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| MYSQL教程 美团网技术团队分享的MySQL索引及慢查询优化教程 |
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| CPU型号：美团网技术团队分享的MySQL索引及慢查询优化教程 |
| 主频：Ghz |
| 睿频：Ghz |
| 核心数：个 |
| 不支持超核心 |
| 制作工艺： |
| 插槽类型： |
| 功耗：0W |
| L3缓存：0MB |
| 支持最大内存： 0GB |
| CPU详细参数 |
|
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 一个慢查询引发的思考 select count(*) from task where status=2 and operator_id=20839 and operate_time>1371169729 and operate_time<1371174603 and type=2; 系统使用者反应有一个功能越来越慢，于是工程师找到了上面的SQL。 MySQL索引原理 索引原理 磁盘IO与预读
考虑到磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 索引的数据结构 详解b+树
如上图，是一颗b+树，关于b+树的定义可以参见B+树，这里只说一些重点，浅蓝色的块我们称之为一个磁盘块，可以看到每个磁盘块包含几个数据项（深蓝色所示）和指针（黄色所示），如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁盘块。真实的数据存在于叶子节点即3、5、9、10、13、15、28、29、36、60、75、79、90、99。非叶子节点只不存储真实的数据，只存储指引搜索方向的数据项，如17、35并不真实存在于数据表中。 b+树的查找过程 b+树性质 慢查询优化 建索引的几大原则
create_time = unix_timestamp('2014-05-29');
5.尽量的扩展索引，不要新建索引。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 回到开始的慢查询 select * from task where status = 0 and type = 12 limit 10; select count(*) from task where status = 0 ; 那么索引建立成(status,type,operator_id,operate_time)就是非常正确的，因为可以覆盖到所有情况。这个就是利用了索引的最左匹配的原则 查询优化神器 - explain命令 慢查询优化基本步骤 几个慢查询案例 复杂语句写法
select
distinct cert.emp_id
from
cm_log cl
inner join
(
select
emp.id as emp_id,
emp_cert.id as cert_id
from
employee emp
left join
emp_certificate emp_cert
on emp.id = emp_cert.emp_id
where
emp.is_deleted=0
) cert
on (
cl.ref_table='Employee'
and cl.ref_oid= cert.emp_id
)
or (
cl.ref_table='EmpCertificate'
and cl.ref_oid= cert.cert_id
)
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';
0.先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢 53 rows in set (1.87 sec) 1.explain +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where; Using temporary | | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 63727 | Using where; Using join buffer | | 2 | DERIVED | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13317 | Using where | | 2 | DERIVED | emp_cert | ref | emp_certificate_empid | emp_certificate_empid | 4 | meituanorg.emp.id | 1 | Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ 简述一下执行计划，首先mysql根据idx_last_upd_date索引扫描cm_log表获得379条记录；然后查表扫描了63727条记录，分为两部分，derived表示构造表，也就是不存在的表，可以简单理解成是一个语句形成的结果集，后面的数字表示语句的ID。derived2表示的是ID = 2的查询构造了虚拟表，并且返回了63727条记录。我们再来看看ID = 2的语句究竟做了写什么返回了这么大量的数据，首先全表扫描employee表13317条记录，然后根据索引emp_certificate_empid关联emp_certificate表，rows = 1表示，每个关联都只锁定了一条记录，效率比较高。获得后，再和cm_log的379条记录根据规则关联。从执行过程上可以看出返回了太多的数据，返回的数据绝大部分cm_log都用不到，因为cm_log只锁定了379条记录。 select emp.id from cm_log cl inner join employee emp on cl.ref_table = 'Employee' and cl.ref_oid = emp.id where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0 union select emp.id from cm_log cl inner join emp_certificate ec on cl.ref_table = 'EmpCertificate' and cl.ref_oid = ec.id inner join employee emp on emp.id = ec.emp_id where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0 2.不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致 3.现有索引可以满足，不需要建索引 4.用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！ +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 1 | PRIMARY | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | Using where | | 2 | UNION | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 2 | UNION | ec | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | | | 2 | UNION | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.ec.emp_id | 1 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ 53 rows in set (0.01 sec) 明确应用场景 select * from stage_poi sp where sp.accurate_result=1 and ( sp.sync_status=0 or sp.sync_status=2 or sp.sync_status=4 ); 0.先看看运行多长时间,951条数据6.22秒，真的很慢 951 rows in set (6.22 sec) 1.先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描 +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ 2.所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 0已经做过了951条 3.让explain的rows 尽量逼近951 看一下accurate_result = 1的记录数 select count(*),accurate_result from stage_poi group by accurate_result; +----------+-----------------+ | count(*) | accurate_result | +----------+-----------------+ | 1023 | -1 | | 2114655 | 0 | | 972815 | 1 | +----------+-----------------+ 我们看到accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据 再看一下sync_status字段的情况 select count(*),sync_status from stage_poi group by sync_status; +----------+-------------+ | count(*) | sync_status | +----------+-------------+ | 3080 | 0 | | 3085413 | 3 | +----------+-------------+ 同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引 问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的 4.找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把sync_status这个字段变成1,五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据 5.根据建立索引规则，使用如下语句建立索引 alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status); 6.观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。 952 rows in set (0.20 sec) 我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们第4步调差SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。 无法优化的语句
select
c.id,
c.name,
c.position,
c.sex,
c.phone,
c.office_phone,
c.feature_info,
c.birthday,
c.creator_id,
c.is_keyperson,
c.giveup_reason,
c.status,
c.data_source,
from_unixtime(c.created_time) as created_time,
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
c.last_modified_user_id
from
contact c
inner join
contact_branch cb
on c.id = cb.contact_id
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,
2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 10802
and oei.org_category = - 1
order by
c.created_time desc limit 0 ,
10;
还是几个步骤 10 rows in set (13.06 sec) 1.explain +----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | oei | ref | idx_category_left_right,idx_data_id | idx_category_left_right | 5 | const | 8849 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | bu | ref | PRIMARY,idx_userid_status | idx_userid_status | 4 | meituancrm.oei.data_id | 76 | Using where; Using index | | 1 | SIMPLE | cb | ref | idx_branch_id,idx_contact_branch_id | idx_branch_id | 4 | meituancrm.bu.branch_id | 1 | | | 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 108 | meituancrm.cb.contact_id | 1 | | +----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ 从执行计划上看，mysql先查org_emp_info表扫描8849记录，再用索引idx_userid_status关联branch_user表，再用索引idx_branch_id关联contact_branch表，最后主键关联contact表。
select
count(*)
from
contact c
inner join
contact_branch cb
on c.id = cb.contact_id
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,
2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 10802
and oei.org_category = - 1
+----------+ | count(*) | +----------+ | 778878 | +----------+ 1 row in set (5.19 sec) 发现排序之前居然锁定了778878条记录，如果针对70万的结果集排序，将是灾难性的，怪不得这么慢，那我们能不能换个思路，先根据contact的created_time排序，再来join会不会比较快呢？ select c.id, c.name, c.position, c.sex, c.phone, c.office_phone, c.feature_info, c.birthday, c.creator_id, c.is_keyperson, c.giveup_reason, c.status, c.data_source, from_unixtime(c.created_time) as created_time, from_unixtime(c.last_modified) as last_modified, c.last_modified_user_id from contact c where exists ( select 1 from contact_branch cb inner join branch_user bu on cb.branch_id = bu.branch_id and bu.status in ( 1, 2) inner join org_emp_info oei on oei.data_id = bu.user_id and oei.node_left >= 2875 and oei.node_right <= 10802 and oei.org_category = - 1 where c.id = cb.contact_id ) order by c.created_time desc limit 0 , 10; 验证一下效果 预计在1ms内，提升了13000多倍！ ```sql 10 rows in set (0.00 sec) 本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再join和先join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去join过滤，当发现不够10条的时候，再次去10条，再次join，这显然在内层join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！
select
sql_no_cache c.id,
c.name,
c.position,
c.sex,
c.phone,
c.office_phone,
c.feature_info,
c.birthday,
c.creator_id,
c.is_keyperson,
c.giveup_reason,
c.status,
c.data_source,
from_unixtime(c.created_time) as created_time,
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
c.last_modified_user_id
from
contact c
where
exists (
select
1
from
contact_branch cb
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,
2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 2875
and oei.org_category = - 1
where
c.id = cb.contact_id
)
order by
c.created_time desc limit 0 ,
10;
Empty set (2 min 18.99 sec) 2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于mysql的nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。 慢查询的案例就分析到这儿，以上只是一些比较典型的案例。我们在优化过程中遇到过超过1000行，涉及到16个表join的“垃圾SQL”，也遇到过线上线下数据库差异导致应用直接被慢查询拖死，也遇到过varchar等值比较没有写单引号，还遇到过笛卡尔积查询直接把从库搞死。再多的案例其实也只是一些经验的积累，如果我们熟悉查询优化器、索引的内部原理，那么分析这些案例就变得特别简单了。 写在后面的话 |
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