一次mysql慢查询事故分析_MySQL
年前项目组接微信公众号。上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了很久,从出现以来一直是我心头的一个结。cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何只有微信的有问题?相同的前缀又是如何影响索引的?
分析过程 1.explain下微信cid的查询,微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据
explainselect *from analysis_sessionswhere cid = "mid-qqwanggou001-b99359d9054171901c0"
分析结果如下:
从explain分析可以看出,这个查询使用了索引,但是innodb认为有165万行数据需要给mysql服务器筛选(也就是用where条件过滤)。如果这些庞大的数据在内存,遍历一遍花不了多少时间。但是极有可能,这些数据是在磁盘上的。这么多的数据从磁盘读取然后载入内存,大量磁盘IO必然是十分的耗时的。
2.分析普通cid的查询
取数据进行explain,cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"。这个数据是不带公共前缀的。
explainselect *
from analysis_sessions
where cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"
分析结果如下:
相同的列,相同的索引,这次存储引擎向mysql服务器仅仅返回了一行数据。也就是说innodb仅仅需要读取一个二级索引的叶子节点。相对于上面那个sql的IO,压力显然小很多。
初步分析结论:带有长前缀的cid查询,innodb存储引擎会向mysql上端服务器返回百万级别的数据。这只是现象,我还是想问,相同的表,相同的列,相同的索引结构(B+树索引),相同的查询,仅仅不同的数据,结果为何有差么大的差别?
近一步分析
纠结这个问题很久了,直到前天晚上散步时候,无意的会想到了 explain结果的key_len这一列。这一列我从来不看,觉得没用,但是27与cid这一列50个varchar的定义格格不入。27明显小于50,首先可以肯定,这个索引用的是前缀索引,说白了,截取了字符串的前面一部分作为索引数据。analysis_session表用的gbk编码,也就是说,索引需要2个字节表示一个varchar。解释一下key_len
27 = 2 * 12 + 2 + 1
27位的索引,仅仅索引了前面12个字符。中间的2存储长度,后面的一个字节存储Null信息,因为这一列是允许Null的。
最终结论:问题到这已经很明了了,微信cid的前缀是17个字符的,大于前缀索引的12个字符,也就是说,所有存储微信cid数据(百万级别)B+树叶子节点将只有一个B+树非叶节点的指针指向这里。于是,当你查微信cid相关的数据时,所有微信cid将被返回给mysql服务器进行where过滤了,效率上讲,这是很恐怖的。索引确实还是被用上了,不然会造成全表扫描。但是这个数据设计的有问题,B+树的查找效率是O(LogN)的,但是遇上这个数据,立刻变成O(N),相当于一个局部全表扫描。
那么合理的推测,只要有新增的微信cid,微信cid的查询只会变的更慢!
引申,更佳的代码 practice:
varchar,blob, text等边长数据建索引的时候,数据库会自动建前缀索引,于是B+树不会索引整个字段的部分。很多同学喜欢用前缀作为字符串的标志,这次要注意了,有前车之鉴了。前缀存入mysql之后会降低检索效率,前缀越长,B+树查询的效率越低。
这里给出代码的建议:
1.将前缀作为后缀,startWith改为endWith
2.不要尝试后缀模糊搜索,like "%.com",这种做法更糟糕,完全用不了索引,于是全表扫描。

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
