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秃顶总结MySQL 最全性能优化方式

Java高端架构老王 • 4 月前 • 47 次点击  
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秃顶总结MySQL 最全性能优化方式


说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。

之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。

一、设置索引
索引是一种可以让SELECT语句提高效率的数据结构,可以起到快速定位的作用。

索引的优缺点:
优点:某些情况下使用select语句大幅度提高效率,合适的索引可以优化MySQL服务器的查询性能,从而起到优化MySQL的作用。

缺点:表行数据的变化(index、update、delect),简历在表列上的索引也会自动维护,一定程度上会使DML操作变慢。索引还会占用磁盘额外的存储空间。

MySQL索引操作:
给表列创建索引:

  • 建表时创建索引:
  • create table t(id int,name varchar(20),index idx_name (name));
  • 给表追加索引:
  • alter table t add unique index idx_id(id);
  • 给表的多列上追加索引
  • alter table t add index idx_id_name(id,name);
    或者:
  • create index idx_id_name on t(id,name);

查看索引

  • 使用show语句查看t表上的索引:

  • show index from t;
    或者:

  • show keys from t;–mysql中索引也被称作keys


  • 使用show create table语句查看索引:

  • show create table t\G



删除索引:

  • 使用alter table命令删除索引:
  • alter table 表 drop index 索引名
  • 使用drop index命令删除索引:
  • drop index 索引名 on 表

索引原理:
例如一个学生信息表,我们设置学号(stu_id)为索引:

索引页之间存在一定的关联关系,一般为树形结构;分为根节点、分支节点、和叶子节点
根节点页中存放分段stu_id的起始值,以及值所对应的分支索引页号
分支索引页中存放分段stu_id的起始值,以及值所对应的叶子索引页号
叶子索引页中存放排序后的stu_id值,该值所对应的表页号, 下一个叶子索引页的页号


stu_id建立索引后,执行select name,sex,height from stu where stu_id=13查询过程如下:

  1. 索引页存在关联关系,先找索引页号20的根节点,13在>=11和<17的范围内,需要查找25号索引页
  2. 读取25号索引页,13在>=11和<14范围内,得到了26号叶子索引页
  3. 读取26号叶子索引页,找到了13这个值,以及该值所对应表页的页号161,目前只得到了stu_id的值,还要得到name,sex,height等,因此需要再读一次编号为161的表页,里面存放了stu_id之外的值。
  4. 读取161号表页,获得sname,sex,height等值
    以上4步,只读取了3个索引页1个表页,共4个页,比读取所有表页(5000个页),按照stu_id=13挨个翻一遍效率要高,这也是有些情况下索引可以加速查询的原因。

二、开始装逼:分类讨论

一条 SQL 语句执行的很慢,那是每次执行都很慢呢?还是大多数情况下是正常的,偶尔出现很慢呢?所以我觉得,我们还得分以下两种情况来讨论。

1、大多数情况是正常的,只是偶尔会出现很慢的情况。

2、在数据量不变的情况下,这条SQL语句一直以来都执行的很慢。

针对这两种情况,我们来分析下可能是哪些原因导致的。

三、针对偶尔很慢的情况

一条 SQL 大多数情况正常,偶尔才能出现很慢的情况,针对这种情况,我觉得这条SQL语句的书写本身是没什么问题的,而是其他原因导致的,那会是什么原因呢?

1、数据库在刷新脏页(flush)我也无奈啊

当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候,我们知道数据库会在内存中把对应字段的数据更新了,但是更新之后,这些更新的字段并不会马上同步持久化到磁盘中去,而是把这些更新的记录写入到 redo log 日记中去,等到空闲的时候,在通过 redo log 里的日记把最新的数据同步到磁盘中去。

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页”。

刷脏页有下面4种场景(后两种不用太关注“性能”问题):

  • redolog写满了:redo log 里的容量是有限的,如果数据库一直很忙,更新又很频繁,这个时候 redo log 很快就会被写满了,这个时候就没办法等到空闲的时候再把数据同步到磁盘的,只能暂停其他操作,全身心来把数据同步到磁盘中去的,而这个时候,就会导致我们平时正常的SQL语句突然执行的很慢,所以说,数据库在在同步数据到磁盘的时候,就有可能导致我们的SQL语句执行的很慢了。

  • 内存不够用了:如果一次查询较多的数据,恰好碰到所查数据页不在内存中时,需要申请内存,而此时恰好内存不足的时候就需要淘汰一部分内存数据页,如果是干净页,就直接释放,如果恰好是脏页就需要刷脏页。

  • MySQL 认为系统“空闲”的时候:这时系统没什么压力。

  • MySQL 正常关闭的时候:这时候,MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上,这样下次 MySQL 启动的时候,就可以直接从磁盘上读数据,启动速度会很快。

2、拿不到锁我能怎么办

这个就比较容易想到了,我们要执行的这条语句,刚好这条语句涉及到的,别人在用,并且加锁了,我们拿不到锁,只能慢慢等待别人释放锁了。或者,表没有加锁,但要使用到的某个一行被加锁了,这个时候,我也没办法啊。

如果要判断是否真的在等待锁,我们可以用 show processlist这个命令来查看当前的状态哦,这里我要提醒一下,有些命令最好记录一下,反正,我被问了好几个命令,都不知道怎么写,呵呵。

下来我们来访分析下第二种情况,我觉得第二种情况的分析才是最重要的

四、针对一直都这么慢的情况

如果在数据量一样大的情况下,这条 SQL 语句每次都执行的这么慢,那就就要好好考虑下你的 SQL 书写了,下面我们来分析下哪些原因会导致我们的 SQL 语句执行的很不理想。

我们先来假设我们有一个表,表里有下面两个字段,分别是主键 id,和两个普通字段 c 和 d。

mysql> CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL,  `c` int(11) DEFAULT NULL,  `d` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;
复制代码

1、扎心了,没用到索引

没有用上索引,我觉得这个原因是很多人都能想到的,例如你要查询这条语句

select * from t where 100 <c and c < 100000;
复制代码

(1)、字段没有索引

刚好你的 c 字段上没有索引,那么抱歉,只能走全表扫描了,你就体验不会索引带来的乐趣了,所以,这回导致这条查询语句很慢。

(2)、字段有索引,但却没有用索引

好吧,这个时候你给 c 这个字段加上了索引,然后又查询了一条语句

select * from t where c - 1 = 1000;
复制代码

我想问大家一个问题,这样子在查询的时候会用索引查询吗?

答是不会,如果我们在字段的左边做了运算,那么很抱歉,在查询的时候,就不会用上索引了,所以呢,大家要注意这种字段上有索引,但由于自己的疏忽,导致系统没有使用索引的情况了。

正确的查询应该如下

select * from t where c = 1000 + 1;
复制代码

有人可能会说,右边有运算就能用上索引?难道数据库就不会自动帮我们优化一下,自动把 c - 1=1000 自动转换为 c = 1000+1。

不好意思,确实不会帮你,所以,你要注意了。

(3)、函数操作导致没有用上索引

如果我们在查询的时候,对字段进行了函数操作,也是会导致没有用上索引的,例如

select * from t where pow(c,2) = 1000;
复制代码

这里我只是做一个例子,假设函数 pow 是求 c 的 n 次方,实际上可能并没有 pow(c,2)这个函数。其实这个和上面在左边做运算也是很类似的。

所以呢,一条语句执行都很慢的时候,可能是该语句没有用上索引了,不过具体是啥原因导致没有用上索引的呢,你就要会分析了,我上面列举的三个原因,应该是出现的比较多的吧。

2、呵呵,数据库自己选错索引了

我们在进行查询操作的时候,例如

select * from t where 100 < c and c < 100000;
复制代码

我们知道,主键索引和非主键索引是有区别的,主键索引存放的值是整行字段的数据,而非主键索引上存放的值不是整行字段的数据,而且存放主键字段的值。 里面有说到主键索引和非主键索引的区别

不大懂的可以看这思维导图


也就是说,我们如果走 c 这个字段的索引的话,最后会查询到对应主键的值,然后,再根据主键的值走主键索引,查询到整行数据返回。

好吧扯了这么多,其实我就是想告诉你,就算你在 c 字段上有索引,系统也并不一定会走 c 这个字段上的索引,而是有可能会直接扫描扫描全表,找出所有符合 100 < c and c < 100000 的数据。

为什么会这样呢?

其实是这样的,系统在执行这条语句的时候,会进行预测:究竟是走 c 索引扫描的行数少,还是直接扫描全表扫描的行数少呢?显然,扫描行数越少当然越好了,因为扫描行数越少,意味着I/O操作的次数越少。

如果是扫描全表的话,那么扫描的次数就是这个表的总行数了,假设为 n;而如果走索引 c 的话,我们通过索引 c 找到主键之后,还得再通过主键索引来找我们整行的数据,也就是说,需要走两次索引。而且,我们也不知道符合 100 c < and c < 10000 这个条件的数据有多少行,万一这个表是全部数据都符合呢?这个时候意味着,走 c 索引不仅扫描的行数是 n,同时还得每行数据走两次索引。

所以呢,系统是有可能走全表扫描而不走索引的。那系统是怎么判断呢?

判断来源于系统的预测,也就是说,如果要走 c 字段索引的话,系统会预测走 c 字段索引大概需要扫描多少行。如果预测到要扫描的行数很多,它可能就不走索引而直接扫描全表了。

那么问题来了,系统是怎么预测判断的呢?这里我给你讲下系统是怎么判断的吧,虽然这个时候我已经写到脖子有点酸了。

系统是通过索引的区分度来判断的,一个索引上不同的值越多,意味着出现相同数值的索引越少,意味着索引的区分度越高。我们也把区分度称之为基数,即区分度越高,基数越大。所以呢,基数越大,意味着符合 100 < c and c < 10000 这个条件的行数越少。

所以呢,一个索引的基数越大,意味着走索引查询越有优势。

那么问题来了,怎么知道这个索引的基数呢?

系统当然是不会遍历全部来获得一个索引的基数的,代价太大了,索引系统是通过遍历部分数据,也就是通过采样的方式,来预测索引的基数的。

扯了这么多,重点的来了,居然是采样,那就有可能出现失误 的情况,也就是说,c 这个索引的基数实际上是很大的,但是采样的时候,却很不幸,把这个索引的基数预测成很小。例如你采样的那一部分数据刚好基数很小,然后就误以为索引的基数很小。然后就呵呵,系统就不走 c 索引了,直接走全部扫描了

所以呢,说了这么多,得出结论:由于统计的失误,导致系统没有走索引,而是走了全表扫描,而这,也是导致我们 SQL 语句执行的很慢的原因。

这里我声明一下,系统判断是否走索引,扫描行数的预测其实只是原因之一,这条查询语句是否需要使用使用临时表、是否需要排序等也是会影响系统的选择的。

不过呢,我们有时候也可以通过强制走索引的方式来查询,例如

select * from t force index(a) where c < 100 and c < 100000;
复制代码

我们也可以通过

show index from t;
复制代码

来查询索引的基数和实际是否符合,如果和实际很不符合的话,我们可以重新来统计索引的基数,可以用这条命令

analyze table t;
复制代码

来重新统计分析。

既然会预测错索引的基数,这也意味着,当我们的查询语句有多个索引的时候,系统有可能也会选错索引哦,这也可能是 SQL 执行的很慢的一个原因。

好吧,就先扯这么多了,你到时候能扯出这么多,我觉得已经很棒了,下面做一个总结。

五、总结

以上是我的总结与理解,最后一个部分,我怕很多人不大懂数据库居然会选错索引,所以我详细解释了一下,下面我对以上做一个总结。

一个 SQL 执行的很慢,我们要分两种情况讨论:

1、大多数情况下很正常,偶尔很慢,则有如下原因

(1)、数据库在刷新脏页,例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。

(2)、执行的时候,遇到锁,如表锁、行锁。

2、这条 SQL 语句一直执行的很慢,则有如下原因。

(1)、没有用上索引:例如该字段没有索引;由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。

(2)、数据库选错了索引。


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