MySQL索引优化分析,SQL优化,慢查询分析
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:

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 ;
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

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+22.2.2.7 ref
表示使用哪个列从表中选择行,取值有科恩个是const2.2.2.8 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
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

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。
3.2 不支持函数式索引
age字段上面添加了非唯一索引,但是使用了绝对值函数,所以age字段上面的索引就无法使用了。这个在处理日期的时候经常遇到这样的坑
3.3 索引扫描的代价大于直接全表扫描
如果只有索引过滤的数据比较少,那么会直接走全表扫描,因为使用索引的时候会先扫描一遍索引,然后根据扫描到的索引回表找到所需要的数据,这样扫描的效率其实更低,所以直接走全表扫描
3.4 使用“%”前缀匹配的时候
name字段添加了唯一索引 但是使用‘%’作为前缀匹配条件,所以不使用索引,直接走全表扫描
3.5 复合索引非左前缀匹配
在使用复合索引的时候 如果不是使用的左前缀筛选条件 则不会使用索引,还是会全表扫描3.5 or筛选添加前后都有索引的时候才会走索引
在使用or作为筛选条件的时候,or的前后筛选条件都必须添加索引 这样才能使用索引 否则 整条sql都无法使用索引

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Anda boleh membuka phpmyadmin melalui langkah -langkah berikut: 1. Log masuk ke panel kawalan laman web; 2. Cari dan klik ikon phpmyadmin; 3. Masukkan kelayakan MySQL; 4. Klik "Login".

Buat pangkalan data menggunakan Navicat Premium: Sambungkan ke pelayan pangkalan data dan masukkan parameter sambungan. Klik kanan pada pelayan dan pilih Buat Pangkalan Data. Masukkan nama pangkalan data baru dan set aksara yang ditentukan dan pengumpulan. Sambung ke pangkalan data baru dan buat jadual dalam penyemak imbas objek. Klik kanan di atas meja dan pilih masukkan data untuk memasukkan data.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

Anda boleh membuat sambungan MySQL baru di Navicat dengan mengikuti langkah -langkah: Buka aplikasi dan pilih Sambungan Baru (Ctrl N). Pilih "MySQL" sebagai jenis sambungan. Masukkan nama host/alamat IP, port, nama pengguna, dan kata laluan. (Pilihan) Konfigurasikan pilihan lanjutan. Simpan sambungan dan masukkan nama sambungan.

Memulihkan baris yang dipadam secara langsung dari pangkalan data biasanya mustahil melainkan ada mekanisme sandaran atau transaksi. Titik Utama: Rollback Transaksi: Jalankan balik balik sebelum urus niaga komited untuk memulihkan data. Sandaran: Sandaran biasa pangkalan data boleh digunakan untuk memulihkan data dengan cepat. Snapshot Pangkalan Data: Anda boleh membuat salinan bacaan pangkalan data dan memulihkan data selepas data dipadam secara tidak sengaja. Gunakan Pernyataan Padam dengan berhati -hati: Periksa syarat -syarat dengan teliti untuk mengelakkan data yang tidak sengaja memadamkan. Gunakan klausa WHERE: Secara jelas menentukan data yang akan dipadam. Gunakan Persekitaran Ujian: Ujian Sebelum Melaksanakan Operasi Padam.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Redis menggunakan satu seni bina berulir untuk memberikan prestasi tinggi, kesederhanaan, dan konsistensi. Ia menggunakan I/O multiplexing, gelung acara, I/O yang tidak menyekat, dan memori bersama untuk meningkatkan keserasian, tetapi dengan batasan batasan konkurensi, satu titik kegagalan, dan tidak sesuai untuk beban kerja yang berintensifkan.
