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STM32:时钟树原理概要

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分析慢 SQL

SQL 优化

单表优化

多表优化


 

  • 慢 SQL:指 MySQL 中执行比较慢的 SQL
  • 排查慢 SQL 最常用的方法:通过慢查询日志来查找慢 SQL

MySQL 的慢查询日志是 MySQL 提供的一种日志记录,它用来记录在 MySQL 中响应时间超过阈值的语句,具体指运行时间超过 long_query_time(慢查询阈值) 值的 SQL,就会被记录到慢查询日志中,long_query_time 的默认值为 10s,意思是运行超过 10s 以上的语句就会被当做慢 SQL 记录到日志中。


分析慢 SQL

如果一条 sql 执行很慢的话,我们通常会使用 mysql 自动的执行计划 explain 来去查看这条 sql 的执行情况

关注 type 字段:

  • all — 扫描全表数据
  • index — 遍历索引
  • range — 索引范围查找
  • index_subquery — 在子查询中使用 ref
  • unique_subquery — 在子查询中使用 eq_ref
  • ref_or_null — 对 null 进行索引的优化的 ref
  • fulltext — 使用全文索引
  • ref — 使用非唯一索引查找数据
  • eq_ref — 在 join 查询中使用主键或唯一索引关联
  • const — 将一个主键放置到 where 后面作为条件查询, MySQL 优化器就能把这次查询优化转化为一个常量,如何转化以及何时转化,这个取决于优化器,这个比 eq_ref 效率高一点。

如果存在全索引扫描(type = all) 则说明没有走索引,我们可以给查询的慢字段加上相应的索引就可以提交效率。

通过 key 和 key_len 检查是否命中了索引,如果本身已经添加了索引,也可以判断索引是否又失效的情况

通过 extra 建议判断是否出现回表的情况,如果出现了可以尝试添加索引或修改返回字段来修复

SQL 优化

MySQL 优化分为 单表优化 和 多表优化

单表优化

  • 建立并使用索引:索引是提高查询最有效的手段
  • 优化查询语句:避免使用 select * ,只查询需要的字段;使用小表驱动大表,比如当 B 表的数据小于 A 表时,先查 B 表,再查 A 表,查询语句:select * from A where id in (select id from B);如果是聚合查询,尽量使用 union all 代替 union,union 会多义词过滤,效率比较低;不使用 order by rand();
  • 优化表结构和数据类型:单表不要有太多字段,建议在 20 个字段以内,使用可以存下数据最小的数据类型,尽可能使用 not null 定义字段,因为 null 占用 4 字节空间。

多表优化

  • 表拆分:就是分表,让每张表的数据量变小,从而提高查询效率。表拆分又分为:垂直分隔和水平分隔。
  • 读写分离:一般情况下对数据库而言都是“读多写少”,换言之,数据库的压力多数是因为大量的读取数据的操作造成的,我们可以采用数据库集群的方案,使用一个库作为主库,负责写入数据;其他库为从库,负责读取数据。这样可以缓解对数据库的访问压力。

优化方式有很多, 比如索引、查询优化(减少联表查询等)、减少锁竞争等因素,所以具体的慢 SQL 优化,需要根据实际的业务场景再做优化决策。

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