一次MySQL慢查询导致的故障_MySQL
我们知道分析MySQL语句查询性能的方法除了使用EXPLAIN 输出执行计划,还可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句,我们将超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
一、 起因
研发反应某台数据库僵死,后面的会话要么连接不上,要么要花费大量的时间返回结果,哪怕是一个简单的查询。
二、 处理
首先去监控平台查看服务器以及数据库状态,发现这台数据库有大量的慢查询。继续看服务器监控,CPU 平均使用率较高,IO 读写平均值正常。登录到 MySQL,使用 SHOW PROCESSLIST 查看会话状态,总数居然有 600+,这是很不正常的。查看慢查询日志,发现出问题的 SQL 主要集中在几个,有 SUM、有 COUNT、有等值操作等等。这台 MySQL 服务器的 long_query_time 设置为 3秒,而一个简单的查询却要几十秒,这显然是有问题的。写脚本试着 kill 掉相关的会话,发现于事无补,仍然有大量的连接进来。此时使用 top 查看服务器状态,mysqld 进程占用内存和 CPU 居高不下。
故障期间的慢查询数,如图:
CPU 平均使用率,如图:
接着使用 SHOW FULL PROCESSLIST 查看完整状态,在最上面居然发现几条 SQL。这些 SQL 操作使用子查询实现,TIME 列居然达到了 30000 秒,折算过来差不多 10 小时。EXPLAIN 这些语句,居然出现了 USING TEMPORY 和 USING FILESORT,可以看出这些语句是很糟糕的。于是跟开发确认,紧急把这些会话 kill 掉。稍等片刻,会话数立马降下来,只有 100+,top 查看 mysqld 进程,内存和 CPU 都呈现下降的趋势。接着分析开发说上午 9 时写了这些 SQL,发现有问题,注释掉了。新的代码虽然没有此类 SQL,但之前建立的连接并不会释放。解决问题和出现问题的时间差刚好可以和添加子查询的时间对应,就可以确认子查询是此次故障的罪魁祸首。
三、 总结
通过这个故障,总结如下几点:
- MySQL 应该尽量避免使用子查询,即使使用,也要搞清楚大表和小表的关系;
- 出现这类问题的排查步骤:
第一,查看服务器监控和 MySQL 监控,分析服务器以及 MySQL 性能,找出异常;
第二,如果是慢查询导致,查看慢查询日志,找出出现问题的 SQL,试着优化,或者把结果缓存;
第三,分清主次,先解决大块问题,后解决细小问题。 把大块的异常解决,小问题就迎刃而解了。比如本文中的例子,把耗费时间长的会话 kill 掉后,后面的连接就正常了;
第四,总结分析。
- 高效的沟通会事半功倍;
- DBA 需要定期给出 Top N SQL(类 Oracle 的说法),提供给开发,并协助优化;
- 查看监控时,不管是服务器监控还是 MySQL 监控,需要做对比,比如和昨天甚至前天的同一时间对比,这会更加快速地定位问题。
四、 技巧
最后,附上一个快速kill 掉 MySQL 会话的方法:
首先使用如下语句分析出有问题的 SQL:
/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p'XXX' \ -e "SHOW FULL PROCESSLIST;" | more
然后将 SHOW FULL PROCESSLIST 的结果保存到一个文件:
/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p'XXX' \
-e "SHOW FULL PROCESSLIST;" | \
grep "XXX" | awk '{print $1}' > mysql_slow.txt
最后使用如下简单的 Shell 脚本 kill 掉相关会话:
SELECT concat('kill ',id,';') FROM information_schema.processlist WHERE info like 'XXX';
当然也可以使用如下 SQL 拼接 kill 语句:
SELECT concat('kill ',id,';') FROM information_schema.processlist WHERE info like 'XXX';
本文对MySQL慢查询导致故障的起因,处理方法,所需的技巧进行了全面分析,希望可以让大家更好的了解MySQL慢查询,对大家的。

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全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL支持四種索引類型:B-Tree、Hash、Full-text和Spatial。 1.B-Tree索引適用於等值查找、範圍查詢和排序。 2.Hash索引適用於等值查找,但不支持範圍查詢和排序。 3.Full-text索引用於全文搜索,適合處理大量文本數據。 4.Spatial索引用於地理空間數據查詢,適用於GIS應用。
