MySQL 查询分析
原创
如今数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了。对于数据库性能，并不仅仅是 DBA 关注的事情，也是开发和测试人员需要关注的事情。在设计数据库表结构时，在操作数据库时（特别是查询 sql 语句），都需要我们考虑数据库的性能问题。本文主要由一个案例引发对 MySQL 性能问题的思考，主要讲述 MySQL 慢查询和 explain 工具这两个定位 MySQL 性能瓶颈的方法。索引和查询优化部分后续将放在《MySQL 索引及查询优化总结》中。
一个低效查询引发的思考
上次在做银行对账，上传对账单后，出现对账超时的情况。查看日志发现，最后一条日志记录停在了对 c2c_zwdb.t_file_count 的查询 sql 上。使用 show processlist 命令来查看当前 SQL 的执行情况，如下：
由上图可知，原来是发生锁表了 waiting for table level lock。
引发锁表的 sql 语句就是上图中 status 为 updating 的语句为：
update c2c_zwdb.t_file_count set Fcount=Fcount 1 where FFileName='1001_招商银行 (1).txt' and Ftype=2
该条 update 语句还未执行完，给表 c2c_zwdb.t_file_count 加的写锁还没释放，又执行 select 读操作，select 语句会等待表级锁，导致阻塞而使银行对账超时。
为什么这条 update 语句执行了如此久还没执行完呢？这个语句不够高效，当在数据量很大的情况下，执行效率更慢。
定位 MySQL 性能瓶颈的方法很多，主要为这两种：慢查询与 explain 命令。
一 慢查询
慢查询，顾名思义，就是查询超过指定时间 long_query_time 的 SQL 语句查询称为"慢查询"。 慢查询帮我们找到执行慢的 SQL，方便我们对这些 SQL 进行优化。
慢查询开启方法
long_query_time 是用来定义慢于多少秒的才算"慢查询"。查询 long_query_time 的值如下：
我们可以将其设置设置 long_query_time=2，如下。
开启慢查询的方法，一是可以通过在配置文件 my.cnf 或 my.ini 中设置配置参数，二是可以通过命令行设置变量来即时启动慢查询日志，个人比较喜欢第二种即时性的。由下图可知，记录慢查询日志已开启，slow_query_log=ON。
slow_query_log 是否打开记录慢查询日志
slow_query_log_file 日志存放位置
MySQLdumpslow命令
接下来看看慢查询日志的格式是怎么样。例如，在 MySQL 中运行 select sleep(3);
打开慢查询日志文件 MySQL-slow.log 的信息格式如下，说明这条 sql 语句执行用时 5.000183s，锁了 0s，查询返回 1 行，一共查了 0 行。
随着 MySQL 数据库服务器运行时间的增加，可能会有越来越多的 SQL 查询被记录到了慢查询日志文件中，这时要分析慢查询日志就显得不是很容易了。MySQL 提供的 MySQLdumpslow 命令，可以很好地解决这个问题。
MySQLdumpslow 的主要功能是统计不同慢 sql 的：
- 执行次数（count）
- 执行最长时间（time）
- 累计总耗费时间（time）
- 等待锁的时间（lock）
- 发送给客户端的行总数（rows）
- 扫描的行总数（rows）
进入 MySQL/bin 目录，输入 MySQLdumpslow -help 或--help 可以看到这个工具的参数。
-s，是表示按照何种方式排序，c、t、l、r 分别是按照执行次数、执行时间、等待锁时间、返回的记录数来排序，ac、at、al、ar 表示相应的平均值；
- -r，是前面排序的逆序；
- -t，是 top n 的意思，即为返回排序后前面多少条的数据；
- -g，后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
比如，执行./MySQLdumpslow -s c -t 5/data/zftMySQLData/MySQL-slow.log，得到执行次数最多的前 5 个查询，如下图所示。
执行./MySQLdumpslow -s r -t 10 /data/zftMySQLData/MySQL-slow.log，得到返回记录数最多的前 10 个查询。
使用 MySQLdumpslow 命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对 MySQL 查询语句的监控、分析、优化是 MySQL 优化的第一步，也是非常重要的一步。
二 explain 分析查询
在分析查询性能时，EXPLAIN 关键字同样很管用。EXPLAIN 关键字一般放在 SELECT 查询语句的前面，使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理 SQL 语句的。这可以帮助分析查询语句效率低下的原因或是表结构的性能瓶颈。通过 explain 命令可以得到：
– 表的读取顺序
– 数据读取操作的操作类型
– 哪些索引可以使用
– 哪些索引被实际使用
– 表之间的引用
– 每张表有多少行被优化器查询
Explain的用法
Explain tablename 或
Explain [EXTENDED] SELECT select_options
前者可以得出一个表的字段结构等等，后者主要是给出相关的一些索引信息，本文要讲述的重点是后者。
首先看看 explain 的输出参数：
这些参数中，各个参数的含义如下,
Id：本次 select 的标识符。在查询中每个 select 都有一个顺序的数值。
Select_type：select 类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。主要有这几种：
- SIMPLE：这个是简单的 sql 查询，不使用 UNION 或者子查询。
- PRIMARY：子查询中最外层的 select。
- UNION：UNION 中的第二个或后面的 SELECT 语句。
- DEPENDENT UNION：UNION 中的第二个或后面的 SELECT 语句，取决于外面的查询。
- UNION RESULT：UNION 的结果。
- SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT。
- DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个 SELECT，取决于外面的查询。
- DERIVED：派生表的 SELECT(FROM 子句的子查询)。
Table：输出行所引用的表。
Type：联合查询所使用的类型。
type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般来说，得保证查询至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
possible_keys：指出 MySQL 能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验 WHERE 子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。
Key：显示 MySQL 实际决定使用的键。如果没有索引被选择，键是 NULL。
key_len：显示 MySQL 决定使用的键长度。如果键是 NULL，长度就是 NULL。文档提示特别注意这个值可以得出一个多重主键里 MySQL 实际使用了哪一部分。
Ref：显示哪个字段或常数与 key 一起被使用。
Rows：这个数表示 MySQL 要遍历多少数据才能找到，在 innodb 上是不准确的。 Extra：如果是 Only index，这意味着信息只用索引树中的信息检索出的，这比扫描整个表要快。
如果是 where used，就是使用上了 where 限制。
如果是 impossible where 表示用不着 where，一般就是没查出来啥。
如果此信息显示 Using filesort 或者 Using temporary 的话会很吃力，WHERE 和 ORDER BY 的索引经常无法兼顾，如果按照 WHERE 来确定索引，那么在 ORDER BY 时，就必然会引起 Using filesort，这就要看是先过滤再排序划算，还是先排序再过滤划算。
现在我们再用 explain 来看看前面案例的 sql 执行情况。首先，先看看 t_file_count 的表结构如下，该表的索引是 FId。
未执行完的 sql 语句是 update c2c_zwdb.t_file_count set Fcount=Fcount 1 where FFileName='1001_招商银行 (1).txt' and Ftype=2
将其转换为 select 语句，select count(*) from c2c_zwdb.t_file_count where FFileName='1001_招商银行 (1).txt' and Ftype=2。执行explain命令如下：
由上图可见，type=all，key=NULL，该 sql 未使用索引，是一个效率非常低的全表扫描，在数据量很大的情况下，性能情况可想而知。
上述讲的几种方法是用来定位 MySQL 的性能瓶颈，那定位出性能问题后，接下来就是对这些低效的 sql 语句进行优化。问题是怎么优化？根据什么原理来优化？这涉及到索引问题，这一部分将会后续放在《MySQL 索引及查询优化总结》中讲述，本文主要讲述定位 MySQL 性能瓶颈的两种方法：慢查询和 MySQLdumpslow 工具，explain 命令。
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