使用 MySQL 或任何其他關聯式資料庫時，效能最佳化通常與識別和修復「慢查詢」相關。這些查詢執行時間過長，通常是由於索引不良、複雜的聯結或大型資料集造成的。然而，僅僅關注慢速查詢可能並不是優化應用程式整體效能的最有效策略。
在本文中，我們將探討為什麼優化消耗大量系統資源的高頻查詢（稱為「熱門查詢」）通常可以比僅關注慢速查詢提供更實質的好處。
請務必記住，查詢可能會出現問題，主要原因有兩個：
緩慢的查詢是有問題的，因為它們可能會導致個別使用者延遲並導致逾時或使用者體驗下降。這些查詢通常很少發生，而且它們的總資源消耗往往相對較小。在某些情況下，例如批次作業，緩慢的查詢可能根本不會導致任何問題。然而，在互動式應用程式中，使用者期望快速回應，執行10秒的查詢通常是不可接受的。
此外，在高並發環境中，即使不頻繁的慢速查詢也可能觸發系統範圍的問題。例如，每天執行 5 次的寫得不好的查詢可能看起來不是一個大問題，但如果它導致鎖定重要表，則可能導致最大連接耗盡並阻止其他查詢執行。這種骨牌效應最終會導致：
在這種情況下，單一慢查詢可能會導致高並發系統出現嚴重問題，解決這些問題對於維護系統穩定性至關重要。
讓我們舉個例子來強調一下慢查詢和熱門查詢之間的區別。假設您有兩個查詢：
乍一看，查詢 B 似乎是更緊迫的問題，因為它的延遲很高。然而，運行頻率較高的查詢 A 消耗的系統資源明顯較多。雖然查詢 A 的每次執行相對較快，但其高頻率導致每天的總負載超過 5.5 小時 CPU 時間，而查詢 B 僅為 50 秒。
就 CPU 使用率而言，最佳化查詢 A 可能會對效能產生更大的影響。如果您可以將查詢 A 的執行時間減少 50%（從 20 毫秒到 10 毫秒），則可以將其 CPU 使用率減少一半，從而提高系統整體回應速度，並為其他操作釋放資源。
許多開發人員忽略了高頻查詢的影響，因為它們在傳統的慢查詢日誌中並不突出。它們可能具有較低的延遲，但它們的累積效應是巨大的。
例如，如果每天執行數百萬次的查詢僅消耗系統資源的一小部分，它可以：
透過專注於最佳化這些熱門查詢，您可以減少整體系統負載並提高資料庫的效率，從而實現更快、更具可擴展性的應用程式。
要有效優化高頻查詢，首先要確定消耗最多系統資源的查詢。 Releem 等工具可以透過分析查詢執行時間、CPU 使用率和記憶體使用情況來幫助確定要關注的查詢的優先順序。這是一個簡化的過程：
雖然最佳化熱門查詢對於整體系統效能很重要，但您不應該完全忽略慢速查詢。關鍵是優先考慮最佳化工作。應先優先考慮頻繁執行的慢速查詢，然後是具有中等延遲的高頻查詢。很少執行的慢速查詢可以稍後解決，或者只有在它們導致用戶明顯效能下降時才能解決。
透過使用像 Releem 這樣的工具來分析和最佳化 SQL 查詢，您可以在解決慢速查詢和最佳化熱門查詢之間取得平衡，以確保資料庫和應用程式獲得最佳效能。
在資料庫效能調優中，很容易關注慢速查詢，因為它們似乎是最明顯的問題。 但是，消耗大量系統資源的頂級查詢通常是真正的瓶頸，特別是當它們頻繁執行時。與僅關注慢速查詢相比，優化這些熱門查詢對整體效能和用戶體驗的影響要大得多。
透過了解慢查詢和熱門查詢之間的區別，並利用Releem 等工具來確定低效查詢的優先順序和最佳化效率，您可以降低CPU 使用率、提高可擴展性，並為用戶創建回應速度更快的應用程式。
以上是MySQL 中的查詢最佳化：最佳化熱門查詢與慢速查詢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
