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用 10 个真实案列带你掌握 MySQL 调优,开发人员必学

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  • Using index condition:MySQL5.6 之后新增的 ICP,using index condtion 就是使用了 ICP(索引下推),在存储引擎层进行数据过滤,而不是在服务层过滤,利用索引现有的数据减少回表的数据。

3、show profile 分析

了解 SQL 执行的线程的状态及消耗的时间。 默认是关闭的,开启语句“set profiling = 1;”


SHOW PROFILES ;


SHOW PROFILE FOR QUERY #{id};


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4、trace

trace 分析优化器如何选择执行计划,通过 trace 文件能够进一步了解为什么优惠券选择 A 执行计划而不选择 B 执行计划。


set optimizer_trace="enabled=on";


set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;


select * from information_schema.optimizer_trace;


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5、确定问题并采用相应的措施

  • 优化索引

  • 优化 SQL 语句:修改 SQL、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤

  • 改用其他实现方式:ES、数仓等

  • 数据碎片处理


场景分析



案例 1、最左匹配

索引


KEY idx_shopid_orderno (shop_id,order_no)


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SQL 语句


select * from _t where orderno=''


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查询匹配从左往右匹配,要使用 order_no 走索引,必须查询条件携带 shop_id 或者索引(shop_id,order_no)调换前后顺序

案例 2、隐式转换

索引


KEY idx_mobile (mobile)


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SQL 语句


select * from _user where mobile=12345678901


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隐式转换相当于在索引上做运算,会让索引失效。mobile 是字符类型,使用了数字,应该使


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用字符串匹配,否则 MySQL 会用到隐式替换,导致索引失效。

案例 3、大分页

索引


KEY idx_a_b_c (a, b, c)


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SQL 语句


select * from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10;


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对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式, 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的 c 传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行。 另一种是采用延迟关联的方式进行处理,减少 SQL 回表,但是要记得索引需要完全覆盖才有效果,SQL 改动如下


select t1.* from _t t1, (select id from _t where a = 1 and b = 2 order by c desc limit 10000, 10) t2 where t1.id = t2.id;


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案例 4、in + order by

索引


KEY idx_shopid_status_created (shop_id, order_status, created_at)


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SQL 语句


select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10


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in 查询在 MySQL 底层是通过 n*m 的方式去搜索,类似 union,但是效率比 union 高。 in 查询在进行 cost 代价计算时(代价 = 元组数 * IO 平均值),是通过将 in 包含的数值,一条条去查询获取元组数的,


因此这个计算过程会比较的慢,所以 MySQL 设置了个临界值(eq_range_index_dive_limit),5.6 之后超过这个临界值后该列的 cost 就不参与计算了。因此会导致执行计划选择不准确。默认是 200,即 in 条件超过了 200 个数据,会导致 in 的代价计算存在问题,可能会导致 Mysql 选择的索引不准确。


处理方式,可以(order_status, created_at)互换前后顺序,并且调整 SQL 为延迟关联。

案例 5、范围查询阻断,后续字段不能走索引

索引


KEY idx_shopid_created_status (shop_id, created_at, order_status)


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还未添加个人签名 2021.03.18 加入

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