MySQL SQL分析
bitsCN.com
MySQL SQL分析 - 参数化查询vs query cache功能
query cache, mysql 5 开始附带的一个功能， 与引擎无关， 只与数据查询语法相关。
测试描述： 当前使用中是 MySQL-5.6.14 Linux RHEL6 64 位系统产生环境, 使用 INNODB 引擎， 分配 innodb 2g 内存空间
[root@TiYanPlat ~]# uname -aLinux TiYanPlat 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Tue Jan 29 11:47:41 EST 2013 x86_64 x86_64x86_64 GNU/Linuxmysql> select version();+-----------+| version() |+-----------+| 5.6.14 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)mysql> show variables like 'innodb_buffer_pool_size';+-------------------------+------------+| Variable_name | Value |+-------------------------+------------+| innodb_buffer_pool_size | 2147483648 |+-------------------------+------------+1 row in set (0.01 sec)
Query cache 功能：
利用 qeury_cache_size 定义内存大小， 内存用于把用户 SQL 放入内存中， 包括 SQL 语句， 包括SQL 语句执行的结果
假如下一次查询时使用相同的 SQL 语句， 则直接从内存中获得结果， 不再进行 SQL 分析， 不在进行磁盘 I/O 读数据。加速数据查询返回结果。
实现目标，开启 QCACHE 功能， 如 my.cnf 定义
query-cache-size=16777216
query-cache-type=ON
查询数据库中是否使用当前功能
mysql> show status like '%qcache%';+-------------------------+----------+| Variable_name | Value |+-------------------------+----------+| Qcache_free_blocks | 440 || Qcache_free_memory | 12306960 || Qcache_hits | 13176 || Qcache_inserts | 29777 || Qcache_lowmem_prunes | 0 || Qcache_not_cached | 45862 || Qcache_queries_in_cache | 2098 || Qcache_total_blocks | 4701 |+-------------------------+----------+8 rows in set (0.02 sec)
参数返回结果不再一一详细描述， 自行参考官方文档， 从上返回结果可以看到，使用中的数据库 SQL 命中率 （Qcache_hits） 并不理想，原因与业务有关。
SQL 分析一， 使用了 QUERY CACHE 的好处
原理， 利用 EXPLAIN 分析当前 SQL 执行计划， 利用 PROFILE 功能分析当前 SQL 执行计划，过程
执行下面语句进行分析
mysql> explain select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=11024;+----+-------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+| 1 | SIMPLE | tbcrbtnumb0_ | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL |180182 | Using where |+----+-------------+--------------+------+---------------+------+---------+------+--------+-------------+1 row in set (0.00 sec)当前语法执行的是全表扫描，另外，需要从 180182 行中扫描相关结果SQL 分析二， 判断第一次执行该 SQL 时候的执行过程mysql> set profiling=1;mysql> select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=11024;+-------+---------------+---------------+-------------+| id41_ | business2_41_ | applicat3_41_ | mobile41_ |+-------+---------------+---------------+-------------+| 30838 | 11024 | TH20121127229 | 02038688592 |+-------+---------------+---------------+-------------+1 row in set (0.30 sec)mysql> show profile; +--------------------------------+----------+| Status | Duration |+--------------------------------+----------+| starting | 0.000191 || Waiting for query cache lock | 0.000023 || init | 0.000090 || checking query cache for query | 0.000499 || checking permissions | 0.000030 || Opening tables | 0.000131 || init | 0.000277 || System lock | 0.000042 || Waiting for query cache lock | 0.000005 || System lock | 0.000443 || optimizing | 0.000364 || statistics | 0.000107 || preparing | 0.000059 || executing | 0.000019 || Sending data | 0.290067 || end | 0.000483 || query end | 0.000169 || closing tables | 0.000158 || freeing items | 0.000252 || Waiting for query cache lock | 0.000063 || freeing items | 0.000305 || Waiting for query cache lock | 0.000015 || freeing items | 0.000095 || storing result in query cache | 0.000145 || cleaning up | 0.000330 |+--------------------------------+----------+25 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
从上面看出， 第一次执行该 SQL， MySQL 需要对 SQL 进行锁缓存，初始化，从缓存中查询是否具备之前缓存过的 SQL，检查用户权限， 表权限，打开表，锁定内存，定制执行计划，执行语句，把数据从磁盘中放入内存中操作，关闭表，锁定数据， 缓存数据等操作， 工作原理与 ORACLE 类似
按照 QUERY CACHE 原则， 假如 SQL 语句改变 (tbcrbtnumb0_.business_ring_id=11024) 替换该变量值， 那么该 SQL 会被看作为一个新的 SQL， 这个时候， MySQL 将会对整个 SQL 做一次全新的操作， 如上（黄线标注描述）
分析 SQL 三
mysql> select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=11021;+-------+---------------+---------------+-------------+| id41_ | business2_41_ | applicat3_41_ | mobile41_ |+-------+---------------+---------------+-------------+| 30835 | 11021 | TH20121127259 | 02038688592 |+-------+---------------+---------------+-------------+1 row in set (0.34 sec)mysql> show profile;+--------------------------------+----------+| Status | Duration |+--------------------------------+----------+| starting | 0.000795 || Waiting for query cache lock | 0.000077 || init | 0.000045 || checking query cache for query | 0.000337 || checking permissions | 0.000040 || Opening tables | 0.000113 || init | 0.000488 || System lock | 0.000050 || Waiting for query cache lock | 0.000030 || System lock | 0.000289 || optimizing | 0.000512 || statistics | 0.000278 || preparing | 0.000078 || executing | 0.000028 || Sending data | 0.322662 || end | 0.004777 || query end | 0.001703 || closing tables | 0.000526 || freeing items | 0.000874 || Waiting for query cache lock | 0.000311 || freeing items | 0.001809 || Waiting for query cache lock | 0.000105 || freeing items | 0.000184 || storing result in query cache | 0.000966 || cleaning up | 0.000678 |+--------------------------------+----------+25 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
上 SQL二，三结果可以看到， 当 WHERE 条件改变， MySQL 会把这两个 SQL 识别为一个新的 SQL， 需要重新操作。
SQL 分析四， 假如我们重新执行 SQL 三操作，看看结果如何？（注意，这个时候 QUERY CACHE 真正发挥作用）
mysql> select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=11021;+-------+---------------+---------------+-------------+| id41_ | business2_41_ | applicat3_41_ | mobile41_ |+-------+---------------+---------------+-------------+| 30835 | 11021 | TH20121127259 | 02038688592 |+-------+---------------+---------------+-------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> show profile; +--------------------------------+----------+| Status | Duration |+--------------------------------+----------+| starting | 0.001367 || Waiting for query cache lock | 0.000071 || init | 0.000027 || checking query cache for query | 0.000163 || checking privileges on cached | 0.000129 || checking permissions | 0.000386 || sending cached result to clien | 0.000164|| cleaning up | 0.000079 |+--------------------------------+----------+8 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
参考 SQL 分析三，四，数据查询需要使用的时间（绿色标注部分）很明显， SQL 分析四返回速度块了很多，另外，从系统返回的 SQL 分析看出来，系统直接从缓存中返回数据给客户， 没有重复进行 SQL 分析及磁盘 I/O 操作。（蓝色标注部分） 因此， QEURY CACHE 明显加速了 SQL 返回结果。
但必须注意，只有两个 SQL 相同的情况下，才能够获得 QUERY CACHE 的优点。
参数化查询
参数化查询能够在一定情况下避免了 SQL 注入， 而 ORACLE 也比较推荐使用参数化查询， ORACLE 每次执行 SQL （无论 SQL 是否语法一致）都存在 SQL 分析，
假如SQL语法不一样，则进行硬解析，需要重新定制执行计划
假如SQL语法不一致则进行软解析，避免重复定制执行计划，减少 CPU 消耗，增加 SQL 语句返回时间。
MySQL 官方文档中并没有提出到这点。
对 MySQL 进行参数化查询分析
SQL 参数化分析一
mysql> set @num=11204;mysql> select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=@num;+-------+---------------+---------------+-----------+| id41_ | business2_41_ | applicat3_41_ | mobile41_ |+-------+---------------+---------------+-----------+| 31051 | 11204 | 1222570 | 85237810 || 31052 | 11204 | 1222570 | 82685386 || 31053 | 11204 | 1222570 | 82783689 || 31054 | 11204 | 1222570 | 82685106 || 31055 | 11204 | 1222570 | 38880051 |+-------+---------------+---------------+-----------+5 rows in set (0.37 sec)mysql> show profile; +--------------------------------+----------+| Status | Duration |+--------------------------------+----------+| starting | 0.001858 || Waiting for query cache lock | 0.000089 || init | 0.000150 || checking query cache for query | 0.001143 || checking permissions | 0.000970 || Opening tables | 0.000544 || init | 0.000743 || System lock | 0.000170 || optimizing | 0.000332 || statistics | 0.000293 || preparing | 0.000134 || executing | 0.000057 || Sending data | 0.438626 || end | 0.000694 || query end | 0.000221 || closing tables | 0.000300 || freeing items | 0.000521 || cleaning up | 0.000360 |+--------------------------------+----------+18 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
变量值不变情况下，重复执行该 SQL 语句
mysql> select tbcrbtnumb0_.id as id41_, tbcrbtnumb0_.business_ring_id as business2_41_, tbcrbtnumb0_.application_no as applicat3_41_, tbcrbtnumb0_.mobile as mobile41_ from tb_crbt_numbers_load tbcrbtnumb0_ where 1=1 and tbcrbtnumb0_.business_ring_id=@num;+-------+---------------+---------------+-----------+| id41_ | business2_41_ | applicat3_41_ | mobile41_ |+-------+---------------+---------------+-----------+| 31051 | 11204 | 1222570 | 85237810 || 31052 | 11204 | 1222570 | 82685386 || 31053 | 11204 | 1222570 | 82783689 || 31054 | 11204 | 1222570 | 82685106 || 31055 | 11204 | 1222570 | 38880051 |+-------+---------------+---------------+-----------+5 rows in set (0.34 sec)mysql> show profile; +--------------------------------+----------+| Status | Duration |+--------------------------------+----------+| starting | 0.001188 || Waiting for query cache lock | 0.000052 || init | 0.000030 || checking query cache for query | 0.001791 || checking permissions | 0.000172 || Opening tables | 0.000614 || init | 0.001346 || System lock | 0.000268 || optimizing | 0.000626 || statistics | 0.000674 || preparing | 0.000439 || executing | 0.000028 || Sending data | 0.327278 || end | 0.000649 || query end | 0.000217 || closing tables | 0.000408 || freeing items | 0.000692 || cleaning up | 0.000570 |+--------------------------------+----------+18 rows in set, 1 warning (0.01 sec)
分析结果
从数据返回时间上看来（蓝色标注）， 使用参数化查询，并没有在时间返回上获得优势。
从SQL执行计划上看来（紫色标注), 相同 SQL 语句使用参数化查询，系统同样会重新定制执行计划，产生磁盘I/O， 并没有想 ORACLE 一样获得性能上的优化。
另外，参数化查询是不会在 query cache 内存块中取结果的。
可以看做每次使用参数化查询都会被认为是一个全新的 SQL 进行分析， （没有学习到 ORACLE 的精髓，比较失望）
注意，使用参数化查询时， 即时使用 SQL_cache 语法, 也无法使用 query cache 功能。
常见开发下有几种选择
1. 直接把 SQL 变量值提交至 MySQL API 执行，（可利用 QUERY CACHE 功能，有部分 SQL 能够进行数据加速）但可能会遇到 SQL 注入， 升级程序麻烦。
2. 利用 procudure, function 等功能先吧 SQL 进行打包然后再调用执行， 类似参数化查询， 无法获得 QUERY CACHE 功能， 令程序清晰， 程序升级，修改比较方便， 并且有效防止了 SQL 注入。
bitsCN.com
熱AI工具
Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序，用於創建逼真的裸體照片
AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。
Undress AI Tool
免費脫衣圖片
Clothoff.io
AI脫衣器
Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具，輕鬆在任何影片中換臉！
熱門文章
熱工具
記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器
SublimeText3漢化版
中文版，非常好用
禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境
Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具
SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)
MySQL的角色：Web應用程序中的數據庫
Apr 17, 2025 am 12:23 AM
MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢，開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作，確保查詢速度可接受。
說明InnoDB重做日誌和撤消日誌的作用。
Apr 15, 2025 am 12:16 AM
InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改，確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值，支持事務回滾和MVCC。
MySQL：世界上最受歡迎的數據庫的簡介
Apr 12, 2025 am 12:18 AM
MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統，主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據，以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題，優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。
MySQL的位置：數據庫和編程
Apr 13, 2025 am 12:18 AM
MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要，它是一個開源的關係型數據庫管理系統，廣泛應用於各種應用場景。 1）MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能，支持Web、移動和企業級系統。 2）它使用客戶端-服務器架構，支持多種存儲引擎和索引優化。 3）基本用法包括創建表和插入數據，高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4）常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5）性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存，最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen
為什麼要使用mysql？利益和優勢
Apr 12, 2025 am 12:17 AM
選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能，支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎，支持事務和查詢優化。 3.易於使用，支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持，提供豐富的資源和解決方案。
MySQL與其他編程語言：一種比較
Apr 19, 2025 am 12:22 AM
MySQL与其他编程语言相比，主要用于存储和管理数据，而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称，适合数据管理需求，而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。
MySQL索引基數如何影響查詢性能？
Apr 14, 2025 am 12:18 AM
MySQL索引基数对查询性能有显著影响：1.高基数索引能更有效地缩小数据范围，提高查询效率；2.低基数索引可能导致全表扫描，降低查询性能；3.在联合索引中，应将高基数列放在前面以优化查询。
MySQL：從小型企業到大型企業
Apr 13, 2025 am 12:17 AM
MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理，如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯，優化查詢性能和事務處理。
