模糊查询时,%加在关键字之前,和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';

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经过上述的测试,我们发现,在like模糊查询中,在关键字后面加%,索引可以生效。而如果在关键字前面加了%,索引将会失效。

or连接条件

用or分割开的条件, 如果or前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

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由于age没有索引,所以即使id、phone有索引,索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。

然后,我们可以对age字段建立索引。

create index idx_user_age on tb_user(age);

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建立了索引之后,我们再次执行上述的SQL语句,看看前后执行计划的变化。

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最终,我们发现,当or连接的条件,左右两侧字段都有索引时,索引才会生效。

数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。

select * from tb_user where phone >= '17799990005';
select * from tb_user where phone >= '17799990015';

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经过测试我们发现,相同的SQL语句,只是传入的字段值不同,最终的执行计划也完全不一样,这是为什么呢?

就是因为MySQL在查询时,会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率,如果走全表扫描更快,则放弃索引,走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的,如果通过索引查询返回大批量的数据,则还不如走全表扫描来的快,此时索引就会失效。

接下来,我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。

执行如下两条语句 :

explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;

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接下来,我们做一个操作将profession字段值全部更新为null。

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然后,再次执行上述的两条SQL,查看SQL语句的执行计划。

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最终我们看到,一模一样的SQL语句,先后执行了两次,结果查询计划是不一样的,为什么会出现这种现象,这是和数据库的数据分布有关系。查询时MySQL会评估,走索引快,还是全表扫描快,如果全表扫描更快,则放弃索引走全表扫描。 因此,is null 、is not null是否走索引,得具体情况具体分析,并不是固定的。

SQL提示

目前tb_user表的数据情况如下:

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索引情况如下:

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把上述的 idx_user_age, idx_email 这两个之前测试使用过的索引直接删除。

drop index idx_user_age on tb_user;
drop index idx_email on tb_user;

A. 执行SQL : explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

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查询走了联合索引。

B. 执行SQL,创建profession的单列索引:create index idx_user_pro on tb_user(profession);

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C. 创建单列索引后,再次执行A中的SQL语句,查看执行计划,看看到底走哪个索引。

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测试结果,我们可以看到,possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个索引都可能用到,最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。

那么,我们能不能在查询的时候,自己来指定使用哪个索引呢? 答案是肯定的,此时就可以借助于MySQL的SQL提示来完成。 接下来,介绍一下SQL提示

SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

1). use index : 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询(仅仅是建议,mysql内部还会再次进行评估)。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

2). ignore index : 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

3). force index : 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

示例演示:

A. use index

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

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B. ignore index

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

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C. force index

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro_age_sta) where profession = '软件工程';

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覆盖索引

尽量使用覆盖索引,减少select *。 那么什么是覆盖索引呢? 覆盖索引是指 查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能够找到 。

接下来,我们来看一组SQL的执行计划,看看执行计划的差别,然后再来具体做一个解析。

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';

上述这几条SQL的执行结果为:

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从上述的执行计划我们可以看到,这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的,看不出来差异。但是此时,我们主要关注的是后面的Extra,前面两条SQL的结果为 Using where; Using Index ; 而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。

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因为,在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta,该索引关联了三个字段profession、age、status,而这个索引也是一个二级索引,所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中,则直接走二级索引直接返回数据了。 如果超出这个范围,就需要拿到主键id,再去扫描聚集索引,再获取额外的数据了,这个过程就是回表。 而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值,很容易就会造成回表查询(除非是根据主键查询,此时只会扫描聚集索引)。

为了大家更清楚的理解,什么是覆盖索引,什么是回表查询,我们一起再来看下面的这组SQL的执行过程。

A. 表结构及索引示意图:

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id是主键,是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引,是一个二级索引(辅助索引)。

B. 执行SQL : select * from tb_user where id = 2;

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根据id查询,直接走聚集索引查询,一次索引扫描,直接返回数据,性能高。

C. 执行SQL:selet id,name from tb_user where name = 'Arm';

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虽然是根据name字段查询,查询二级索引,但是由于查询返回在字段为 id,name,在name的二级索引中,这两个值都是可以直接获取到的,因为覆盖索引,所以不需要回表查询,性能高。

D. 执行SQL:selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';

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由于在name的二级索引中,不包含gender,所以,需要两次索引扫描,也就是需要回表查询,性能相对较差一点。

面试题:

一张表, 有四个字段(id, username, password, status), 由于数据量大, 需要对以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案

select id,username,password from tb_user where username = 'zhangxi';

答案: 针对于 username, password建立联合索引

SQL为: create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);

这样可以避免上述的SQL语句,在查询的过程中,出现回表查询。

前缀索引

当字段类型为字符串(varchar,text,longtext等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO, 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。

1). 语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例:

为tb_user表的email字段,建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

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2). 前缀长度

可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高, 唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

3). 前缀索引的查询流程

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单列索引与联合索引

单列索引:即一个索引只包含单个列。

联合索引:即一个索引包含了多个列。

我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况:

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在查询出来的索引中,既有单列索引,又有联合索引。

接下来,我们来执行一条SQL语句,看看其执行计划:

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通过上述执行计划我们可以看出来,在and连接的两个字段 phone、name上都是有单列索引的,但是最终mysql只会选择一个索引,也就是说,只能走一个字段的索引,此时是会回表查询的。

紧接着,我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划。

create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);

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此时,查询时,就走了联合索引,而在联合索引中包含 phone、name的信息,在叶子节点下挂的是对应的主键id,所以查询是无需回表查询的。

在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。

如果查询使用的是联合索引,具体的结构示意图如下:

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索引设计原则

1). 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。

2). 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。

3). 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高。

4). 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引。

5). 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率。

6). 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价也就越大,会影响增删改的效率。

7). 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-816689.html

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