一、Mysql的体系结构整体图
上图解析:
- 1.Connector:接入方支持多种协议
- 2.Management Serveices & Utilities:系统管理和控制工具,mysqldump、 mysql复制集群、分区管理等
- 3.Connection Pool 连接池:管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求
- 4.SQL Interface SQL接口:接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果,类似于MVC中的C层。
- 5.Parser 解析器,SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的
- 6.Optimizer 查询优化器,SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化
- 7.Cache和Buffer(高速缓存区) 查询缓存,如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据
- 8 pluggable storage Engines 插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统
- 9 file system 文件系统,数据、日志(redo,undo)、索引、错误日志、查询记录、慢查询等
二、Mysql查询优化
mysql查询优化-查询执行路径如图:
上面的查询路径分别是:
mysql 客户端-服务端通信 -->查询缓存 -->查询优化处理 -->查询执行引擎 -->返回客户端
1.mysql 客户端-服务端通信
Mysql 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ” ;
半双工通信:
在任何一个时刻,要么是有服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务端发送数据,这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输
特点和限制:
- 客户端一旦开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应。
- 客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。
注:
- 全双工:双向通信,发送同时也可以接收
- 半双工:双向通信,同时只能接收或者是发送,无法同时做操作
- 单工:只能单一方向传送
2.mysql 客户端-服务端通信查询状态
对于一个 mysql 连 接,或者说一个线程,时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令: show full processlist / show processlist
关闭连接: 可通过 kill {id} 的方式进行连接的杀掉
例如:
常见Command状态:
- Sleep:线程正在等待客户端发送数据
- Query:连接线程正在执行查询
- Locked:线程正在等待表锁的释放
- Sorting result:线程正在对结果进行排序
- Sending data:向请求端返回数据
- 状态全集
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html
3.查询缓存
3.1.工作原理
- 缓存 SELECT 操作的结果集和 SQL 语句;
- 新的 SELECT 语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集;
3.2. 判断标准
与缓存的 SQL 语句,是否完全一样,区分大小写;( 简单认为存储了一个 key-value 结构, key 为 sql , value 为 sql查询结果集)
3.3 查询缓存参数
通过show variables like ‘query_cache%’;如下所示:
- 1)query_cache_type
值: 0 -– 不启用查询缓存 ,默认值 ;
值: 1 -– 启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集
都可以缓存起来,供其他客户端使用 ,加上 SQL_NO_CACHE 将不缓存
值: 2 -– 启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数: SQL_CACHE ,且符合查询
缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,供其他客户端使用
set global query_cache_type 1;这个设置开启查询缓存 - 2)query_cache_size
允许设置 query_cache_size 的值最小为 40K , 默认 1M , 推荐设置 为: 64M/128M ; - 3)query_cache_limit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集,默认设置为1M
3.4 查看缓存情况
通过命令行show status like ‘Qcache%’ ;
3.5 查询缓存不会缓存的情况
- 1、当查询语句中有一些不确定的数据时,则不会被缓存。如包含函数 NOW() ,CURRENT_DATE() 等类似的函数,或者用户自定义的函数,存储函数,用户变量等都不会被缓存
- 2、当查询的结果大于 query_cache_limit 设置的值时,结果不会被缓存
- 3、 对于 InnoDB 引擎来说,当一个语句在事务中修改了某个表,那么在这个事务提交之前,所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务,会大大降低缓存命中率
- 4 、查询的表是系统表
- 5、查询语句不涉及到表
3.6 mysql默认关闭查询缓存原因
- 1、 在查询之前必须先检查是否命中缓存, , 浪费计算资源
- 2、 如果这个查询可以被缓存,那么执行完成后, MySQL 发现查询缓存中没有这个查询,则会将结果存入查询缓存,这会带来额外的系统消耗
- 3、针对表进行 写入或更新数据时,将对应表的所有缓存都设置失效。
- 4、如果查询缓存很大或者碎片很多时,这个操作可能带来很大的系统消耗
3.7 查询缓存使用场景
以读为主的业务,数据生成 之后就 不常改变 的业务:比如门户 类 、新闻类、报表 类 、论坛
4.查询优化处理
查询优化处理的三个阶段:
- 1) 解析 sql
通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析 https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/ - 2) 预处理阶段
根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性,如:检查数据的表和列是否存在,解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证 - 3)查询优化器
优化器的主要作用就是找到最优的执行计划
4.1 查询优化器如何查找到最优的执行计划
- 1) 使用等价变化规则
5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
基于联合索引,调整条件位置等 - 2) 优化 count 、 min 、 max 等函数
min函数只需找索引最左边
max函数只需找索引最右边
myisam引擎count(*) - 3) 覆盖索引扫描
- 4) 子查询优化
- 5) 提前终止查询
用了limit关键字或者使用不存在的条件 - 6) IN 的优化
先进性排序,再采用二分查找的方式
…
注:
Mysql 的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划;数据抽样的方式进行试验(随机的读取一个 4K数据块进行分析)。
4.2 使用explain/desc + sql来查看执行计划
案例一: explain select * from t_address where id in (1,2,3,4,5) \G;
这里 \G把横向的表形式纵向表示,更方便查看;
案例一解释:
id:表示查询的序列号,标识执行的顺序,这里是1,因为只有一个查询
select_type:这里simple表示一个简单的查询,不包含子查询或者union;
type:表示执行的是全表查询;
案例二 explain select id from t_user where id =3 union all select address from t_address where id=1 \G;
案例一解释:
id:这里有出现null的情况这里是最后执行两个table的union,最后执行,其他看下表
explain详情展示:
explain信息列 | 解释 |
id | select 查询的序列号,标识执行的顺序 1、id相同,执行顺序由上至下 2、id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行 3、id相同又不同即两种情况同时存在,id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行 4、id为null,表示最后执行,一般如union两个表是就是最后执行 |
select_type | 查询的类型,主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等 1、SIMPLE:简单的select查询,查询中不包含子查询或者union 2、PRIMARY:查询中包含子部分,最外层查询则被标记为primary 3、SUBQUERY/MATERIALIZED:SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询 4、MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询 5、UNION:若第二个select出现在union之后,则被标记为union; 6、UNION RESULT:从union表获取结果的select |
table | 查询涉及到的表 1、直接显示表名或者表的别名 2、<unionM,N> 由ID为M,N 查询union产生的结果 3、 由ID为N查询生产的结果 |
type | 访问类型,sql 查询优化中一个很重要的指标,一般索引的建立都是要达到range级别以上的结果值从好到坏依次是:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL 1、system:表只有一行记录(等于系统表),const类型的特例,基本不会出现,可以忽略不计 2、const:表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key 或者 unique索引 3、eq_ref:唯一索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描 4、ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行,本质是也是一种索引访问 5、range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行 6、index:Full Index Scan,索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍 7、ALL:Full Table Scan,遍历全表以找到匹配的行 |
possible_key | 查询过程中有可能用到的索引 |
key | 实际使用的索引,如果为 NULL |
rows | 根据表统计信息或者索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数 |
filtered | 它指返回结果的行占需要读到的行 (rows 列的值) ) 的百分比表示返回结果的行数占需读取行数的百分比, filtered |
Extra | 十分重要的额外信息 1 、Using filesort :mysql 对数据使用一个外部的文件内容进行了排序,而不是按照表内的索引进行排序读取 2 、Using temporary :使用临时表保存中间结果,也就是说mysql 在对查询结果排序时使用了临时表,常见于order by 或 group by 3 、Using index :表示相应的select 操作中使用了覆盖索引(Covering Index ),避免了访问表的数据行,效率高 4 、Using where :使用了where 过滤条件 5 、select tables optimized away :基于索引优化MIN/MAX 操作或者MyISAM 存储引擎优化COUNT(*) 操作,不必等到执行阶段在进行计算查询执行计划生成的阶段即可完成优化 |
5. 查询执行引擎
调用插件式的存储引擎的原子 API
6 .返回客户端
- 1 、 有需要做缓存的,执行缓存操作
- 2 、 增量的返回结果:开始生成第一条结果时 ,mysql 就开始往请求方逐步返回数据
- 3、好处: mysql 服务器无须保存过多的数据 , 浪费内存
用户体验好,马上就拿到了数据
三、如何定位慢sql
- 1 、业务驱动
- 2 、测试驱动
- 3 、慢查询日志
1.慢查询日志
1.1.设置慢查询日志相关命令
show variables like 'slow_query_log' ; //查看是否开启慢查询日志
show variables like 'slow_query%'; //可以查看日志保存地址
set global slow_query_log = on; //开启慢查询日志功能
set global slow_query_log_file = '/var/lib/mysql/gupaoedu-slow.log';
set global log_queries_not_using_indexes = on; //表示设置 没有使用索引的开启慢查询
set global long_query_time = 0.1; //sql语句超过多少秒就记录下来(这里0.1s)
1. 2. 查看分析慢查询日志
可以直接用打开文件的形式打开日志文件
日志打印出来的形式:
Time :表示日志记录的时间
User@Host :执行的用户及主机
Query_time :查询耗费时间
Lock_time 锁表时间
Rows_sent 发送给请求方的记录条数
Rows_examined 语句扫描的记录条数
SET timestamp 语句执行的时间点
select .... 执行的具体语句
1.3 慢查询日志分析工具
1)msyql自带的工具
使用命令mysqldumpslow -help; 查看这个命令怎么使用
例如: mysqldumpslow -t 10 -s at ‘slow_log_path’
2)其他工具:
mysqlsla
pt-query-digest