MySQL索引优化分析，SQL优化，慢查询分析

WBOY

发布： 2016-06-07 14:50:04

原创

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1 配置环境的说明 MySQL的版本信息：系统版本信息： 2 索引的分析 2.1数据准备 2.1.1数据库建表SQL 表的说明： id是自增主键，name是唯一索引，age 是非唯一索引，desc无索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT C

1 配置环境的说明

MySQL的版本信息：

系统版本信息：

2 索引的分析

2.1数据准备

2.1.1数据库建表SQL

表的说明： id是自增主键，name是唯一索引，age 是非唯一索引，desc无索引

CREATE TABLE `index_test` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
  `name` varchar(128) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字',
  `age` int(11) NOT NULL COMMENT '年龄',
  `desc` varchar(128) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '描述',
  `status` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '状态',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `uniq_name` (`name`),
  KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ;

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2.1.2 表中测试数据

2.2 索引分析

2.2.1 使用explain查看sql的执行计划

在MySQL中可以在sql前面加上explain语句，来显示该条SQL的执行计划，输出内容如下：

2.2.2 explain详解

2.2.2.1 select_type

select_type表示查询语句的类型，取值主要有以下几种：

simple：表示是简单的单表查询

primary：表示子查询的外表

derived：派生表的查询

subquery: 子查询的内部第一个SQL

union：表示union操作被连接的表

union result：表示连接操作之后的结果表

depend union 表示子查询中union语句

depend subquery 表示子查询中生成的结果

2.2.2.2 table

当前SQL查询涉及到的表的表名，注意这里有时候是中间结果表的表名，MySQL会按照自己的规则生成

2.2.2.3 type

type的取值在很大的程度上反应了SQL的执行性能，按照性能由高到底，type的取值依次为：NULL，system，const，eq_reg，ref，range，index，ALL NULL 不用查表，速度最快 system当表中只有一条数据的时候 type为system const常数查询一般是根据唯一键或者主键等值查询 eq_reg 表连接的时候在b表查询出来的结果在a表这中按照唯一索引值查询一行

ref非唯一索引查询

range 使用唯一索引返回扫描

index 扫描整个索引文件，例如覆盖索引的查询，效率只是比全表查询略快，因为索引文件一般比数据文件小，所以一次读入内存的索引数据更多，这样磁盘IO 就会更少

All表示全表扫描，是效率最低的一种查询

2.2.2.4 possible key

表示可能使用的索引，显示的顺序与表连接的顺序无关

2.2.2.5 key

表示MySQL执行本条sql选的索引的名字，可以通过force idex 和 ignore index 来强制改变sql执行所需要的索引

2.2.2.6 key_len

表示该条索引的占用的自己树，是根据索引字段的类型计算出来的，例如 int(11) 索引长度是4 varchar(128)并且编码是U8 索引长度的计算方法为： 128*3+2

2.2.2.7 ref

表示使用哪个列从表中选择行，取值有科恩个是const

2.2.2.8 rows

表示执行该条SQL必须扫描的行数

2.2.2.8 extra

包含了MySQL生成执行计划的详细信息：

distinct 查找唯一值，一旦找到就不在继续查找了（暂时没有想好例子）

record 没有找到理想的索引

use file sort 使用外排来排序效率比较低

use index 使用覆盖索引返回数据，没有扫描表

use tempoary 使用临时表来组合返回数据效率较低

use where 使用where条件过滤返回的数据，在MySQL的存储引擎层没有过滤完数据，只能在MySQL服务层去过滤数据

2.3 profiling详解

2.3.1 开启profiling

因为profiling是比较消耗资源的，所以一般的MySQL默认都关闭了profiling功能，并且profiling只是针对当前session有效，目前不支持全局的profiling，可以通过如下的命令查看并开发profiling功能：

SELECT @@profiling  返回的结果如果是0 表示当前的session的profiling功能是关闭的

set profiling=1 打开当前session的profiling功能

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2.3.2 profiling的使用

2.3.2.1 查询当前session的profiling的概要信息

可以使用 show profiles命令获取当前session所执行的sql的概要信息

2.3.2.2 profiling详解

profiling的语法如下：

SHOW PROFILE [type [, type] ... ]
    [FOR QUERY n]
    [LIMIT row_count [OFFSET offset]]

type:
    ALL
  | BLOCK IO
  | CONTEXT SWITCHES
  | CPU
  | IPC
  | MEMORY
  | PAGE FAULTS
  | SOURCE
  | SWAPS

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使用示例：

结果说明：

在使用profiling查看sql的详细执行计划的时候，主要关注的是前两列即：status和duration

status 表示sql的执行状态和 show full process list 查看到的状态一致

duration 表示每个状态执行的时间可以看到sql的主要执行时间消耗在哪里

其次需要关注的是cup，io,swap的详细信息

cup表示 cpu的消耗时间

swap表示机器的swap情况

io表示io的消耗情况

3 无效索引

在很多时候MySQL的表建立了索引，并且在查询条件中也使用了索引进行筛选，但是并不一定会使用到索引，例如下面的几种情况

3.1筛选条件包含了隐式转换

下面的例子中，name字段添加了唯一索引，但是name字段的类型是varchar类型的，而筛选添加时int类型，发生了隐式转换，所以走全表扫描。这里比较隐晦。在上周有一个项目分析酒店订单的时候，本来hive中的酒店订单包含了酒店项目的所有订单，订单id是varchar类型的，而我们需要统计QTA中参加某一个活动的订单，需要查询QTA的订单详情库，（QTA订单详情是hive中订单的子集）里面的订单ID是long类型的，最开始查询的时候就直接在一个表查询完后再另外一个表查询，结果看到一条简单的sql执行起来巨慢。最后分析原因就定位到了这个上面。