MySQL慢查询SQL优化方式

一、慢查询日志

描述：通过慢查询日志等定位那些执行效率较低的SQL语句

查看

# 慢查询是否开启
show variables like 'slow_query_log%';
# 慢查询超时时间
show variables like 'long_query_time%';

执行SQL

开启慢查询日志

set global slow_query_log = ON;

设置慢查询超时时间（秒为单位）

set global long_query_time = 2;

修改配置文件

slow_query_log = ON
long_query_time = 4
slow_query_log_file = D:/xxxx

查看日志

mysqldumpslow -s t -t 10 -g 'select' D:/xx

二、EXPLAIN分析SQL执行计划

explain select * from ......

2.1 详细说明

2.1.1 id

id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。

2.1.2 select_type

select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。

• simple：简单查询。查询不包含子查询和union
• primary：复杂查询中最外层的 select
• subquery： 包含在 select 或where列表子查询中（不在 from 子句中）
• derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表
• union：在 union 中的第二个和随后的 select
• unionresult：从 union 临时表检索结果的 select

2.1.3. table

这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。

2.1.4. type

这一列表示关联类型或访问类型，即Mysql决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。

依次从最优到最差分别为：system >const -> eq_ref > ref > range > index > ALL

SQL语句最好能保证查询达到range级别，最好达到ref

NULL：mysql 能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例：在索引列中选取最小值，可以单独查询索引来完成。

EXPLAIN SELECT min(CODE) FROM village

const,system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings的结果）。用于primary key 或 unique key的所有列与常量比较时，所有表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特列，表里只有一条元组匹配时为system。

EXPLAIN select * from (select * FROM village where CODE = 110101001001) tmp;

eq_ref：primary key或unique key索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能时在const之外最好的联接类型了，简单的select查询不会出现这种type。

EXPLAIN SELECT * FROM street inner join village on village.streetCode = street.code

ref：相对eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。

EXPLAIN SELECT * FROM `village` WHERE `name` = '银闸社区居委会'

range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。

EXPLAIN SELECT * FROM street WHERE cityCode BETWEEN 5108 and 5500

index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）。

EXPLAIN SELECT CODE FROM area2 WHERE CODE > 1000

ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。

EXPLAIN SELECT * FROM area2 

2.1.5 possible_keys

这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。

如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。

2.1.6. key

这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问；如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。

2.1.7 key_len

这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。

一般情况下key_len值越小越好，索引越短，既节约空间，速度又比较快

2.1.8 ref

这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名

2.1.9 rows

这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数

2.1.10 Extra

这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：

• Using index：使用覆盖索引。
• Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖。
• Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，需要回表查询。
• Using temporary：MySQL 需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
• Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，需要注意的是不要被这个 Using filesort 名字欺骗了，并非出现这个就会使用磁盘排序，而是数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
• Select tables optimized away：使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段时出现。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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