- 先开启慢查询日志
set global slow_query_log = on # 开启慢查询日志,默认是关闭的
set global long_qurey_time=0.5 # 设置慢查询时间阈值,单位:秒
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定位慢查询语句
-
explain 进行分析,相应字段:
- id:id 值越大,越先执行。无子查询时,id=1
- type:
- NULL,执行时甚至不用访问表或索引
- eq_ref,使用的是唯一索引
- ref,使用的是非唯一索引或者是唯一索引的前缀
- index,类似全表扫描,按照索引次序扫描表
- rows:表扫描的行数
- key:实际用到的索引,为空表没有用到索引
- extra:十分重要的额外信息
- using filesort
- using temporary
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优化 SQL
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将子查询转换为 join 操作
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使用 MAX(列),为该列建立索引
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数据值不要为 NULL
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根据选择度建索引
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like 进行模糊查询,第一个位置不要使用 '%'
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limit m,n
-- m 表示从第 (m+1) 条记录开始检索
-- n 表示取出 n 条数据
当一个数据库过于庞大,SQL 查询语句会比较慢。
SELECT *
FROM product
LIMIT 1000000,20
优化措施:
措施一:使用覆盖索引
SELECT id
FROM product
LIMIT 1000000,20
# id 是主键
措施二:使用 id 进行过滤
SELECT *
FROM product
WHERE id>=(SELECT id FROM product LIMIT 1000000,1)
LIMIT 20;
措施三:使用 jion
SELECT *
FROM product a
JION (SELECT id FROM product LIMIT 1000000,20) b
ON a.id=b.id;
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可以适当地违反第三范式(3NF),减少 join 操作
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设计一些中间表
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对表格进行垂直拆分
不常用的字段单独放在一个表中;常用的字段单独放在一个表中;一些大字段单独放在一个表中。
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对表格进行水平拆分
水平切分是将同一个表中的记录拆分到多个结构相同的表中。
常用的水平拆分策略:
- 哈希取模:hash(key) % N
- 范围:可以是 ID 范围也可以是时间范围
-
主键尽量用自增
最主要是调整内存:show status 确定内存大小
- 关闭一些不必要的二进制文件
- 增加 MySQL 的最大连接数
- 删除大量数据行后,使用 OPTIMIZE TABLE 命令进行碎片整理