首页 > 数据库 > Mysql > explain排查分析慢sql

利用explain排查分析慢sql的实战案例

2022-04-19 11:55:07 作者：健康平安的活着

在日常工作中,我们会有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用explan排查分析慢sql的相关资料,需要的朋友可以参考下

一概述

1.0 sql调优的过程

SQL调优过程：

观察，至少跑1天，看看生产的慢SQL情况。
开启慢查询日志，设置阙值，比如超过5秒钟的就是慢SQL，并将它抓取出来。
explain + 慢SQL分析。
show profile，查询SQL在Mysql服务器里面的执行细节和生命周期情况。
运维经理 or DBA，进行SQL数据库服务器的参数调优。

1.1 优化索引口诀

优化的口诀如下：

全值匹配我最爱，最佳左前缀法则 ；

带头大哥不能死，中间兄弟不能断；

索引列上少计算，范围之后全失效；

LIKE 百分写最右，覆盖索引不写 *；

不等空值还有 OR，索引影响要注意；

VAR 引号不可丢， SQL 优化有诀窍。

注意：以下操作都是在所建索引

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);

下进行的操作，如下:

1.1.1 全值匹配我最爱

CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);

结论：全职匹配我最爱指的是，查询的字段按照顺序在索引中都可以匹配到！ ,SQL 中查询字段的顺序，跟使用索引中字段的顺序，没有关系。优化器会在不影响 SQL 执行结果的前提下，给你自动地优化。

1.1.2 最佳左前缀法则，带头大哥不能死，中间兄弟不能断；

使用复合索引，需要遵循最佳左前缀法则，即如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列

前面两个sql索引失效的原因：

即使跳过了中间的索引，但是其长度没变化，跟第一个sql只使用name的索引的长度一样，那就说明第二个sql值使用了部分索引，只使用了name的索引，后面的age，pos失效。不然的话长度肯定大于74。

结论：过滤条件要使用索引必须按照索引建立时的顺序，依次满足， 一旦跳过某个字段，索引后面的字段都无法被使用。

1.1.3 索引列上少计算

不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描。

所以字符串类型的数据，该加单引号的一定要加！

1.1.4 范围之后全失效

复合索引：CREATE INDEX idx_age_deptid_name ON emp(age,deptid,NAME);

索引列上不能有范围查询，少用>，<，between…and等结构；范围查询的列忽略，索引失效，后面的索引列也跟着失效，不起作用。

建议：将可能做范围查询的字段的索引顺序放在最后

1.1.5 覆盖索引不写 *

即查询列和索引列一致，不要写 select *!， 尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致））区别在于extra，索引的不同，速度不一样

1.1.6 使用不等于(!= 或者<>)的时候

mysql 在使用不等于 (!= 或者 <>) 时，有时会无法使用索引会导致全表扫描。这个得知道这种情况，根据业务情况，得写这种范围查询，还是要写的。一切满足业务。

1.1.7 不用 is null 或者is not null

is not null 用不到索引，如果某列字段中包含null，is null是可以用到索引的如果某列字段中不包含null，is null是不可以用到索引的

1.1.8 LIKE 百分写最右

1. 注意看模糊查询的细节，只有xx%前缀查询才不会失效

2.如果要实现两边百分号，不能失效，%xx%，可以使用覆盖索引来解决

增加一个索引CREATE INDEX idx_user_nameAge ON tbl_user(NAME,age);

如果使用下面这些，都是使用的覆盖索引，结果都是一样的， 注意id之所以没加索引，但是可以加入使用不会失效，是因为他是主键

但是但是如果加入了没有主键又不是索引的东西，%xx%就会失效

1.1.9 字符串不加单引号索引失效

如varchar类型，自己写成int型，虽然类型不正确也可以查询，但是底层会帮你转换类型，索引直接失效，变成了全表查询。字符串不加单引号索引失效。

1.1.10 少用or，用它来连接时会索引失效。

少用or，用它来连接时会索引失效。

用使用 union all 或者 union 来替代：

1.2 案例分析

1.3 建索引总结

1.对于单键索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引。

2.在选择组合索引的时候，当前Query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。

3.在选择组合索引的时候，尽量选择可以能够包含当前query中的where字句中更多字段的索引。

4.尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的。

二案例分析

2.1 单表分析

2.2.1 分析过程

1.sql语句

explain SELECT id, author_id FROM article WHERE category_id = 1 AND comments > 1 ORDER BY views DESC LIMIT 1;

通过执行查看发现：此sql进行了全表查询，而且在extra还出现了Using filesort等问题。

2解决办法：建立其复合索引

create index idx_article_ccv on article(category_id,comments,views);

或者

ALTER TABLE 'article' ADD INDEX idx_article_ccv ( 'category_id , 'comments', 'views' );

通过观察发现：扫描的范围发生改变，变为range，但是extra还是using filetext。

3.原因在于：

当comments字段在联合索引里处于中间位置时，因comments > 1条件是一个范围值(所谓range)，MySQL无法利用索引再对后面的views部分进行检索，即range类型查询字段后面的索引无效。

4.解决办法：建立复合索引是对的，但是其思路要避开中间那个范围的索引进去。只加入另外两个索引即可create index idx_article_cv on article(category_id, views);

到此优化完成！

2.2.2 原因结论

索引失效违反的规则为：

联合索引中，范围索引字段之后全失效。

2.2 两表表分析

2.2.1 案例准备

1.calss表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (
`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);

2.book表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (
bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
PRIMARY KEY (`bookid`)
);

1.不建索引

2.假设在class 表中对card字段创建索引

在 class 表上建立索引：alter table class add index idx_card(card);

3.假设在book表中对card字段创建索引

ALTER TABLE `book` ADD INDEX idx_card( `card`);

通过，1，2，3情况的比较，2，3使用到了索引，要比1的情况好，3要比2的好，查询效率高，通过过book表，这个大端表实现rows为1，etra为using index 相比情况2中book使用到索引，效率高。

2.2.2 结论

left join 时候，小表放到左边，小表叫驱动表，大表放到右边，大表叫被驱动表。

优化关联查询时，只有在被驱动表上建立索引才有效！

索引两表优化，左连接右表建索引，右连接左表建索引

2.3 3表表分析

2.3.1 案例

现在再建一张新表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS phone(
    phoneid INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    card INT(10) UNSIGNED NOT NULL,
    PRIMARY KEY(phoneid)
)ENGINE=INNODB;

添加必要的索引

通过后两张表

分别是alter tablephoneadd index z(card);，以及alter tablebookadd index y(card);

2.3.2 结论

leftjoin时：永远用小表结果集驱动大表结果集，保证join语句中被驱动的表的join条件的字段添加了索引

2.4 4表表分析

2.4.1 实验比较

1.虚表作为左表，实表作为右表

EXPLAIN SELECT ed.name ' 人物 ',c.name ' 掌门 ' FROM (SELECT e.name,d.ceo from t_emp e LEFT JOIN t_dept d on e.deptid=d.id) ed LEFT JOIN t_emp c on ed.ceo= c.id;

2.实体表作为左表，虚表作为实体表

EXPLAIN SELECT e.name ' 人物 ',tmp.name ' 掌门 ' FROM t_emp e LEFT JOIN (SELECT d.id did,e.name FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e ON d.ceo=e.id)tmp ON e.deptId=tmp.did;

3. 直接关联

EXPLAIN SELECT e1.name ' 人物 ',e2.name ' 掌门 ' FROM t_emp e1 LEFT JOIN t_dept d on e1.deptid = d.id LEFT JOIN t_emp e2 on d.ceo = e2.id ;

2.4.2 结论

第一个查询效率较高，且有优化的余地。第二个案例中， 子查询作为被驱动表，由于子查询是虚表，无法建立索引，因此不能优化 1子查询尽量不要放在被驱动表，有可能使用不到索引；

2left join时，尽量让实体表作为被驱动表。

3.第3种情况，相对于前面2种，进行直接关联。 能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询。

2.5 inner join关联

2.5.1 例子

1.EXPLAIN SELECT * FROM book inner join class on class.card=book.card;

2.EXPLAIN SELECT * FROM class inner join book on class.card=book.card;

2.5.2 结论

两个查询字段调换顺序，发现结果也是一样的！ inner join 时，mysql 会自己帮你把小结果集的表选为驱动表。

2.6 子查询优化

2.6.1 情况描述

1.查询所有不为掌门人的员工，按年龄分组！ select age as ' 年龄 ', count(*) as ' 人数' from t_emp where id not in (select ceo from t_dept where ceo is not null) group by age;

可以看到 dept表是全表扫描。没有使用上索引

2.解决 dept 表的全表扫描，建立 ceo 字段的索引：

3.再次查询

4.修改sql写法：替换 not in

select age as ' 年龄 ',count(*) as ' 人数 ' from emp e left join dept d on e.id=d.ceo where d.id is null group by age;

2.6.2 结论

在范围判断时，尽量不要使用 not in 和 not exists，使用 left join on xxx is null 代替。

2.7 小表驱动大表（in 或者exits的使用）

2.7.1 情况举例

select * from A where id in (select id from B)

1.当B表的数据集必须小于A表的数据集时，用in优于exists。

等价于:

for select id from B

for select * from A where A.id = B.id

2.当A表的数据集系小于B表的数据集时，用exists优于in

等价于：

for select * from A

for select * from B where B.id = A.id

2.7.2 结论

1.小表驱动大表

2.EXSTS(subquey)只返回TRUE或FALSE，因此子查询中的SELECT * 也可以是 SELECT 1 或select ‘X’，官方说法是实际执行时会忽略SELECT清单，因此没有区别。

3.EXISTS子查询往往也可以用条件表达式，其他子查询或者JOIN来替代，何种最优需要具体问题具体分析

2.8 order by

2.8.1 案例说明

1.创建一张表

create table tblA( #id int primary key not null auto_increment, age int, birth timestamp not null );

2.创建索引

索引 create index idx_A_ageBirth on tblA(age, birth);

1.如果索引的时候也是按照顺序

2.索引的时候不按顺序就会出现这样的情况

2.8.2 结论

1.MySQL支持二种方式的排序：FileSort和lIndex

Index效率高，它指MySQL扫描索引本身完成排序

FileSort方式效率较低。

2 ORDER BY子句，尽量使用Index方式排序，避免使用FileSort方式排序。

3. ORDER BY满足两情况，会使用Index方式排序：

没有where条件过滤的情况，ORDER BY语句使用索引最左前缀原则。

使用where子句与Order BY子句条件列组合满足索引最左前缀原则。

4.order by 时候，select * 是一个大忌，select * 影响排序速度。影响情况：

当Query的字段大小总和小于max_length_for_sort_data而且排序字段不是TEXT|BLOB类型时，会用改进后的算法——单路排序，否则用老算法——多路排序。
两种算法的数据都有可能超出sort_buffer的容量，超出之后，会创建tmp文件进行合并排序，导致多次IO，但是用单路排序算法的风险会更大一些，所以要提高sort_buffer__size。
尝试提高sort_buffer_size，不管用哪种算法，提高这个参数都会提高效率，当然，要根据系统的能力去提高，因为这个参数是针对每个进程的。
尝试提高max_length_for_sort_data，提高这个参数，会增加用改进算法的概率。但是如果设的太高，数据总容量超出sort_buffer_size的概率就增大，明显症状是高的磁盘I/O活动和低的处理器使用率。

4.常见案例

2.9 group by

2.9.1 结论

GroupBy优化（和order by差不多）

group by实质是先排序后进行分组，遵照索引建的最佳左前缀。

当无法使用索引列，增大max_length_for_sort_data参数的设置 + 增大sort_buffer_size参数的设置。

where高于having，能写在where限定的条件就不要去having限定了。

group by 使用索引的原则几乎跟 order by 一致，唯一区别是 groupby 即使没有过滤条件用到索引，也可以直接使用索引

2.10 最左前缀原则

2.10.1 描述

1.建表

CREATE TABLE `tb_student` (
  `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(10) DEFAULT NULL,
  `pos` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8;

2.10.2 不建索引的情况

explain   select * from tb_student

结论：可以看到是全表扫描

2.10.3 创建单列索引

alter table tb_student add index name_index(name);
desc select * from tb_student where  name='ljf'

结论：使用到了索引，且索引级别为ref；

2.10.4 创建复合索引

alter table tb_student drop index name_index;
 alter table tb_student add index name_age_pos_index(name,age,pos);
  show index from tb_student

情况1：使用到了索引，但是没有用到覆盖索引，select * (id,name,age,pos,address)查询的列大于所建的索引列(name,age,pos),etra 为null
desc select name,age,pos,address from tb_student where name='ljf' and age=22 and pos='dd'

    desc select * from tb_student where  name='ljf'

    desc select address from tb_student where  name='ljf'

情况2：使用到了索引，走覆盖索引，所建的索引列，正好能覆盖住 select 要查询的列，走覆盖索引，etra 为using index

    desc select name from tb_student where  name='ljf'
        desc select age from tb_student where  name='ljf'
        desc select pos from tb_student where  name='ljf'
      desc select name,pos from tb_student where  name='ljf'
        desc select name,pos from tb_student where  name='ljf' and age=22 and pos='dd'
                desc select name,age,pos from tb_student where  name='ljf' 
                             desc select name,age,pos from tb_student where  name='ljf' and age=23
        #（255*3+2+1）+（4+1）+（255*3+2+1）=1541
        desc select name,age,pos from tb_student where  name='ljf' and age=22 and pos='dd'

情况3：使用到了索引，使用部分索引，部分索引字段失效，有using index，和using where 条件过滤

     #中间兄弟不能断
             desc select name,age,pos from tb_student where  name='ljf' and pos='dd'
              desc select age,pos from tb_student where  name='ljf' and pos='dd'

desc select * from tb_student where  name='ljf' and pos='dd'

                #带头大哥不能断
                desc select name,pos from tb_student where     pos='dd'

2.11 综合where+group by

explain select d.deptName,if(avg(age)>40,' 老鸟 ',' 菜鸟 ') from dept d inner join emp e
on d.id=e.deptid
group by d.deptName,d.id

查看：

优化思路：

1.在emp表中对deptid字段创建索引；create index index_deptid on emp(deptid);

2.在 deprt表中对depatname，id两个字段创建索引：create index idx_deptName_id on dept(deptName,id);

3.dept为驱动表，emp为被驱动表

2.12 综合

1.首先创建表

 create  table student(
    id int,
      first_name varchar(10),
     last_name varchar(10),
     primary key(id),
    key index_first(first_name)
)engine=innodb default charset=utf8;

1.进行查询

 -- 插入数据
insert into student values (1,'a','b');
 -- 按照first_name查找
 desc select first_name,last_name from student where first_name='a';

结论：当设置first_name为普通索引(单列索引)，按照first_name查询；type:ref、possible_keys:indes_first、key:indes_first、extra:null，用到索引；

2.使用复合索引

-- 设置first_name,last_name复合索引
 alter table student drop index index_first;
 alter table student add index index_name(first_name,last_name);
-- 按照first_name查找
 desc select first_name,last_name from student where first_name='a';

结论：当设置first_name，last_name为复合索引(联合索引)，按照first_name查询；type:ref、possible_keys:indes_name、key:indes_name、extra:Using index；type:ref用到索引，因为是复合索引不需要回表扫描，extra:Using index索引覆盖；注意此时key_len为33=10*3(utf8)+2(变长)+1(null标志位)，用到了复合索引的一部分即first_name

3.使用复合索引

结论：当设置first_name，last_name为复合索引(联合索引)，按照last_name查询；type:index、possible_keys:null、key:indes_name、extra:Using where，Using index；type:index而不是ref，扫描索引树，复合索引的最左原则；此时key_len为66=10*3(utf8)+2(变长)+1(null)+10*3(utf8)+2(变长)+1(null标志位)；Using where应where子句进行限制

违反最左原则，索引级别从req 变成了index。

MySQL——执行计划 - ClassicalRain

总结

到此这篇关于利用explain排查分析慢sql的文章就介绍到这了,更多相关explain排查分析慢sql内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

mysql开启慢查询(EXPLAIN SQL语句使用介绍)