[大数据]如何定位并优化慢查询SQL【简单例子】

如何定位并优化慢查询SQL【简单例子】

1. 根据慢日志定位慢查询SQL
2. 使用explain等工具分析SQL
3. 修改SQL让SQL尽量走索引

1. 根据慢日志定位慢查询SQL

• 变量

  • SHOW VARIABLES like '%query%'; -- 查看慢查询的相关变量
    
    -- 在重启数据库服务的时候会还原为原本的配置，如果需要永久改变就直接改数据库配置文件
    -- 开启慢查询
    SET GLOBAL slow_query_log = on;
    -- 超时时间设置为1s
    SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 需要重新连接数据库才能看到改变
    

    • 

  • SHOW STATUS LIKE '%Slow_queries%'; -- 查看本次会话慢查询的条数（关闭客户端之后，就会自动清零）
    

    • 

2. 使用explain等工具分析SQL

参考链接： https://www.cnblogs.com/tufujie/p/9413852.html

• explain

  • -- 在慢查询SQL前加explain再执行，即可得到分析结果
    EXPLAIN
    SELECT * FROM visit_log
    ORDER BY uuid DESC 
    

    • 

  • type

    • all、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（从左到右，性能从差到好）
      • 出现all和index就说明很有可能需要优化

  • extra

    • 一般出现下面两种需要调优
      • Using filesort：表示 MySQL 会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为"文件排序”
      • Using temporary：表示 MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询groupby.

3. 修改SQL让SQL尽量走索引

• -- 换一个有索引的字段
  
  -- 加索引， 
  alter table [表名] add index idx_name([字段名]);
  

个人博客：txyun5.linshiyou.cn

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