為什么會想取這樣一個標題，因為看了理論上的慢查詢優化，今天！！！終于在生產上實戰了。

一、慢sql一

問題發現

將應用發布到生產環境后，前端頁面請求后臺API返回數據，發現至少需要6s。查看到慢sql：

復現慢sql

執行sql：

select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?unix\_timestamp(sync\_dt)?>=?1539101010AND?unix\_timestamp(sync\_dt)?<=?1539705810

查看耗時：

一共耗時為2658ms 查看執行計劃：

explain?select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?unix\_timestamp(sync\_dt)?>=?1539101010AND?unix\_timestamp(sync\_dt)?<=?1539705810

執行計劃結果：

優化慢查詢一

sync_dt的類型為datetime類型。換另外一種sql寫法，直接通過比較日期而不是通過時間戳進行比較。將sql中的時間戳轉化為日期，分別為2018-10-10 00:03:30和2018-10-17 00:03:30 執行sql：

select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?sync\_dt?>=?"2018-10-10?00:03:30"AND?sync\_dt?<=?"2018-10-17?00:03:30"

查看耗時：

一共耗時419毫秒，和慢查詢相比速度提升六倍多 查看執行計劃：

explain?select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?sync\_dt?>=?"2018-10-10?00:03:30"AND?sync\_dt?<=?"2018-10-17?00:03:30"

執行計劃結果：

訪問頁面，優化完成后請求時間平均為900毫秒

執行計劃中慢查詢和快查詢唯一的區別就是type不一樣：慢查詢中type為index，快查詢中type為range。關注微信公眾號：Java技術棧，在后臺回復：mysql，可以獲取我整理的 N 篇 MySQL 干貨。

優化慢查詢二

這條sql的業務邏輯為統計出最近七天該表的數據量，可以去掉右邊的小于等于 執行sql：

select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?sync_dt?>=?"2018-10-10?00:03:30"

查看耗時：

一共耗時275毫秒，又將查詢時間減少了一半 查看執行計劃：

explain?select?count(*)?from?sync\_block\_datawhere?sync_dt?>=?"2018-10-10?00:03:30"

執行計劃結果：

type仍是range。但是通過少比較一次將查詢速度提高一倍。

優化慢查詢三

新建一個bigint類型字段syncdtlong存儲syncdt的毫秒值，并在syncdt_long字段上建立索引 測試環境下：優化慢查詢二sql

select?count(*)?from?copy\_sync\_block\_datawhere?sync\_dt?>="2018-10-10?13:15:02"

耗時為34毫秒 優化慢查詢三sql

select?count(*)?from?copy\_sync\_block\_datawhere?sync\_dt_long?>=?1539148502916

耗時為22毫秒 測試環境中速度提升10毫秒左右

優化慢查詢三sql測試小結：在InnoDB存儲引擎下，比較bigint的效率高于datetime 完成三步優化以后生產環境中請求耗時：

速度又快了200毫秒左右。通過給查詢的數據加10s緩存，響應速度最快平均為20ms

explain使用介紹

id：執行編號，標識select所屬的行。如果在語句中沒子查詢或關聯查詢，只有唯一的select，每行都將顯示1。否則，內層的select語句一般會順序編號，對應于其在原始語句中的位置

select_type：顯示本行是簡單或復雜select。如果查詢有任何復雜的子查詢，則最外層標記為PRIMARY（DERIVED、UNION、UNION RESUlT）

table：訪問引用哪個表（引用某個查詢，如“derived3”）

type：數據訪問/讀取操作類型（ALL、index、range、ref、eq_ref、const/system、NULL）

possible_keys：揭示哪一些索引可能有利于高效的查找

key：顯示mysql決定采用哪個索引來優化查詢

key_len：顯示mysql在索引里使用的字節數

ref：顯示了之前的表在key列記錄的索引中查找值所用的列或常量

rows：為了找到所需的行而需要讀取的行數，估算值，不精確。通過把所有rows列值相乘，可粗略估算整個查詢會檢查的行數。

Extra：額外信息，如using index、filesort等

重點關注type，type類型的不同竟然導致性能差六倍！！！

type顯示的是訪問類型，是較為重要的一個指標，結果值從好到壞依次是：system > const > eqref > ref > fulltext > refornull > indexmerge > uniquesubquery > indexsubquery > range > index > ALL ，一般來說，得保證查詢至少達到range級別，最好能達到ref。

All：最壞的情況,全表掃描

index：和全表掃描一樣。只是掃描表的時候按照索引次序進行而不是行。主要優點就是避免了排序, 但是開銷仍然非常大。如在Extra列看到Using index，說明正在使用覆蓋索引，只掃描索引的數據，它比按索引次序全表掃描的開銷要小很多

range：范圍掃描，一個有限制的索引掃描。key 列顯示使用了哪個索引。當使用=、 <>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN 或者 IN 操作符,用常量比較關鍵字列時,可以使用 range |

ref：一種索引訪問，它返回所有匹配某個單個值的行。此類索引訪問只有當使用非唯一性索引或唯一性索引非唯一性前綴時才會發生。這個類型跟eq_ref不同的是，它用在關聯操作只使用了索引的最左前綴，或者索引不是UNIQUE和PRIMARY KEY。ref可以用于使用=或<=>操作符的帶索引的列。

eq_ref：最多只返回一條符合條件的記錄。使用唯一性索引或主鍵查找時會發生 （高效）

const：當確定最多只會有一行匹配的時候，MySQL優化器會在查詢前讀取它而且只讀取一次，因此非?？臁．斨麈I放入where子句時，mysql把這個查詢轉為一個常量（高效）

system：這是const連接類型的一種特例，表僅有一行滿足條件。

Null：意味說mysql能在優化階段分解查詢語句，在執行階段甚至用不到訪問表或索引（高效）

出現慢查詢的原因

在where子句中使用了函數操作 出現慢查詢的sql語句中使用了unix_timestamp函數統計出自'1970-01-01 00:00:00'的到當前時間的秒數差。導致索引全掃描統計出近七天的數據量的。

解決方案

盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致存儲引擎放棄使用索引而進行全表掃描。對于需要計算的值最好通過程序計算好傳入而不是在sql語句中做計算，比如這個sql中我們將當前的日期和七天前的日期計算好傳入

后記

這個問題當時在測試環境沒有發現，測試環境的請求速度還是可以的。沒有被發現可以歸結為數據量。生產數據量為百萬級別，測試環境數據量為萬級，數據量差50倍，數據量的增大把慢查詢的問題也放大了。

二、慢sql二

因為線上出現了很明顯的請求響應慢的問題，又去看了項目中的其他sql，發現還有sql執行的效率比較低。

復現慢sql

執行sql

select?FROM\_UNIXTIME(copyright\_apply\_time/1000,'%Y-%m-%d')?point,count(1)?numsfrom?resource\_info?where?copyright\_apply\_time?>=?1539336488355?and?copyright\_apply\_time?<=?1539941288355?group?by?point

查看耗時：

耗時為1123毫秒 查看執行計劃：

explain?select?FROM\_UNIXTIME(copyright\_apply\_time/1000,'%Y-%m-%d')?point,count(1)?numsfrom?resource\_info?where?copyright\_apply\_time?>=?1539336488355?and?copyright\_apply\_time?<=?1539941288355?group?by?point

執行計劃結果：

索引是命中了，但是extra字段中出現了Using temporary和Using filesort

優化慢sql一

group by實質是先排序后分組，也就是分組之前必排序。通過分組的時候禁止排序優化sql 執行sql：

select?FROM\_UNIXTIME(copyright\_apply\_time/1000,'%Y-%m-%d')?point,count(1)?numsfrom?resource\_info?where?copyright\_apply\_time?>=?1539336488355?and?copyright\_apply\_time?<=?1539941288355?group?by?point?order?by?null

查看耗時：

一共耗時1068毫秒，提高100毫秒左右，效果并不是特別明顯 查看執行計劃：

extra字段已經沒有Using filesort了，filesort表示通過對返回數據進行排序。所有不是通過索引直接返回排序結果的排序都是FileSort排序，說明優化后通過索引直接返回排序結果 Using temporary依然存在，出現Using temporary表示查詢有使用臨時表, 一般出現于排序, 分組和多表join的情況, 查詢效率不高, 仍需要進行優化，這里出現臨時表的原因是數據量過大使用了臨時表進行分組運算。

優化慢sql二

慢查詢的sql業務邏輯為根據時間段分類統計出條件范圍內各個時間段的數量 比如給定的條件范圍為2018-10-20~2018-10-27的時間戳，這條sql就會統計出2018-10-20～2018-10-27每天的數據增量。現在優化成一天一天查，分別查七次數據，去掉分組操作

select?FROM\_UNIXTIME(copyright\_apply\_time/1000,'%Y-%m-%d')?point,count(1)?numsfrom?resource\_info?where?copyright\_apply\_time?>=?1539855067355?and?copyright\_apply\_time?<=?1539941467355

查看耗時：

耗時為38毫秒，即使查7次所用時間也比1123毫秒少 查看執行計劃：

extra字段中和慢查詢的extra相比少了Using temporary和Using filesort。完美就這樣第一次經歷了真正的慢查詢以及慢查詢優化，終于理論和實踐相結合了。

作者：何甜甜在嗎

https://juejin.im/post/5bcc2935f265da0ac66987c9

總結

以上是生活随笔為你收集整理的慢查询优化，我终于在生产踩到了这个坑！！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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