目錄

• 一、前言
• 二、慢查詢
• 2.1 什么是慢查詢？
• 2.2 慢查詢配置
• 1、慢查詢日志
• 2、未使用索引是否開啟日志
• 3、慢查詢時間設置
• 4、慢查詢路徑
• 三、慢查詢日志分析
• 3.1 mysqldumpslow工具
• 四、慢查詢解決方案
• 4.1 索引失效
• 4.2 SQL語句優化
• 4.3 表結構優化
• 五、總結

一、前言

對于生產業務系統來說，慢查詢也是一種故障和風險，一旦出現故障將會造成系統不可用影響到生產業務。當有大量慢查詢并且SQL執行得越慢，消耗的CPU資源或IO資源也會越大，因此，要解決和避免這類故障，關注慢查詢本身是關鍵。

二、慢查詢

2.1 什么是慢查詢？

慢查詢，顧名思義，執行很慢的查詢。當執行SQL超過long_query_time參數設定的時間閾值（默認10s）時，就被認為是慢查詢，這個SQL語句就是需要優化的。慢查詢被記錄在慢查詢日志里。慢查詢日志默認是不開啟的。如果需要優化SQL語句，就可以開啟這個功能，它可以讓你很容易地知道哪些語句是需要優化的。

2.2 慢查詢配置

以MySQL數據庫為例，默認慢查詢功能是關閉的，當慢查詢開關打開后，并且執行的SQL語句達到參數設定的閾值后，就會觸發慢查詢功能打印出日志。

1、慢查詢日志

查詢是否開啟慢查詢日志：show variables like ‘slow_query_log’;

• 開啟慢查詢sql：set global slow_query_log = 1/on;
• 關閉慢查詢sql：set global slow_query_log = 0/off;

如圖所示已是開啟狀態 ON

2、未使用索引是否開啟日志

查詢未使用索引是否開啟記錄慢查詢日志： show variables like ‘log_queries_not_using_indexes’;

• 開啟記錄未使用索引sql：set global log_queries_not_using_indexes=1/on
• 關閉記錄未使用索引sql：set global log_queries_not_using_indexes=0/off

如圖所示是關閉狀態OFF

3、慢查詢時間設置

查詢超過多少秒的記錄到慢查詢日志中：show variables like ‘long_query_time’;

設置超X秒就記錄慢查詢sql：set global long_query_time= X;

如下圖所示，設置的慢查詢時間為0.3秒

注：上述這些參數設置都是在當前數據庫生效，當MySQL重啟后則會失效。

如果要永久生效，就必須修改配置文件my.cnf

4、慢查詢路徑

查詢MySQL慢查詢日志的路徑：show variables like ‘slow_query_log_file%’;

如下為查詢出的路徑在：/apps/log/mysql/slow3306.log

三、慢查詢日志分析

3.1 mysqldumpslow工具

以MySQL為例，一般使用mysqldumpslow工具分析慢查詢日志，使用命令查詢慢SQL語句。

–查詢用時最多的10條慢：

sql mysqldumpslow -s t -t 10 -g "select" /data/mysql/data/dcbi-3306/log/slow.log

得到其中一條如下圖所示的結果：

• Count：代表這個 SQL 語句執行了多少次
• Time：代表執行的時間，括號是累計時間
• Lock：表示鎖定的時間，括號是累計時間
• Rows：表示返回的記錄數，括號是累計記錄數

有了這樣清晰的慢查詢日志分析之后，我們可以更加有針對性和更快捷的處理出現慢查詢SQL語句的問題，直接找到對應程序位置優化代碼從而避免慢查詢出現。

四、慢查詢解決方案

4.1 索引失效

之所以會出現慢查詢，無疑是SQL語句的問題，一般都是掃描數據量過大、沒有使用索引、索引失效等導致。如下是一些索引失效的情況：

使用LIKE關鍵字的查詢語句

在使用LIKE關鍵字進行查詢的查詢語句中，如果匹配字符串的第一個字符為“%”，索引不會起作用。只有“%”不在第一個位置索引才會起作用。

使用多列索引的查詢語句

MySQL可以為多個字段創建索引。一個索引最多可以包括16個字段。對于多列索引，只有查詢條件使用了這些字段中的第一個字段時，索引才會被使用，也就是左匹配原則。

4.2 SQL語句優化

1） 查詢語句應該盡量避免全表掃描，首先應該考慮在Where子句以及OrderBy子句上建立索引，但是每一條SQL語句最多只會走一條索引，而建立過多的索引會帶來插入和更新時的開銷，同時對于區分度不大的字段，應該盡量避免建立索引，可以在查詢語句前使用explain關鍵字，查看SQL語句的執行計劃，判斷該查詢語句是否使用了索引；

2）應盡量使用EXIST和NOT EXIST代替 IN和NOT IN，因為后者很有可能導致全表掃描放棄使用索引；

3）應盡量避免在Where子句中對字段進行NULL判斷，因為NULL判斷會導致全表掃描；

4）應盡量避免在Where子句中使用or作為連接條件，因為同樣會導致全表掃描；

5）應盡量避免在Where子句中使用！=或者<>操作符，同樣會導致全表掃描；

6）使用like “%abc%” 或者like “%abc” 同樣也會導致全表掃描，而like “abc%”會使用索引。

7）在使用Union操作符時，應該考慮是否可以使用Union ALL來代替，因為Union操作符在進行結果合并時，會對產生的結果進行排序運算，刪除重復記錄，對于沒有該需求的應用應使用Union ALL，后者僅僅只是將結果合并返回，能大幅度提高性能；

8）應盡量避免在Where子句中使用表達式操作符，因為會導致全表掃描；

9）應盡量避免在Where子句中對字段使用函數，因為同樣會導致全表掃描

10）Select語句中盡量 避免使用“*”，因為在SQL語句在解析的過程中，會將“”轉換成所有列的列名，而這個工作是通過查詢數據字典完成的，有一定的開銷；

11）Where子句中，表連接條件應該寫在其他條件之前，因為Where子句的解析是從后向前的，所以盡量把能夠過濾到多數記錄的限制條件放在Where子句的末尾；

12）若數據庫表上存在諸如index(a,b,c)之類的聯合索引，則Where子句中條件字段的出現順序應該與索引字段的出現順序一致，否則將無法使用該聯合索引；

13）From子句中表的出現順序同樣會對SQL語句的執行性能造成影響，From子句在解析時是從后向前的，即寫在末尾的表將被優先處理，應該選擇記錄較少的表作為基表放在后面，同時如果出現3個及3個以上的表連接查詢時，應該將交叉表作為基表；

14）盡量使用>=操作符代替>操作符，例如，如下SQL語句，select dbInstanceIdentifier from DBInstance where id > 3，該語句應該替換成 select dbInstanceIdentifier from DBInstance where id >=4 ，兩個語句的執行結果是一樣的，但是性能卻不同，后者更加 高效，因為前者在執行時，首先會去找等于3的記錄，然后向前掃描，而后者直接定位到等于4的記錄。

4.3 表結構優化

這里主要指如何正確的建立索引，因為不合理的索引會導致查詢全表掃描，同時過多的索引會帶來插入和更新的性能開銷；

1）首先要明確每一條SQL語句最多只可能使用一個索引，如果出現多個可以使用的索引，系統會根據執行代價，選擇一個索引執行；

2）對于Innodb表，雖然如果用戶不指定主鍵，系統會自動生成一個主鍵列，但是自動產生的主鍵列有多個問題1. 性能不足，無法使用cache讀??；2. 并發不足，系統所有無主鍵表，共用一個全局的Auto_Increment列。因此，InnoDB的所有表，在建表同時必須指定主鍵。

3）對于區分度不大的字段，不要建立索引；

4）一個字段只需建一種索引即可，無需建立了唯一索引，又建立INDEX索引。

5）對于大的文本字段或者BLOB字段，不要建立索引；

6）連接查詢的連接字段應該建立索引；

7）排序字段一般要建立索引；

8）分組統計字段一般要建立索引；

9）正確使用聯合索引，聯合索引的第一個字段是可以被單獨使用的，例如有如下聯合索引index(userID,dbInstanceID),一下查詢語句是可以使用該索引的，select dbInstanceIdentifier from DBInstance where userID=? ，但是語句select dbInstanceIdentifier from DBInstance where dbInstanceID=?就不可以使用該索引；

10）索引一般用于記錄比較多的表，假如有表DBInstance，所有查詢都有userID條件字段，目前已知該字段已經能夠很好的區分記錄，即每一個userID下記錄數量不多，所以該表只需在userID上建立一個索引即可，即使有使用其他條件字段，由于每一個userID對應的記錄數據不多，所以其他字段使用不用索引基本無影響，同時也可以避免建立過多的索引帶來的插入和更新的性能開銷；

五、總結

在日常寫SQL和寫程序的時候多關注基本的SQL語句，在業務復雜的系統中，除了上述基本的點外，盡管使用了索引，也還需要從業務本身出發，如：當查詢的數量過大時，時間索引已經不滿足了，可以改為分批次來查詢控制數量等。

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