MySQL慢查询分析和性能优化

1 背景

我们的业务服务随着功能规模扩大，用户量扩增，流量的不断的增长，经常会遇到一个问题，就是数据存储服务响应变慢。

导致数据库服务变慢的诱因很多，而RD最重要的工作之一就是找到问题并解决问题。

下面以MySQL为例子，我们从几个角度分析可能产生原因，并讨论解决的方案。

2 定位慢查询的原因并优化

2.1 慢查询的分析

开启SlowLog，默认是关闭的，由参数slow_query_log决定，在MySQL命令终端中输入下面的命令：

# 是否开启，这边为开启，默认情况下是off
set global slow_query_log=on;

# 设置慢查询阈值，单位是 s，默认为10s，这边的意思是查询耗时超过0.5s，便会记录到慢查询日志里面
set global long_query_time=0.5;

# 确定慢查询日志的文件名和路径
mysql> show global variables like 'slow_query_log_file';
+---------------------+-------------------------------------------------------+
| Variable_name       | Value                                                 |
+---------------------+-------------------------------------------------------+
| slow_query_log_file | /usr/local/mysql/data/MacintoshdeMacBook-Pro-slow.log |
+---------------------+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

# 检查慢查询的详细指标，可以看到下面 slow_query_log = ON，long_query_time = 0.5 ，都是因为我们调整过的
mysql> show global variables like '%quer%';
+----------------------------------------+-------------------------------------------------------+
| Variable_name                          | Value                                                 |
+----------------------------------------+-------------------------------------------------------+
| binlog_rows_query_log_events           | OFF                                                   |
| ft_query_expansion_limit               | 20                                                    |
| have_query_cache                       | NO                                                    |
| log_queries_not_using_indexes          | OFF                                                   |
| log_throttle_queries_not_using_indexes | 0                                                     |
| long_query_time                        | 0.500000                                              |
| query_alloc_block_size                 | 8192                                                  |
| query_prealloc_size                    | 8192                                                  |
| slow_query_log                         | ON                                                    |
| slow_query_log_file                    | /usr/local/mysql/data/MacintoshdeMacBook-Pro-slow.log |
+----------------------------------------+-------------------------------------------------------+
10 rows in set (0.01 sec)

配置好之后，就会按照阈值默认把慢查询日志收集下来，可以到对应的目录下分析具体的慢请求原因。

2.2 使用Explain进行查询语句分析

2.2.1 分析过程举例

很多时候我们在评审RD同学代码和SQL脚本的时候，上下文和使用环境不了解，不能做出很准确的判断。

这时候使用Explain分析SQL的执行计划就显得非常有用，拿到具体环境中Run一下就能看出很多问题。

举个例子：

模拟一个千万级别的雇员表，我们在没有做索引的字段上做一下查询看看，在500W数据中查询一个名叫LsHfFJA的员工，消耗 2.239S ，获取到一条id为4582071的数据。

再看看他的执行计划，扫描了4952492 条数据才找到该行数据：

mysql> explain select * from emp where empname='LsHfFJA';
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | emp   | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 4952492 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
1 row in set

这就是无索引或者索引不合理的结果，这个时候我们就可以根据实际情况进行查询优化了。

2.2.2 Explain需要关注的指标

比较核心要关注的字段一般有 select_type、type、possible_keys、key、rows、Extra等

我们来一个个说明：

• select_type：代表表示查询中每个select子句的类型，是简单查询还是联合查询还是子查询，一目了然。咱们上面的例子是SIMPLE，代表简单查询，其他枚举参考下列表格：

• type：表示MySQL在表中查找所需数据的方式，也称“访问类型”，咱们上面的例子是All，代表全表扫描，是非常差的模式，其他枚举参考下列表格：

• possible_keys：应该或建议使用的索引

表示MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用。这个趋向于指导性作用。

• key：实际使用的索引，没有的情况下为NULL

显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL

• rows：预估扫描了了多少行，咱们上面的例子 4952492 ，非常不合理。
  表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况，估算的找到所需的记录所需要读取的行数。基本表现为实际扫描过的行数。

3 一些使用上的规范

3.1 分析是否有不合理的查询

★ 以下是我们团队的准入规范，也是CodeReview 标准。

• 尽量避免使用select *，join语句使用select * 可能导致只需要访问索引即可完成的查询需要回表取数。
  一种是可能取出很多不需要的数据，对于宽表来说，这是灾难；一种是尽可能避免回表，因为取一些根本不需要的数据而回表导致性能低下，是很不合算。
• 严禁使用select * from t_name，不加任何where条件，道理一样，这样会变成全表全字段扫描。
• MySQL中的text类型字段存储：
  • 不与其他普通字段存放在一起,因为读取效率低，也会影响其他轻量字段存取效率。大宽表、大字段表，整体性能也不好。
  • 如果不需要text类型字段，又使用了select *，会让该执行消耗大量io，效率也很低下
• 在取出字段上可以使用相关函数，但应尽可能避免出现 now() , rand() , sysdate() 等不确定结果的函数，在Where条件中的过滤条件字段上严禁使用任何函数，包括数据类型转换函数。大量的计算和转换会造成效率低下，这个在索引那边也描述过了。
• 分页查询语句全部都需要带有排序条件 , 否则很容易引起乱序
• 用in()/union替换or，效率会好一些，并注意in的个数小于300
• 严禁使用%前缀进行模糊前缀查询。

-- 如下，这种查询会导致扫描表：
select a,b,c from t_name where a like '%name';
-- 可以使用%模糊后缀查询如：
select a,b from t_name where a like 'name%';

• 尽量避免使用子查询，可以把子查询优化为join操作，通常子查询在in子句中，且子查询中为简单SQL(不包含union、group by、order by、limit从句)时，才可以把子查询转化为关联查询进行优化。子查询性能差的原因：
  • 子查询的结果集无法使用索引，通常子查询的结果集会被存储到临时表中，不论是内存临时表还是磁盘临时表都不会存在索引，所以查询性能会受到一定的影响；
  • 特别是对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响也就越大；
  • 由于子查询会产生大量的临时表也没有索引，所以会消耗过多的CPU和IO资源，产生大量的慢查询。
• 在多表join中，尽量选取结果集较小的表作为驱动表，来join其他表。
• 分页查询，当limit起点较高时，可先用过滤条件进行过滤，如下。原理参考这篇

-- 如 
select a,b,c from t1 limit 10000,20;
-- 优化为:
select a,b,c from t1 where id>10000 limit 20;

3.2 检查是否有不合理的索引使用

建议参考笔者这篇《构建高性能索引（策略篇）》，比较完整

• 索引区分度（> 0.2）

索引必须创建在索引选择性（区分度）较高的列上，选择性的计算方式为:

selecttivity = count(distinct c_name)/count(*) ; 

如果区分度结果小于0.2，则不建议在此列上创建索引，否则大概率会拖慢SQL执行

• 遵循最左前缀，将索引区分度最高的放在左边

对于确定需要组成组合索引的多个字段，设计时建议将选择性高的字段靠前放。使用时，组合索引的首字段，必须在where条件中，且需要按照最左前缀规则去匹配。

正确理解和计算索引字段的区分度，文中有计算规则，区分度高的索引，可以快速得定位数据，区分度太低，无法有效的利用索引，可能需要扫描大量数据页，和不使用索引没什么差别。

• 禁止使用外键，可以在程序级别来约束完整性
• varchar、text类型字段如果需要创建索引，必须使用前缀索引。

前缀索引计算公式如下，calcul_len 是数字，长度为1 ~ c_name字段的最长值，可以逐一比较，对比区分度最高的出来

正确理解和计算前缀索引的字段长度，文中有判断规则，合适的长度要保证高的区分度和最恰当的索引存储容量，只有达到最佳状态，才是保证高效率的索引。

select count(distinct left(`c_name`,calcul_len))/count(*) from t_name;

• 单张表的索引数量理论上应控制在5个以内。经常有大批量插入、更新操作表，应尽量少建索引，索引建立的原则理论上是多读少写的场景。
• ORDER BY，GROUP BY，DISTINCT的字段需要添加在索引的后面，形成覆盖索引
• 联合索引注意最左匹配原则：查询时必须按照从左到右的顺序匹配，MySQL会一直向右匹配索引直到遇到范围查询(>、<、between、like)然后停止匹配。如：

-- 如果建立(depno,empname,job)顺序的索引，job是用不到索引的。
depno=1 and empname>'' and job=1  

• 应需而取策略，查询记录的时候，不要一上来就使用*，只取需要的数据，可能的话尽量只利用索引覆盖，可以减少回表操作，提升效率。
• 正确判断是否使用联合索引，应避免索引下推（IPC），减少回表操作，提升效率。
• 避免索引失效的原则：禁止对索引字段使用函数、运算符操作，会使索引失效。这是实际上就是需要保证索引所对应字段的”干净度“。
• 避免非必要的类型转换，字符串字段使用数值进行比较的时候会导致索引无效。
• 模糊查询'%value%'会使索引无效，变为全表扫描，因为无法判断扫描的区间，但是'value%'是可以有效利用索引。
• 索引覆盖排序字段，这样可以减少排序步骤，提升查询效率
• 尽量的扩展索引，非必要不新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
  举例子：比如一个品牌表，建立的的索引如下，一个主键索引，一个唯一索引

PRIMARYKEY (`id`),
UNIQUEKEY `uni_brand_define` (`app_id`,`define_id`)

实际场景中，建议代码交叉评审，当你同事业务代码中的检索语句如下的时候，应建议调整：

select brand_id,brand_name from ds_brand_system where status=? and define_id=? and app_id=?

建议改成如下：

select brand_id,brand_name from ds_brand_system where app_id=? and define_id=? and status=?

虽然说 MySQL的查询优化器会根据实际索引情况进行顺序优化，所以这边不做强制。但是同等条件下还是按照顺序进行排列，比较清晰，并且节省查询优化器的处理。

4 总结

这边仅仅是从查询语句的角度进行分析，实际上缓存服务变慢的可能性很多，不仅仅是慢查询怎么分析（Slow Log、Explain命令）。还应该全面的分析原因，并给出处理方案，如 分析SQL脚本合理性、建立索引或优化索引、读写分离、垂直+水平分区）、多读少写/冷数据 做缓存、优化数据库的锁竞争、数据库配置调优、硬件资源升级 等等，后面几篇我们慢慢说。