优化概述
MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，
CPU瓶颈一般发生在从磁盘上读取数据到内存的时候。
磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。
我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，
通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置
慢查询优化基本步骤
- 先运行看看是否真的很慢，注意设置不用缓存获取数据；
- where条件单表查，锁定最小返回记录表。把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；
- explain查看执行计划，是否与2预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；
- order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查；
- 了解业务方使用场景；
- 加索引时参照建索引的几大原则；
- 观察结果，不符合预期继续从1分析；
几个慢查询案例
下面几个例子详细解释了如何分析和优化慢查询
复杂语句写法
很多情况下，我们写SQL只是为了实现功能，这只是第一步，不同的语句书写方式对于效率往往有本质的差别，这要求我们对mysql的执行计划和索引原则有非常清楚的认识，请看下面的语句：
select
distinct cert.emp_id
from
cm_log cl
inner join
(
select
emp.id as emp_id,
emp_cert.id as cert_id
from
employee emp
left join
emp_certificate emp_cert
on emp.id = emp_cert.emp_id
where
emp.is_deleted=0
) cert
on (
cl.ref_table='Employee'
and cl.ref_oid= cert.emp_id
)
or (
cl.ref_table='EmpCertificate'
and cl.ref_oid= cert.cert_id
)
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00';（1）先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢
1 | 53 rows in set (1.87 sec) |
（2）explain
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+
| 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where; Using temporary |
| 1 | PRIMARY | derived2 | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 63727 | Using where; Using join buffer |
| 2 | DERIVED | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13317 | Using where |
| 2 | DERIVED | emp_cert | ref | emp_certificate_empid | emp_certificate_empid | 4 | meituanorg.emp.id | 1 | Using index |
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+如何优化呢？可以看到我们在运行完后还是要和cm_log做join,那么我们能不能之前和cm_log做join呢？仔细分析语句不难发现，其基本思想是如果cm_log的ref_table是EmpCertificate就关联emp_certificate表，如果ref_table是Employee就关联employee表，我们完全可以拆成两部分，并用union连接起来，注意这里用union，而不用union all是因为原语句有“distinct”来得到唯一的记录，而union恰好具备了这种功能。如果原语句中没有distinct不需要去重，我们就可以直接使用union all了，因为使用union需要去重的动作，会影响SQL性能。
简述一下执行计划，首先mysql根据idx_last_upd_date索引扫描cm_log表获得379条记录；然后查表扫描了63727条记录，分为两部分，derived表示构造表，也就是不存在的表，可以简单理解成是一个语句形成的结果集，后面的数字表示语句的ID。derived2表示的是ID = 2的查询构造了虚拟表，并且返回了63727条记录。
我们再来看看ID = 2的语句究竟做了写什么返回了这么大量的数据，首先全表扫描employee表13317条记录，然后根据索引emp_certificate_empid关联emp_certificate表，rows = 1表示，每个关联都只锁定了一条记录，效率比较高。获得后，再和cm_log的379条记录根据规则关联。从执行过程上可以看出返回了太多的数据，返回的数据绝大部分cm_log都用不到，因为cm_log只锁定了379条记录。
优化过的语句如下
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
employee emp
on cl.ref_table = 'Employee'
and cl.ref_oid = emp.id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0
union
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
emp_certificate ec
on cl.ref_table = 'EmpCertificate'
and cl.ref_oid = ec.id
inner join
employee emp
on emp.id = ec.emp_id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0（3）不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致
（4）现有索引可以满足，不需要建索引
（5）用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
employee emp
on cl.ref_table = 'Employee'
and cl.ref_oid = emp.id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0
union
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
emp_certificate ec
on cl.ref_table = 'EmpCertificate'
and cl.ref_oid = ec.id
inner join
employee emp
on emp.id = ec.emp_id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0举这个例子的目的在于颠覆我们对列的区分度的认知，一般上我们认为区分度越高的列，越容易锁定更少的记录，但在一些特殊的情况下，这种理论是有局限性的
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
employee emp
on cl.ref_table = 'Employee'
and cl.ref_oid = emp.id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0
union
select
emp.id
from
cm_log cl
inner join
emp_certificate ec
on cl.ref_table = 'EmpCertificate'
and cl.ref_oid = ec.id
inner join
employee emp
on emp.id = ec.emp_id
where
cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00'
and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'
and emp.is_deleted = 0（1）先看看运行多长时间,951条数据6.22秒，真的很慢
1 | 951 rows in set (6.22 sec) |
（2）先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
| 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+（3）所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 0已经做过了951条
（4）让explain的rows 尽量逼近951
看一下accurate_result = 1的记录数
select count(*),accurate_result from stage_poi group by accurate_result;
+----------+-----------------+
| count(*) | accurate_result |
+----------+-----------------+
| 1023 | -1 |
| 2114655 | 0 |
| 972815 | 1 |
+----------+-----------------+再看一下sync_status字段的情况我们看到accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据
select count(*),sync_status from stage_poi group by sync_status;
+----------+-------------+
| count(*) | sync_status |
+----------+-------------+
| 3080 | 0 |
| 3085413 | 3 |
+----------+-------------+问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引
（5）找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把sync_status这个字段变成1,五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据
（6）根据建立索引规则，使用如下语句建立索引
alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status);（7）观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。
1 | 952 rows in set (0.20 sec) |
我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们第4步调差SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。
无法优化的语句
select
c.id,
c.name,
c.position,
c.sex,
c.phone,
c.office_phone,
c.feature_info,
c.birthday,
c.creator_id,
c.is_keyperson,
c.giveup_reason,
c.status,
c.data_source,
from_unixtime(c.created_time) as created_time,
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
c.last_modified_user_id
from
contact c
inner join
contact_branch cb
on c.id = cb.contact_id
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 10802
and oei.org_category = - 1
order by
c.created_time desc limit 0 ,
10;（1）先看语句运行多长时间，10条记录用了13秒，已经不可忍受还是几个步骤
1 | 10 rows in set (13.06 sec) |
（2）explain
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | oei | ref | idx_category_left_right,idx_data_id | idx_category_left_right | 5 | const | 8849 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE | bu | ref | PRIMARY,idx_userid_status | idx_userid_status | 4 | meituancrm.oei.data_id | 76 | Using where; Using index |
| 1 | SIMPLE | cb | ref | idx_branch_id,idx_contact_branch_id | idx_branch_id | 4 | meituancrm.bu.branch_id | 1 | |
| 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 108 | meituancrm.cb.contact_id | 1 | |
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+rows返回的都非常少，看不到有什么异常情况。我们在看一下语句，发现后面有order by + limit组合，会不会是排序量太大搞的？于是我们简化SQL，去掉后面的order by 和 limit，看看到底用了多少记录来排序从执行计划上看，mysql先查org_emp_info表扫描8849记录，再用索引idx_userid_status关联branch_user表，再用索引idx_branch_id关联contact_branch表，最后主键关联contact表。
select
count(*)
from
contact c
inner join
contact_branch cb
on c.id = cb.contact_id
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 10802
and oei.org_category = - 1+----------+
| count(*) |
+----------+
| 778878 |
+----------+
1 row in set (5.19 sec)发现排序之前居然锁定了778878条记录，如果针对70万的结果集排序，将是灾难性的，怪不得这么慢，那我们能不能换个思路，先根据contact的created_time排序，再来join会不会比较快呢？
于是改造成下面的语句，也可以用straight_join来优化
select
c.id,
c.name,
c.position,
c.sex,
c.phone,
c.office_phone,
c.feature_info,
c.birthday,
c.creator_id,
c.is_keyperson,
c.giveup_reason,
c.status,
c.data_source,
from_unixtime(c.created_time) as created_time,
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
c.last_modified_user_id
from
contact c
where
exists (
select
1
from
contact_branch cb
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1,
2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 10802
and oei.org_category = - 1
where
c.id = cb.contact_id
)
order by
c.created_time desc limit 0 ,
10;验证一下效果 预计在1ms内，提升了13000多倍！
1 | 10 rows in set (0.00 sec) |
本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再join和先join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去join过滤，当发现不够10条的时候，再次取10条，再次join，这显然在内层join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！
用不同参数的SQL试验下
select
sql_no_cache c.id,
c.name,
c.position,
c.sex,
c.phone,
c.office_phone,
c.feature_info,
c.birthday,
c.creator_id,
c.is_keyperson,
c.giveup_reason,
c.status,
c.data_source,
from_unixtime(c.created_time) as created_time,
from_unixtime(c.last_modified) as last_modified,
c.last_modified_user_id
from
contact c
where
exists (
select
1
from
contact_branch cb
inner join
branch_user bu
on cb.branch_id = bu.branch_id
and bu.status in (
1, 2)
inner join
org_emp_info oei
on oei.data_id = bu.user_id
and oei.node_left >= 2875
and oei.node_right <= 2875
and oei.org_category = - 1
where
c.id = cb.contact_id
)
order by
c.created_time desc limit 0 ,
10;
Empty set (2 min 18.99 sec)通过这个例子我们可以看到，并不是所有语句都能优化，而往往我们优化时，由于SQL用例回归时落掉一些极端情况，会造成比原来还严重的后果。所以，第一：不要指望所有语句都能通过SQL优化，第二：不要过于自信，只针对具体case来优化，而忽略了更复杂的情况。2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于mysql的nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。
慢查询的案例就分析到这儿，以上只是一些比较典型的案例。我们在优化过程中遇到过超过1000行，涉及到16个表join的“垃圾SQL”，也遇到过线上线下数据库差异导致应用直接被慢查询拖死，也遇到过varchar等值比较没有写单引号，还遇到过笛卡尔积查询直接把从库搞死。再多的案例其实也只是一些经验的积累，如果我们熟悉查询优化器、索引的内部原理，那么分析这些案例就变得特别简单了。
