本篇內(nèi)容介紹了“MySQL查詢慢的因素有哪些”的有關(guān)知識,在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
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我們先來看下,一條查詢語句下來,會經(jīng)歷哪些流程。
比如我們有一張數(shù)據(jù)庫表
CREATE TABLE `user` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵', `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字', `age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年齡', `gender` int(8) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '性別', PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_age` (`age`), KEY `idx_gender` (`gender`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
我們平常寫的應(yīng)用代碼(go或C++之類的),這時候就叫客戶端了。
客戶端底層會帶著賬號密碼,嘗試向mysql建立一條TCP長鏈接。
mysql的連接管理模塊會對這條連接進(jìn)行管理。
建立連接后,客戶端執(zhí)行一條查詢sql語句。 比如:
select * from user where gender = 1 and age = 100;
客戶端會將sql語句通過網(wǎng)絡(luò)連接給mysql。
mysql收到sql語句后,會在分析器中先判斷下SQL語句有沒有語法錯誤,比如select,如果少打一個l
,寫成slect
,則會報(bào)錯You have an error in your SQL syntax;
。這個報(bào)錯對于我這樣的手殘黨來說可以說是很熟悉了。
接下來是優(yōu)化器,在這里會根據(jù)一定的規(guī)則選擇該用什么索引。
之后,才是通過執(zhí)行器去調(diào)用存儲引擎的接口函數(shù)。
存儲引擎類似于一個個組件,它們才是mysql真正獲取一行行數(shù)據(jù)并返回?cái)?shù)據(jù)的地方,存儲引擎是可以替換更改的,既可以用不支持事務(wù)的MyISAM,也可以替換成支持事務(wù)的Innodb。這個可以在建表的時候指定。比如
CREATE TABLE `user` ( ... ) ENGINE=InnoDB;
現(xiàn)在最常用的是InnoDB。
我們就重點(diǎn)說這個。
InnoDB中,因?yàn)橹苯硬僮鞔疟P會比較慢,所以加了一層內(nèi)存提提速,叫buffer pool,這里面,放了很多內(nèi)存頁,每一頁16KB,有些內(nèi)存頁放的是數(shù)據(jù)庫表里看到的那種一行行的數(shù)據(jù),有些則是放的索引信息。
查詢SQL到了InnoDB中。會根據(jù)前面優(yōu)化器里計(jì)算得到的索引,去查詢相應(yīng)的索引頁,如果不在buffer pool里則從磁盤里加載索引頁。再通過索引頁加速查詢,得到數(shù)據(jù)頁的具體位置。如果這些數(shù)據(jù)頁不在buffer pool中,則從磁盤里加載進(jìn)來。
這樣我們就得到了我們想要的一行行數(shù)據(jù)。
最后將得到的數(shù)據(jù)結(jié)果返回給客戶端。
如果上面的流程比較慢的話,我們可以通過開啟profiling
看到流程慢在哪。
mysql> set profiling=ON; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql> show variables like 'profiling'; +---------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------+-------+ | profiling | ON | +---------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
然后正常執(zhí)行sql語句。
這些SQL語句的執(zhí)行時間都會被記錄下來,此時你想查看有哪些語句被記錄下來了,可以執(zhí)行 show profiles;
mysql> show profiles; +----------+------------+---------------------------------------------------+ | Query_ID | Duration | Query | +----------+------------+---------------------------------------------------+ | 1 | 0.06811025 | select * from user where age>=60 | | 2 | 0.00151375 | select * from user where gender = 2 and age = 80 | | 3 | 0.00230425 | select * from user where gender = 2 and age = 60 | | 4 | 0.00070400 | select * from user where gender = 2 and age = 100 | | 5 | 0.07797650 | select * from user where age!=60 | +----------+------------+---------------------------------------------------+ 5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
關(guān)注下上面的query_id
,比如select * from user where age>=60
對應(yīng)的query_id是1,如果你想查看這條SQL語句的具體耗時,那么可以執(zhí)行以下的命令。
mysql> show profile for query 1; +----------------------+----------+ | Status | Duration | +----------------------+----------+ | starting | 0.000074 | | checking permissions | 0.000010 | | Opening tables | 0.000034 | | init | 0.000032 | | System lock | 0.000027 | | optimizing | 0.000020 | | statistics | 0.000058 | | preparing | 0.000018 | | executing | 0.000013 | | Sending data | 0.067701 | | end | 0.000021 | | query end | 0.000015 | | closing tables | 0.000014 | | freeing items | 0.000047 | | cleaning up | 0.000027 | +----------------------+----------+ 15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
通過上面的各個項(xiàng),大家就可以看到具體耗時在哪。比如從上面可以看出Sending data的耗時最大,這個是指執(zhí)行器開始查詢數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)發(fā)送給客戶端的耗時,因?yàn)槲业倪@張表符合條件的數(shù)據(jù)有好幾萬條,所以這塊耗時最大,也符合預(yù)期。
一般情況下,我們開發(fā)過程中,耗時大部分時候都在Sending data
階段,而這一階段里如果慢的話,最容易想到的還是索引相關(guān)的原因。
索引相關(guān)的問題,一般能用explain命令幫助分析。通過它能看到用了哪些索引,大概會掃描多少行之類的信息。
mysql會在優(yōu)化器階段里看下選擇哪個索引,查詢速度會更快。
一般主要考慮幾個因素,比如:
選擇這個索引大概要掃描多少行(rows)
為了把這些行取出來,需要讀多少個16kb的頁
走普通索引需要回表,主鍵索引則不需要,回表成本大不大?
回到show profile中提到的sql語句,我們使用explain select * from user where age>=60
分析一下。
上面的這條語句,使用的type
為ALL,意味著是全表掃描,possible_keys
是指可能用得到的索引,這里可能使用到的索引是為age建的普通索引,但實(shí)際上數(shù)據(jù)庫使用的索引是在key
那一列,是NULL
。也就是說這句sql不走索引,全表掃描。
這個是因?yàn)閿?shù)據(jù)表里,符合條件的數(shù)據(jù)行數(shù)(rows
)太多,如果使用age索引,那么需要將它們從age索引中讀出來,并且age索引是普通索引,還需要回表找到對應(yīng)的主鍵才能找到對應(yīng)的數(shù)據(jù)頁。算下來還不如直接走主鍵劃算。于是最終選擇了全表掃描。
當(dāng)然上面只是舉了個例子,實(shí)際上,mysql執(zhí)行sql時,不用索引或者用的索引不符合我們預(yù)期這件事經(jīng)常發(fā)生,索引失效的場景有很多,比如用了不等號,隱式轉(zhuǎn)換等,這個相信大家背八股文的時候也背過不少了,我也不再贅述。
聊兩個生產(chǎn)中容易遇到的問題吧。
實(shí)際開發(fā)中有些情況比較特殊,比如有些數(shù)據(jù)庫表一開始數(shù)據(jù)量小,索引少,執(zhí)行sql時,確實(shí)使用了符合你預(yù)期的索引。但隨時時間邊長,開發(fā)的人變多了,數(shù)據(jù)量也變大了,甚至還可能會加入一些其他重復(fù)多余的索引,就有可能出現(xiàn)用著用著,用到了不符合你預(yù)期的其他索引了。從而導(dǎo)致查詢突然變慢。
這種問題,也好解決,可以通過force index
指定索引。比如
通過explain
可以看出,加了force index之后,sql就選用了idx_age這個索引了。
有些sql,用explain
命令看,明明是走索引的,但還是很慢。一般是兩種情況:
第一種是索引區(qū)分度太低,比如網(wǎng)頁全路徑的url鏈接,這拿來做索引,一眼看過去全都是同一個域名,如果前綴索引的長度建得不夠長,那這走索引跟走全表掃描似的,正確姿勢是盡量讓索引的區(qū)分度更高,比如域名去掉,只拿后面URI部分去做索引。
第二種是索引中匹配到的數(shù)據(jù)太大,這時候需要關(guān)注的是explain里的rows字段了。
它是用于預(yù)估這個查詢語句需要查的行數(shù)的,它不一定完全準(zhǔn)確,但可以體現(xiàn)個大概量級。
當(dāng)它很大時,一般常見的是下面幾種情況。
如果這個字段具有唯一的屬性,比如電話號碼等,一般是不應(yīng)該有大量重復(fù)的,那可能是你代碼邏輯出現(xiàn)了大量重復(fù)插入的操作,你需要檢查下代碼邏輯,或者需要加個唯一索引限制下。
如果這個字段下的數(shù)據(jù)就是會很大,是否需要全部拿?如果不需要,加個limit
限制下。如果確實(shí)要拿全部,那也不能一次性全拿,今天你數(shù)據(jù)量小,可能一次取一兩萬都沒啥壓力,萬一哪天漲到了十萬級別,那一次性取就有點(diǎn)吃不消了。你可能需要分批次取,具體操作是先用order by id
排序一下,拿到一批數(shù)據(jù)后取最大id
作為下次取數(shù)據(jù)的起始位置。
索引相關(guān)的原因我們聊完了,我們來聊聊,除了索引之外,還有哪些因素會限制我們的查詢速度的。
我們可以看到,mysql的server層里有個連接管理,它的作用是管理客戶端和mysql之間的長連接。
正常情況下,客戶端與server層如果只有一條連接,那么在執(zhí)行sql查詢之后,只能阻塞等待結(jié)果返回,如果有大量查詢同時并發(fā)請求,那么后面的請求都需要等待前面的請求執(zhí)行完成后,才能開始執(zhí)行。
因此很多時候我們的應(yīng)用程序,比如go或java這些,會打印出sql執(zhí)行了幾分鐘的日志,但實(shí)際上你把這條語句單獨(dú)拎出來執(zhí)行,卻又是毫秒級別的。這都是因?yàn)檫@些sql語句在等待前面的sql執(zhí)行完成。
怎么解決呢?
如果我們能多建幾條連接,那么請求就可以并發(fā)執(zhí)行,后面的連接就不用等那么久了。
而連接數(shù)過小的問題,受數(shù)據(jù)庫和客戶端兩側(cè)同時限制。
mysql的最大連接數(shù)默認(rèn)是100
, 最大可以達(dá)到16384
。
可以通過設(shè)置mysql的max_connections
參數(shù),更改數(shù)據(jù)庫的最大連接數(shù)。
mysql> set global max_connections= 500; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> show variables like 'max_connections'; +-----------------+-------+ | Variable_name | Value | +-----------------+-------+ | max_connections | 500 | +-----------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec)
上面的操作,就把最大連接數(shù)改成了500。
數(shù)據(jù)庫連接大小是調(diào)整過了,但貌似問題還是沒有變化?還是有很多sql執(zhí)行達(dá)到了幾分鐘,甚至超時?
那有可能是因?yàn)槟銘?yīng)用側(cè)(go,java寫的應(yīng)用,也就是mysql的客戶端)的連接數(shù)也過小。
應(yīng)用側(cè)與mysql底層的連接,是基于TCP協(xié)議的長鏈接,而TCP協(xié)議,需要經(jīng)過三次握手和四次揮手來實(shí)現(xiàn)建連和釋放。如果我每次執(zhí)行sql都重新建立一個新的連接的話,那就要不斷握手和揮手,這很耗時。所以一般會建立一個長連接池,連接用完之后,塞到連接池里,下次要執(zhí)行sql的時候,再從里面撈一條連接出來用,非常環(huán)保。
我們一般寫代碼的時候,都會通過第三方的orm庫來對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作,而成熟的orm庫,百分之一千萬都會有個連接池。
而這個連接池,一般會有個大小。這個大小就控制了你的連接數(shù)最大值,如果說你的連接池太小,都還沒有數(shù)據(jù)庫的大,那調(diào)了數(shù)據(jù)庫的最大連接數(shù)也沒啥作用。
一般情況下,可以翻下你使用的orm庫的文檔,看下怎么設(shè)置這個連接池的大小,就幾行代碼的事情,改改就好。比如go語言里的gorm
里是這么設(shè)置的
func Init() { db, err := gorm.Open(mysql.Open(conn), config) sqlDB, err := db.DB() // SetMaxIdleConns 設(shè)置空閑連接池中連接的最大數(shù)量 sqlDB.SetMaxIdleConns(200) // SetMaxOpenConns 設(shè)置打開數(shù)據(jù)庫連接的最大數(shù)量 sqlDB.SetMaxOpenConns(1000) }
連接數(shù)是上去了,速度也提升了。
曾經(jīng)遇到過面試官會追問,有沒有其他辦法可以讓速度更快呢?
那必須要眉頭緊鎖,假裝思考,然后說:有的。
我們在前面的數(shù)據(jù)庫查詢流程里,提到了進(jìn)了innodb之后,會有一層內(nèi)存buffer pool,用于將磁盤數(shù)據(jù)頁加載到內(nèi)存頁中,只要查詢到buffer pool里有,就可以直接返回,否則就要走磁盤IO,那就慢了。
也就是說,如果我的buffer pool 越大,那我們能放的數(shù)據(jù)頁就越多,相應(yīng)的,sql查詢時就更可能命中buffer pool,那查詢速度自然就更快了。
可以通過下面的命令查詢到buffer pool的大小,單位是Byte
。
mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; +-------------------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-----------+ | innodb_buffer_pool_size | 134217728 | +-------------------------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec)
也就是128Mb
。
如果想要調(diào)大一點(diǎn)??梢詧?zhí)行
mysql> set global innodb_buffer_pool_size = 536870912; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size'; +-------------------------+-----------+ | Variable_name | Value | +-------------------------+-----------+ | innodb_buffer_pool_size | 536870912 | +-------------------------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec)
這樣就把buffer pool增大到512Mb了。
但是吧,如果buffer pool大小正常,只是別的原因導(dǎo)致的查詢變慢,那改buffer pool毫無意義。
但問題又來了。
這個我們可以看buffer pool的緩存命中率。
通過 show status like 'Innodb_buffer_pool_%';
可以看到跟buffer pool有關(guān)的一些信息。
Innodb_buffer_pool_read_requests
表示讀請求的次數(shù)。
Innodb_buffer_pool_reads
表示從物理磁盤中讀取數(shù)據(jù)的請求次數(shù)。
所以buffer pool的命中率就可以這樣得到:
buffer pool 命中率 = 1 - (Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%
比如我上面截圖里的就是,1 - (405/2278354) = 99.98%??梢哉f命中率非常高了。
一般情況下buffer pool命中率都在99%
以上,如果低于這個值,才需要考慮加大innodb buffer pool的大小。
當(dāng)然,還可以把這個命中率做到監(jiān)控里,這樣半夜sql變慢了,早上上班還能定位到原因,就很舒服。
前面提到的是在存儲引擎層里加入了buffer pool用于緩存內(nèi)存頁,這樣可以加速查詢。
那同樣的道理,server層也可以加個緩存,直接將第一次查詢的結(jié)果緩存下來,這樣下次查詢就能立刻返回,聽著挺美的。
按道理,如果命中緩存的話,確實(shí)是能為查詢加速的。但這個功能限制很大,其中最大的問題是只要數(shù)據(jù)庫表被更新過,表里面的所有緩存都會失效,數(shù)據(jù)表頻繁的更新,就會帶來頻繁的緩存失效。所以這個功能只適合用于那些不怎么更新的數(shù)據(jù)表。
另外,這個功能在8.0版本
之后,就被干掉了。所以這功能用來聊聊天可以,沒必要真的在生產(chǎn)中使用啊。
“mysql查詢慢的因素有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
標(biāo)題名稱:mysql查詢慢的因素有哪些
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