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本篇内容主要讲解“mysql 慢查询如何优化”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“mysql 慢查询如何优化”吧!
1 慢查询优化思路
当发生慢查询的时候，优化的思路为：
利用慢查询日志定位慢查询 SQL
通过 explain 分析慢查询 SQL
修改 SQL，尽量让 SQL 走索引
2 慢查询日志
MySQL 提供了一个功能——慢查询日志，会记录查询时间超过指定时间阈值的 SQL 到日志中，便于我们定位慢查询并且优化对应的 SQL 语句。
首先查看 MySQL 中关于慢查询相关的全局变量：
mysql show global variables like %quer%
+----------------------------------------+-------------------------------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------------------+-------------------------------+
| binlog_rows_query_log_events | OFF |
| ft_query_expansion_limit | 20 |
| have_query_cache | YES |
| log_queries_not_using_indexes | OFF |
| log_throttle_queries_not_using_indexes | 0 |
==========================================================================
| long_query_time | 10.000000 |【1】慢查询的时间阈值
==========================================================================
| query_alloc_block_size | 8192 |
| query_cache_limit | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit | 4096 |
| query_cache_size | 16777216 |
| query_cache_type | OFF |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF |
| query_prealloc_size | 8192 |
==========================================================================
| slow_query_log | OFF |【2】慢查询日志是否开启
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/Linux-slow.log |【3】慢查询日志文件存储位置
==========================================================================
+----------------------------------------+-------------------------------+
15 rows in set (0.00 sec)这里主要关注三个变量：
long_query_time，慢查询的时间阈值，单位秒，如果一个 SQL 语句的执行时间超过这个值，那么 MySQL 就认定其为慢查询
slow_query_log，慢查询日志功能是否开启，默认关闭，开启后记录慢查询
slow_query_log_file，慢查询日志文件的存储位置
默认慢查询日志功能是关闭的，因此我们需要启动该功能
# 开启慢查询日志
mysql set global slow_query_log=ON;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
# 设置慢查询时间阈值
mysql set long_query_time=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)这样子设置后，MySQL 重启会丢失这些配置，需要在配置文件中修改才会永久有效。
3 explain
我们可以使用 explain 分析 SQL 语句的执行情况，例如：
mysql explain select sum(1+2);执行结果如下，可以看到有很多字段
我们主要看看一些重要的字段：
select_type 表示查询语句的查询类型，包括简单查询、子查询等等
table 表示查询的表，不一定是存在表，可能是本次查询中得到的临时表
type 表示检索类型，使用全表扫描、还是索引扫描等
possible_keys 表示可能使用的索引列
keys 表示查询中实际使用的索引列，由查询优化器决定
3.1 select_type 字段
3.2 type 字段
对于 InnoDB 存储引擎，type 列通常都是 all 或者 index。
关于 type 字段的值，其从上到下对应的 SQL 的执行性能逐渐变差。
3.3 extra 字段
4 慢查询例子
准备数据，数据表结构：
create table user_info_large (
`id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键 ,
`account` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 用户账号 ,
`name` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 用户名 ,
`password` VARCHAR(20) not null COMMENT 用户密码 ,
`area` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 用户地址 ,
`signature` VARCHAR(50) not null COMMENT 个性签名 ,
PRIMARY KEY (`id`) COMMENT 主键 ,
UNIQUE (`account`) COMMENT 唯一索引 ,
KEY `index_area_signture` (`area`, `signature`) COMMENT 组合索引
);随机生成 200w 条数据
mysql select count(id) from user_info_large;
+-----------+
| count(id) |
+-----------+
| 2000000 |
+-----------+
1 row in set (0.38 sec)截取部分数据：
执行以下 SQL 语句，没有使用任何索引字段：
SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;Navicat 工具显示的查询时间如下，这并不是 MySQL 真正执行 SQL 的时间，这里面包含了网络传输等时间：
SQL 具体的查询时间可以查看慢查询日志：
# Time: 2022-09-26T13:44:18.405459Z
# User@Host: root[root] @ [ip] Id: 1893
# Query_time: 10.162999 Lock_time: 0.000113 Rows_sent: 100000 Rows_examined: 2100000
SET timestamp=1664199858;
SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;
关于其中一些信息的说明：
Time：SQL 执行的开始时间
Query_time：SQL 语句查询花费的时间，可以看到花费了 10 秒钟
Lock_time：等待锁表的时间
Rows_sent：语句返回的记录数
Rows_examined：从存储引擎中返回的记录数
正在执行的慢查询是不会被记录到慢查询日志的，只有等待其执行完毕才会记录到日志中。
我们可以使用 show processlist 查看正在执行 SQL 的线程。
再执行以下语句，使用索引 account 字段：
SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;查看慢查询日志，并没有被记录下来。
现在分别使用 explain 查看 SQL 语句的执行情况：
explain SELECT name from user_info_large ORDER BY name desc limit 0,100000;
分析情况如下：
可以看到没有使用到索引，type 为 ALL 表示全表扫描，效率最差，并且 Extra 也是外部排序。
再看看这条 SQL 语句：
explain SELECT account from user_info_large ORDER BY account desc limit 0,100000;
分析情况如下：
type 为 index，使用了索引，使用的索引字段为 account，Extra 显示为使用索引排序。
因此，在实际开发中，我们可以针对慢查询的 SQL，使用 explain 分析语句，根据分析情况以及索引的设计，重新设计 SQL 语句，让 SQL 语句尽量走索引，走合适的索引。
5 优化器与索引
在执行 SQL 时，MySQL 的优化器会根据情况选择索引，但并不能保证其执行时间一定最短，我们可以根据实际情况使用 force key (index) 让 SQL 语句强制走某个索引。
例如，以下语句执行后，key 字段为 account，并没有走主键索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large;如果使用 force key，就可以强制令语句走主键索引。
explain SELECT count(id) from user_info_large force key (PRIMARY);到此，相信大家对“mysql 慢查询如何优化”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
