mysql中慢查询优化的示例分析-创新互联
这篇文章主要介绍mysql中慢查询优化的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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分析
从explain的结果看,查询用了b作为驱动表。 上一篇文章我们介绍到,MySQL选择jion顺序是分别分析各种join顺序的代价后,选择最小代价的方法。 这个join只涉及到两个表,自然也与optimizer_search_depth无关。于是我们的问题就是,我们预期的那个join顺序的为什么没有被选中? MySQL Tips: MySQL提供straight_join语法,强制设定连接顺序。 explain SELECT count(*) FROM a straight_join b ON a.`S` = b.`S` WHERE a.`L` > '2014-03-30 00:55:00' AND a.`L` < '2014-03-30 01:00:00' ; +----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | a | range | IX_L,IX_S | IX_L | 4 | NULL | 63 | Using where | | 1 | SIMPLE | b | index | IX_S | IX_S | 195 | NULL | 1038165 | Using where; Using index; Using join buffer | +----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+---------+---------------------------------------------+
MySQL Tips: explain结果中,join的查询代价可以用依次连乘rows估算。
join顺序对了,简单的分析查询代价:普通join是1038165*1, straight_join是 63*1038165. 貌似MySQL没有错。但一定哪里不对!
发现异常
回到我们最初的设想。我们预计表a作为驱动表,是因为认为表b能够用上IX_S索引,而实际上staight_join的时候确实用上了,但这个结果与我们预期的又不同。 我们知道,索引的过滤性是决定了一个索引在查询中是否会被选中的重要因素,那么是不是b.S的过滤性不好呢?
MySQL Tips: show index from tbname返回结果中Cardinality的值可以表明一个索引的过滤性。
show index的结果太多,也可以从information_schema表中取。 mysql> select * from information_schema.STATISTICS where table_name='b' and index_name='IX_S'\G *************************** 1. row *************************** TABLE_CATALOG: def TABLE_SCHEMA: test TABLE_NAME: b NON_UNIQUE: 1 INDEX_SCHEMA: test INDEX_NAME: IX_S SEQ_IN_INDEX: 1 COLUMN_NAME: S COLLATION: A CARDINALITY: 1038165 SUB_PART: NULL PACKED: NULL NULLABLE: YES INDEX_TYPE: BTREE COMMENT: INDEX_COMMENT: 可以这个索引的CARDINALITY: 1038165,已经很大了。那这个表的估算行是多少呢。 show table status like 'b'\G *************************** 1. row *************************** Name: b Engine: InnoDB Version: 10 Row_format: Compact Rows: 1038165 Avg_row_length: 114 Data_length: 119160832 Max_data_length: 0 Index_length: 109953024 Data_free: 5242880 Auto_increment: NULL Create_time: 2014-05-23 00:24:25 Update_time: NULL Check_time: NULL Collation: utf8_general_ci Checksum: NULL Create_options: Comment: 1 row in set (0.00 sec) 从Rows: 1038165看出,IX_S这个索引的区分度被认为非常好,已经近似于唯一索引。 MySQL Tips: 在show table status结果中看到的Rows用于表示表的当前行数。对于MyISAM表这是一个精确值,但对InnoDB这是个估算值。 虽然是估算值,但优化器是以此为指导的,也就是说,上面的某个explain里面的数据完全不符合期望:staight_join结果中第二行的rows。
目前为止
我们发现整个错误的逻辑是这样的:以a为驱动表的执行计划,由于索引b.S的rows估计为1038165导致优化器认为代价大于以b为驱动表。 而实际上这个索引的区分度为1. (当然对explan结果比较熟悉的同学会发现,第二行的type字段和Extra字段一起诡异了) 也就是说,straight_join得到的每一行去b中查询的时候,都走了全表扫描。在MySQL里面出现这种情况的最常见的是类型转换。比如一个字符串字段,虽然包含的是全数字,但查询的时候传入的不是字符串格式。 在这个case里面,两个都是字符串。因此,就是字符集相关了。 回到两个表结构,发现S字段的声明差别在于 COLLATE utf8_bin -- 这个就是本case的根本原因了:a表得到的S值是utf8_bin,优化器认为类型不同,无法直接用上索引b.IX_S过滤。 至于为什么还会用上索引,这个是因为覆盖索引带来“误解”。
MySQL Tips:若查询的所有结果能够从某个索引完全得到,则会优先用遍历索引替代遍历数据。
作为验证, mysql> explain SELECT * FROM a straight_JOIN b ON binary a.`S` = b.`S` WHERE a.`L` > '2014-03-30 00:55:00' AND a.`L` < '2014-03-30 01:00:00' ;
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| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
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| 1 | SIMPLE | a | range | IX_L | IX_L | 4 | NULL | 63 | Using where |
| 1 | SIMPLE | b | ALL | IX_S | NULL | NULL | NULL | 1038165 | Range checked for each record (index map: 0x4) |
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由于结果是select *, 无法使用覆盖索引,因此第二行的key就显示为NULL. (笔者泪:要是早出这个结果查起来可方便多了)。
优化
当然最直接的想法就是修改两个表的S字段的定义,改成相同即可。这个方法可以避免修改业务代码,但DDL代价略大。这里提供两种在SQL语句方面的优化。 1、select count(*) from b join (select s from a WHERE a.`L` > '2014-03-30 00:55:00' AND a.`L` < '2014-03-30 01:00:00') ta on b.S=ta.s; 这个写法比较直观,需要注意最后b.S和ta.S的顺序 2、SELECT count(*) FROM a JOIN b ON binary a.`S` = b.`S` WHERE a.`L` > '2014-03-30 00:55:00' AND a.`L` < '2014-03-30 01:00:00' ; 从前面的分析知道是由于b.S定义为utf8_bin. MySQL Tips: MySQL中字符集命名规则中, XXX_bin与XXX的区别为大小写是否敏感。 这里我们将A.s全部增加binary限定,先转为小写,就是将临时结果集转成utf8_bin,之后使用b.S匹配时就能够直接利用索引。 其实两个改写方法的本质相同,区别是写法1是隐式转换。理论上说写法2速度更快些。
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