时间：2021-03-11 10:05:06 | 栏目：Mysql | 点击：次
前言
本文主要给大家分享了关于sql语句优化的一般步骤，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
一、通过 show status 命令了解各种 sql 的执行频率
mysql 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息，也可以在操作系统上使用 mysqladmin extend-status 命令获取这些消息。
show status 命令中间可以加入选项 session（默认） 或 global：
# Com_xxx 表示每个 xxx 语句执行的次数。 mysql> show status like 'Com_%';
我们通常比较关心的是以下几个统计参数：
上面这些参数对于所有存储引擎的表操作都会进行累计。下面这几个参数只是针对 innodb 的，累加的算法也略有不同：
通过以上几个参数，可以很容易地了解当前数据库的应用是以插入更新为主还是以查询操作为主，以及各种类型的 sql 大致的执行比例是多少。对于更新操作的计数，是对执行次数的计数，不论提交还是回滚都会进行累加。
对于事务型的应用，通过 Com_commit 和 Com_rollback 可以了解事务提交和回滚的情况，对于回滚操作非常频繁的数据库，可能意味着应用编写存在问题。
此外，以下几个参数便于用户了解数据库的基本情况：
二、定义执行效率较低的 sql 语句
1. 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 sql 语句，用 --log-slow-queries[=file_name] 选项启动时，mysqld 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 sql 语句的日志文件。
2. 慢查询日志在查询结束以后才记录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候慢查询日志并不能定位问题，可以使用 show processlist 命令查看当前 mysql 在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时的查看 sql 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。
三、通过 explain 分析低效 sql 的执行计划
测试数据库地址：https://downloads.mysql.com/docs/sakila-db.zip（本地下载）
统计某个 email 为租赁电影拷贝所支付的总金额，需要关联客户表 customer 和 付款表 payment ， 并且对付款金额 amount 字段做求和（sum） 操作，相应的执行计划如下：
mysql> explain select sum(amount) from customer a , payment b where a.customer_id= b.customer_id and a.email='JANE.BENNETT@sakilacustomer.org'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a partitions: NULL type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 filtered: 10.00 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.a.customer_id rows: 26 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
1.type=ALL，全表扫描，mysql 遍历全表来找到匹配的行：
mysql> explain select * from film where rating > 9 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 filtered: 33.33 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
2.type=index, 索引全扫描，mysql 遍历整个索引来查询匹配的行
mysql> explain select title form film\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: film partitions: NULL type: index possible_keys: NULL key: idx_title key_len: 767 ref: NULL rows: 1000 filtered: 100.00 Extra: Using index 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
3.type=range,索引范围扫描，常见于<、<=、>、>=、between等操作：
mysql> explain select * from payment where customer_id >= 300 and customer_id <= 350 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment partitions: NULL type: range possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: NULL rows: 1350 filtered: 100.00 Extra: Using index condition 1 row in set, 1 warning (0.07 sec)
4.type=ref, 使用非唯一索引扫描或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行，例如：
mysql> explain select * from payment where customer_id = 350 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: payment partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: const rows: 23 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
索引 idx_fk_customer_id 是非唯一索引，查询条件为等值查询条件 customer_id = 350, 所以扫描索引的类型为 ref。ref 还经常出现在 join 操作中：
mysql> explain select b.*, a.* from payment a,customer b where a.customer_id = b.customer_id \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b partitions: NULL type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 filtered: 100.00 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.b.customer_id rows: 26 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
5.type=eq_ref,类似 ref，区别就在使用的索引时唯一索引，对于每个索引的键值，表中只要一条记录匹配；简单的说，就是多表连接中使用 primary key 或者 unique index 作为关联条件。
mysql> explain select * from film a , film_text b where a.film_id = b.film_id \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b partitions: NULL type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 filtered: 100.00 Extra: NULL *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a partitions: NULL type: eq_ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 2 ref: sakila.b.film_id rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where 2 rows in set, 1 warning (0.03 sec)
6.type=const/system,单表中最多有一个匹配行，查起来非常迅速，所以这个匹配行中的其他列的值可以被优化器在当前查询中当作常量来处理，例如，根据主键 primary key 或者唯一索引 unique index 进行查询。
mysql> create table test_const ( -> test_id int, -> test_context varchar(10), -> primary key (`test_id`), -> ); insert into test_const values(1,'hello'); explain select * from ( select * from test_const where test_id=1 ) a \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: test_const partitions: NULL type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 4 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
7.type=null, mysql 不用访问表或者索引，直接就能够得到结果：
mysql> explain select 1 from dual where 1 \G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: No tables used 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
类型 type 还有其他值，如 ref_or_null (与 ref 类似，区别在于条件中包含对 null 的查询)、index_merge(索引合并优化)、unique_subquery (in 的后面是一个查询主键字段的子查询)、index_subquery(与 unique_subquery 类似，区别在于 in 的后面是查询非唯一索引字段的子查询)等。
show warnings 命令
执行explain 后再执行 show warnings，可以看到sql 真正被执行之前优化器做了哪些 sql 改写：
MySQL [sakila]> explain select sum(amount) from customer a , payment b where 1=1 and a.customer_id = b.customer_id and email = 'JANE.BENNETT@sakilacustomer.org'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: a partitions: NULL type: ALL possible_keys: PRIMARY key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 599 filtered: 10.00 Extra: Using where *************************** 2. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: b partitions: NULL type: ref possible_keys: idx_fk_customer_id key: idx_fk_customer_id key_len: 2 ref: sakila.a.customer_id rows: 26 filtered: 100.00 Extra: NULL 2 rows in set, 1 warning (0.00 sec) MySQL [sakila]> show warnings; +-------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +-------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Note | 1003 | /* select#1 */ select sum(`sakila`.`b`.`amount`) AS `sum(amount)` from `sakila`.`customer` `a` join `sakila`.`payment` `b` where ((`sakila`.`b`.`customer_id` = `sakila`.`a`.`customer_id`) and (`sakila`.`a`.`email` = 'JANE.BENNETT@sakilacustomer.org')) | +-------+------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
从 warning 的 message 字段中能够看到优化器自动去除了 1=1 恒成立的条件，也就是说优化器在改写 sql 时会自动去掉恒成立的条件。
explain 命令也有对分区的支持.
MySQL [sakila]> CREATE TABLE `customer_part` ( -> `customer_id` smallint(5) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `store_id` tinyint(3) unsigned NOT NULL, -> `first_name` varchar(45) NOT NULL, -> `last_name` varchar(45) NOT NULL, -> `email` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `address_id` smallint(5) unsigned NOT NULL, -> `active` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1', -> `create_date` datetime NOT NULL, -> `last_update` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, -> PRIMARY KEY (`customer_id`) -> -> ) partition by hash (customer_id) partitions 8; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) MySQL [sakila]> insert into customer_part select * from customer; Query OK, 599 rows affected (0.06 sec) Records: 599 Duplicates: 0 Warnings: 0 MySQL [sakila]> explain select * from customer_part where customer_id=130\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: customer_part partitions: p2 type: const possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 2 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 1 row in set, 1 warnings (0.00 sec)
可以看到 sql 访问的分区是 p2。
四、通过 performance_schema 分析 sql 性能
旧版本的 mysql 可以使用 profiles 分析 sql 性能，我用的是5.7.18的版本，已经不允许使用 profiles 了，推荐用
performance_schema 分析sql。
五、通过 trace 分析优化器如何选择执行计划。
mysql5.6 提供了对 sql 的跟踪 trace，可以进一步了解为什么优化器选择 A 执行计划而不是 B 执行计划，帮助我们更好的理解优化器的行为。
使用方式：首先打开 trace ，设置格式为 json，设置 trace 最大能够使用的内存大小，避免解析过程中因为默认内存过小而不能够完整显示。
MySQL [sakila]> set optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) MySQL [sakila]> set optimizer_trace_max_mem_size=1000000; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
接下来执行想做 trace 的 sql 语句，例如像了解租赁表 rental 中库存编号 inventory_id 为 4466 的电影拷贝在出租日期 rental_date 为 2005-05-25 4:00:00 ~ 5:00:00 之间出租的记录：
mysql> select rental_id from rental where 1=1 and rental_date >= '2005-05-25 04:00:00' and rental_date <= '2005-05-25 05:00:00' and inventory_id=4466;
+-----------+
| rental_id |
+-----------+
| 39 |
+-----------+
1 row in set (0.06 sec)
MySQL [sakila]> select * from information_schema.optimizer_trace\G
*************************** 1. row ***************************
QUERY: select * from infomation_schema.optimizer_trace
TRACE: {
"steps": [
] /* steps */
}
MISSING_BYTES_BEYOND_MAX_MEM_SIZE: 0
INSUFFICIENT_PRIVILEGES: 0
1 row in set (0.00 sec)
六、 确定问题并采取相应的优化措施
经过以上步骤，基本就可以确认问题出现的原因。此时可以根据情况采取相应的措施，进行优化以提高执行的效率。
总结