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数据库

MySQL性能分析工具

發(fā)布時間:2024/3/13 数据库 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 MySQL性能分析工具 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

第一節(jié) 統(tǒng)計SQL執(zhí)行成本

統(tǒng)計SQL的查詢成本: last_query_cost
一條SQL查詢語句在執(zhí)行前需要確定查詢執(zhí)行計劃,如果存在多種執(zhí)行計劃的話,MySQL會計算每個執(zhí)行計劃所需要的成本,從中選擇成本最小的一個作為最終執(zhí)行的執(zhí)行計劃。
如果我們想要查看某條SQL語句的查詢成本,可以在執(zhí)行完這條SQL語句之后,通過查看當(dāng)前會話中的last_query_cost變量值來得到當(dāng)前查詢的成本。它通常也是我們評價一個查詢的執(zhí)行效率的一個常用指標(biāo)。這個查詢成本對應(yīng)的是SQL語句所需要讀取的頁的數(shù)量。
SQL查詢是一個動態(tài)的過程,從頁加載的角度來看,我們可以得到以下兩點結(jié)論:

  • 位置決定效率。如果頁就在數(shù)據(jù)庫緩沖池中,那么效率是最高的,否則還需要從磁盤中進(jìn)行讀取,當(dāng)然針對單個頁的讀取來說,如果頁存在于內(nèi)存中,會比在磁盤中讀取效率高很多。
  • 批量決定效率。如果我們從磁盤中對單一頁進(jìn)行隨機讀,那么效率是很低的(差不多10ms),而采用順序讀取的方式,批量對頁進(jìn)行讀取,平均一頁的讀取效率就會提升很多,甚至要快于單個頁面在內(nèi)存中的隨機讀取。
    所以說,遇到I/O并不用擔(dān)心,方法找對了,效率還是很高的。我們首先要考慮數(shù)據(jù)存放的位置,如果是經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)就要盡量放到緩沖池中,其次我們可以充分利用磁盤的吞吐能力,一次性批量讀取數(shù)據(jù),這樣單個頁的讀取效率也就得到了提升。
  • 第二節(jié) 分析查詢語句:EXPLAIN

    2.1 基本語法

    如果我們想看看某個查詢的執(zhí)行計劃的話,可以在具體的查詢語句前邊加一個 EXPLAIN ,就像這樣:

    EXPLAIN SELECT 1;

    EXPLAIN 語句輸出的各個列的作用如下:

    列名描述
    id在一個大的查詢語句中每個SELECT關(guān)鍵字都對應(yīng)一個 唯一的id
    select_typeSELECT關(guān)鍵字對應(yīng)的那個查詢的類型
    table表名
    partitions匹配的分區(qū)信息
    type☆針對單表的訪問方法
    possible_keys可能用到的索引
    key實際上使用的索引
    key_len ☆實際使用到的索引長度
    ref當(dāng)使用索引列等值查詢時,與索引列進(jìn)行等值匹配的對象信息
    rows ☆預(yù)估的需要讀取的記錄條數(shù)
    filtered某個表經(jīng)過搜索條件過濾后剩余記錄條數(shù)的百分比
    Extra ☆一些額外的信息

    2.2 詳細(xì)解釋

    為了讓大家有比較好的體驗,下面調(diào)整了下 EXPLAIN 輸出列的順序。

    2.2.1 table

    不論我們的查詢語句有多復(fù)雜,里邊兒包含了多少個表 ,到最后也是需要對每個表進(jìn)行 單表訪問的,所以MySQL規(guī)定EXPLAIN語句輸出的每條記錄都對應(yīng)著某個單表的訪問方法,該條記錄的table列代表著該表的表名(有時不是真實的表名字,可能是簡稱)。

    2.2.2 id

    我們寫的查詢語句一般都以 SELECT 關(guān)鍵字開頭,比較簡單的查詢語句里只有一個 SELECT 關(guān)鍵字,比如下邊這個查詢語句:

    SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a'; mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a’;


    稍微復(fù)雜一點的連接查詢中也只有一個 SELECT 關(guān)鍵字,比如:

    SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.key1 = s2.key1 WHERE s1.common_field = 'a'; mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2;

    mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key1 FROM s2) OR key3 = 'a';

    mysql> EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field= 'a');


    查看mysql優(yōu)化后的sql:

    EXPLAIN EXTENDED SELECT * FROM s1 WHERE key1 IN (SELECT key2 FROM s2 WHERE common_field= 'a'); SHOW WARNINGS;

    小結(jié):
    id如果相同,可以認(rèn)為是一組,從上往下順序執(zhí)行
    在所有組中,id值越大,優(yōu)先級越高,越先執(zhí)行
    關(guān)注點:id號每個號碼,表示一次獨立的查詢, 一個sql的查詢次數(shù)越少越好

    2.2.3 select_type

    名稱描述
    SIMPLE簡單查詢(不使用UNION或子查詢)
    PRIMARY最外層的查詢
    UNIONUNION中第二個語句或后面的語句
    UNION RESULTUNION每個結(jié)果集的取出來后,進(jìn)行合并操作
    dependentSubquery子查詢中的第一個 SELECT,依賴了外面的查詢
    derived派生表,子查詢在 FROM子句中


    SIMPLE
    SIMPLE,最簡單的查詢方式。

    EXPLAIN SELECT * FROM `sys_user`

    primary、union、union result
    PRIMARY,主查詢。
    UNION,UNION中第二個語句或后面的語句。
    UNION RESULT,UNION每個結(jié)果集的取出來后,進(jìn)行合并操作。

    EXPLAIN select * from sys_user where user_id=1 union select * from sys_user where user_id=2

    Subquery
    子查詢:#如果包含子查詢的查詢語句不能夠轉(zhuǎn)為對應(yīng)的semi-join(多表連接)的形式,并且該子查詢是不相關(guān)子查詢。#該子查詢的第一個SELECT'關(guān)鍵字代表的那個查詢的select type '就是SUBQUERY

    EXPLAIN SELECT* FROMcoupon_give_gift WHEREcoupon_id = ( SELECT coupon_id FROM coupon WHERE id = '111);

    EXPLAIN SELECT* FROMcoupon_give_gift WHEREcoupon_id in ( SELECT coupon_id FROM coupon WHERE id = '111);


    查詢優(yōu)化器把in換成關(guān)聯(lián)查詢

    dependentSubquery
    DEPENDENT SUBQUERY,子查詢中內(nèi)層的第一個SELECT,依賴于外部查詢的結(jié)果集。

    EXPLAIN SELECT* FROMcoupon_give_gift WHEREcoupon_id = (SELECT sub_title FROM coupon WHERE coupon_give_gift.coupon_id = coupon.coupon_id );


    derived
    DERIVED,派生表,子查詢在 FROM子句中。

    explain select * from ( select user_id,count(*) from sys_user group by user_id ) user1

    2.2.4 partitions

    EXPLAIN SELECT * FROM user_partitions WHERE id>200;

    查詢id大于200(200>100,p1分區(qū))的記錄,查看執(zhí)行計劃,partitions是p1,符合我們的分區(qū)規(guī)則。

    2.2.5 type

    完整的訪問方法如下: system , const , eq_ref , ref , fulltext , ref_or_null ,index_merge , unique_subquery , index_subquery , range , index , ALL 。

    system : 該表只有一行(相當(dāng)于系統(tǒng)表),system是const類型的特例
    const:當(dāng)我們根據(jù)主鍵或者唯一二級索引列與常數(shù)進(jìn)行等值匹配時,對單表的訪問方法就是`const ’

    mysql> EXPLAIN SELECT * FROM interests where interests_id = 'CRDB951AF8FE05641140FA8FC6638A2B62D20210113016’;


    eq_ref:#在連接查詢時,如果被驅(qū)動表是通過主鍵或者唯一二級索引列等值匹配的方式進(jìn)行訪問的(如果該主鍵或者唯一二級索引是聯(lián)合索引的話,所有的索引列都必須進(jìn)行等值比較),則對該被驅(qū)動表的訪問方法就是eq _ref。

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon c LEFT JOIN coupon_put_rule cpr on c.coupon_id = cpr.id;


    ref:當(dāng)通過普通的二級索引列與常量進(jìn)行等值匹配時來查詢某個表,那么對該表的訪問方法就可能是`ref’,聯(lián)合索引時只匹配部分字段也為ref。

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon_store where coupon_id = 'C5BE9A420C9C26F07580DA1EB13D6A28' and store_id = '3570012;


    ref_or_null:當(dāng)對普通二級索引進(jìn)行等值匹配查詢,該索引列的值也可以是NULL值時,那么對該表的訪問方法就是‘ref or null`

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon where promotion_id = 'C5BE9A420C9C26F07580DA1EB13D6A28' or promotion_id is null;


    index_merge:此類型表示使用了索引合并優(yōu)化,表示一個查詢里面用到了多個索引

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon where promotion_id = 'C5BE9A420C9C26F07580DD6A28' or coupon_id = 'C5BE9A42DA1EB13D6A8';


    unique subquery :是針對在一些包含’IN子查詢的查詢語句中,如果查詢優(yōu)化器決定將IN子查詢轉(zhuǎn)換為EXISTS子查詢,而且子查詢可以使用到主鍵進(jìn)行等值匹配的話,那么該子查詢執(zhí)行計劃的 type '列的值就是unique_subquery

    EXPLAIN SELECT* FROMcoupon_give_gift WHEREcoupon_id in (SELECT id FROM coupon WHERE coupon_give_gift.coupon_id = coupon.coupon_id ) or give_quantity = 1;


    range:表示使用了范圍類型的查詢,一般出現(xiàn)在使用了<>, >, >=, <, <=, IS NULL, <=>, BETWEEN, LIKE, 貨 IN() 之類的字句和常量值作比較時

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon where coupon_id in ('111','222','333','444')

    index:當(dāng)我們可以使用索引覆蓋,但需要掃描全部的索引記錄時,該表的訪問方法就是index。

    EXPLAIN SELECT coupon_id FROM coupon_give_gift where give_coupon_id = '111';

    ALL:全表掃描。
    上述分析的過程為從上至下,效率一次降低。

    2.2.6 possible_keys和key

    在EXPLAIN語句輸出的執(zhí)行計劃中,possible_keys列表示在某個查詢語句中,對某個表執(zhí)行單表查詢時可能用到的索引有哪些。一般查詢涉及到的字段上若存在索引,則該索引將被列出,但不一定被查詢使用。key列表示實際用到的索引有哪些,如果為NULL,則沒有使用索引。比方說下邊這個查詢:

    EXPLAIN SELECT coupon_id FROM coupon WHERE coupon_id = '111' and promotion_id = '111;

    EXPLAIN SELECT coupon_id FROM coupon WHERE coupon_id = '111’or promotion_id = '111';

    2.2.7 key_len

    實際使用到的索引長度(即:字節(jié)數(shù))#幫你檢查是否充分的利用上了索引,同一個索引`值越大越好’,主要針對聯(lián)合索引。

    列類型KEY_LEN備注
    id intkey_len = 4+1int為4bytes,允許為NULL,加1byte(1字節(jié)用來記錄是否為null)
    id bigint not nullkey_len=8bigint為8bytes
    user char(30) utf8key_len=30*3+1utf8每個字符為3bytes,允許為NULL,加1byte
    user varchar(30) not null utf8key_len=30*3+2utf8每個字符為3bytes,變長數(shù)據(jù)類型,加2bytes(2字節(jié)用來記錄實際長度)
    user varchar(30) utf8key_len=30*3+2+1utf8每個字符為3bytes,允許為NULL,加1byte,變長數(shù)據(jù)類型,加2bytes
    EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE id = 1;EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key2 = 2;EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a';EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a';EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a' AND key_part2 = 'b';

    2.2.8 ref

    當(dāng)使用索引列等值查詢時,與索引列進(jìn)行等值匹配的對象信息。比如只是一個常數(shù)或者是某個列。

    EXPLAIN SELECT coupon_id FROM coupon WHERE coupon_id = '111';

    EXPLAIN SELECT* FROMcoupon inner JOINcoupon_give_gift on coupon_give_gift.coupon_id = coupon.coupon_id;

    2.2.9 rows

    預(yù)估的需要讀取的記錄條數(shù),值越小越好。

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon WHERE id < 100;

    2.2.10 filtered

    某個表經(jīng)過搜索條件過濾后剩余記錄條數(shù)的百分比。如果使用的是索引執(zhí)行的單表掃描,那么計算時需要估計出滿足除使用到對應(yīng)索引的搜索條件外的其他搜索條件的記錄有多少條。

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon WHERE id < 100 and campaign_coupon_code = '202007071120';

    2.2.11 Extra

    顧名思義,Extra列是用來說明一些額外信息的,包含不適合在其他列中顯示但十分重要的額外信息。我們可以通過這些額外信息來更準(zhǔn)確的理解MySQL到底將如何執(zhí)行給定的查詢語句。MySQL提供的額外信息有好幾十個,我們就不一個一個介紹了,所以只挑比較重要的額外信息介紹給大家。

  • No tables used 當(dāng)查詢語句的沒有FROM子句時將會提示該額外信息。
  • EXPLAIN SELECT 1;


    2. Impossible where 查詢語句的WHERE子句永遠(yuǎn)為FALSE時將會提示該額外信息

    EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE 1 != 1;


    3. Using where 當(dāng)我們使用全表掃描來執(zhí)行對某個表的查詢,并且該語句的where 子句中有針對該表的搜索條件時,在Extra列中會提示上述額外信息。當(dāng)使用索引訪問來執(zhí)行對某個表的查詢,并且該語句的WHERE子句中有除了該索引包含的列之外的其他搜索條件時,在`Extra '列中也會提示上述額外信息。

    EXPLAIN SELECT * FROM coupon WHERE campaign_coupon_code = '111’; EXPLAIN SELECT * FROM coupon WHERE coupon_id = '111' and campaign_coupon_code = '111;


    4. Using index 當(dāng)我們查詢列表以及搜索條件中只包含屬于某個索引的列,也就是在可以使用覆蓋索引的情況下,在Extra列將會提示該額外信息。比方說下邊這個查詢中只需要用到‘coupon_id’而不需要回表操作:

    EXPLAIN SELECT coupon_id FROM coupon WHERE coupon_id = '111;


    5. Using index condition 搜索條件中出現(xiàn)了索引列,按最左匹配原則無法匹配上,但是用到了索引下推。

    EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key_part1 = 'a' AND key_part3 = 'b';


    6. Using join buffer 在連接查詢執(zhí)行過程中,當(dāng)被驅(qū)動表不能有效的利用索引加快訪問速度,MySQL一般會為其分配一塊名叫`join buffer '的內(nèi)存塊來加快查詢速度,也就是我們所講的‘基于塊的嵌套循環(huán)算法’

    EXPLAIN SELECT * FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.common_field = s2.common_field;


    7. Using union 表示需要進(jìn)行索引合并的索引名稱,如果出現(xiàn)了’Using union(…)提示,說明準(zhǔn)備使用union索引合并的方式執(zhí)行查詢; 出現(xiàn)了Using sort union(…)提示,說明準(zhǔn)備使用’sort-Union `索引合并的方式執(zhí)行查詢。

    EXPLAIN SELECT * FROM s1 WHERE key1 = 'a' or key3 = 'a';

  • Using filesort 很多情況下排序操作無法使用到索引,只能在內(nèi)存中(記錄較少的時候)或者磁盤中(記錄較多的時候)進(jìn)行排序,Mysql把這種在內(nèi)存中或者磁盤上進(jìn)行排序的方式統(tǒng)稱為文件排序(英文名: ‘filesort’)。如果某個查詢需要使用文件排序的方式執(zhí)行查詢,就會在執(zhí)行計劃的Extra列中顯示’Using filesort `提示。
  • EXPLAIN SELECT * FROM s1 ORDER BY common_field LIMIT 10;

  • Using temporary 在許多查詢的執(zhí)行過程中,MySQL可能會借助臨時表來完成一些功能,比如去重、排序之類的,比如我們在執(zhí)行許多包含DISTINCT '、GROUP BY'、‘UNION等子句的查詢過程中,如果不能有效利用索引來完成查詢,MysQL很有可能尋求通過建立內(nèi)部的臨時表來執(zhí)行查詢。如果查詢中使用到了內(nèi)部的臨時表,在執(zhí)行#計劃的‘Extra列將會顯示Using temporary`提示。
  • EXPLAIN SELECT DISTINCT common_field FROM s1;

    2.3 擴展

    2.3.1 最左匹配原則

    最左優(yōu)先,以最左邊的為起點任何連續(xù)的索引都能匹配上。同時遇到范圍查詢(>、<、between、like)就會停止匹配。
    為什么最左匹配:是因為mysql創(chuàng)建聯(lián)合索引時,首先會對最左邊字段排序,也就是第一個字段,然后再在保證第一個字段有序的情況下,再排序第二個字段,以此類推。所以聯(lián)合索引最左列是絕對有序的,其他字段無序。舉個例子:可以把聯(lián)合索引看成“通訊錄”,姓名作為聯(lián)合索引,姓是第一列,名是第二列,當(dāng)查找人名時,是先確定這個人姓再根據(jù)名確定人。只有名沒有姓就查不到。

    2.3.2 索引下推

    什么是索引下推
    索引下推(Index Condition Pushdown,簡稱ICP),是MySQL5.6版本的新特性,它能減少回表查詢次數(shù),提高查詢效率。MySQL服務(wù)層負(fù)責(zé)SQL語法解析、生成執(zhí)行計劃等,并調(diào)用存儲引擎層去執(zhí)行數(shù)據(jù)的存儲和檢索。索引下推的下推其實就是指將部分上層(服務(wù)層)負(fù)責(zé)的事情,交給了下層(引擎層)去處理。

    索引下推優(yōu)化的原理
    先來看一下MySQL的大致框架

  • 不使用ICP索引掃描的過程


    如上圖所示:
    storage層:只將滿足index key條件的索引記錄對應(yīng)的整行記錄取出,返回給server層
    server 層:對返回的數(shù)據(jù),使用后面的where條件過濾,直至返回最后一行。

  • 使用ICP掃碼的過程

    如圖所示:
    storage層:首先將index key條件滿足的索引記錄區(qū)間確定,然后在索引上使用index filter進(jìn)行過 濾。將滿足的index filter條件的索引記錄才去回表取出整行記錄返回server層。不滿足index filter條件的索引記錄丟棄,不回表、也不會返回server層。
    server 層:對返回的數(shù)據(jù),使用table filter條件做最后的過濾。

  • 使用前后的成本差別
    使用ICP前,存儲層多返回了需要被index filter過濾掉的整行記錄。使用ICP后,直接就去掉了不滿足index filter條件的記錄,省去了他們回表和傳遞到server層的成本。ICP的 加速效果 取決于在存儲引擎內(nèi)通過 ICP篩選 掉的數(shù)據(jù)的比例。

    使用ICP條件
    ① 只能用于二級索引(secondary index)
    ② explain顯示的執(zhí)行計劃中type值(join 類型)為 range 、ref 、eq_ref 或者 ref_or_null 。
    ③ 并非全部where條件都可以用ICP篩選,如果where條件的字段不在索引列中,還是要讀取整表的記錄到server端做where過濾。
    ④ ICP可以用于MyISAM和InnnoDB存儲引擎
    ⑤ MySQL 5.6版本的不支持分區(qū)表的ICP功能,5.7版本的開始支持。
    ⑥ 當(dāng)SQL使用覆蓋索引時,不支持ICP優(yōu)化方法

    2.3.2 前綴索引

    什么是前綴索引?
    前綴索引也叫局部索引,比如給身份證的前 10 位添加索引,類似這種給某列部分信息添加索引的方式叫做前綴索引。
    為什么要用前綴索引?
    前綴索引能有效減小索引文件的大小,讓每個索引頁可以保存更多的索引值,從而提高了索引查詢的速度。但前綴索引也有它的缺點,不能在 order by 或者 group by 中觸發(fā)前綴索引,也不能把它們用于覆蓋索引。
    索引選擇性是什么?
      索引的選擇性,指的是不重復(fù)的索引值(基數(shù))和表記錄數(shù)的比值。選擇性是索引篩選能力的一個指標(biāo)。索引的取值范圍是 0—1 ,當(dāng)選擇性越大,索引價值也就越大。
      舉例說明:假如有一張表格,總共有一萬行的記錄,其中有一個性別列sex,這個列的包含選項就兩個:男/女。那么,這個時候,這一列創(chuàng)建索引的話,索引的選擇性為萬分之二,這時候,在性別這一列創(chuàng)建索引是沒有啥意義的。假設(shè)個極端情況,列內(nèi)的數(shù)據(jù)都是女,那么索引的選擇性為萬分之一,其效率還不如直接進(jìn)行全表掃描。如果是主鍵索引的話,那么選擇性為1,索引價值比較大。可以直接根據(jù)索引定位到數(shù)據(jù)。
    什么情況下適合使用前綴索引?
    當(dāng)字符串本身可能比較長,而且前幾個字符就開始不相同,適合使用前綴索引;相反情況下不適合使用前綴索引,比如,整個字段的長度為 20,索引選擇性為 0.9,而我們對前 10 個字符建立前綴索引其選擇性也只有 0.5,那么我們需要繼續(xù)加大前綴字符的長度,但是這個時候前綴索引的優(yōu)勢已經(jīng)不明顯,就沒有創(chuàng)建前綴索引的必要了。
    索引選擇性怎么計算?
    首先我們可以通過如下 SQL 得到全列選擇性:

    SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name;

    例如:

    SELECT COUNT(DISTINCT coupon_id) / COUNT(*) FROM coupon;

    然后再通過如下 SQL 得到某一長度前綴的選擇性:

    SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(column_name, prefix_length)) / COUNT(*) FROM table_name;

    例如:

    SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(coupon_id, 6)) / COUNT(*) FROM coupon; SELECT COUNT(DISTINCT LEFT(coupon_id, 8)) / COUNT(*) FROM coupon;

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的MySQL性能分析工具的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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