MySQL 慢查询定位与 SQL 性能优化实战指南

文章目录

如何定位并解决慢查询？
- [1. 开启/检查慢日志](#1. 开启/检查慢日志)
- [2. 分析日志](#2. 分析日志)
- [3. 用explain分析执行计划](#3. 用explain分析执行计划)
SQL优化？
- 一、基础优化
- - [1. 避免select *](#1. 避免select *)
  - [2. 使用合适的where条件](#2. 使用合适的where条件)
  - [3. 合理使用索引](#3. 合理使用索引)
  - [4. 避免全表扫描](#4. 避免全表扫描)
- 二、JOIN优化（多表查询）
- - [1. 大表驱动小表](#1. 大表驱动小表)
  - [2. 确保JOIN字段都有索引](#2. 确保JOIN字段都有索引)
  - [3. 避免多层嵌套JOIN](#3. 避免多层嵌套JOIN)
- [三、子查询 vsJOIN](#三、子查询 vsJOIN)
- 分页优化
如何创建、使用索引？
- 索引介绍
- 一、创建索引
- - [1. 创建普通索引](#1. 创建普通索引)
  - [2. 创建唯一索引](#2. 创建唯一索引)
  - [3. 创建复合索引](#3. 创建复合索引)
  - [4. 在建表时直接定义索引](#4. 在建表时直接定义索引)
  - [5. 添加主键（自动添加聚簇索引）](#5. 添加主键（自动添加聚簇索引）)

如何定位并解决慢查询？

1. 开启/检查慢日志

看一下是否开启慢日志

sql 复制代码

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

如果未开启，临时开启（生产环境建议永久配置）：

sql 复制代码

SET GLOBAL slow_query_log = ON; 
SET GLOBAL long_query_time = 1;

2. 分析日志

mysqldumpslow（MySQL 自带）

bash 复制代码

# 按执行次数排序前10条
  mysqldumpslow -s c -t 10 /var/log/mysql/slow.log

  # 按总耗时排序前10条
  mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log

3. 用explain分析执行计划

在SQL前面加explain

sql 复制代码

EXPLAIN SELECT id, order_no 
FROM orders 
WHERE user_id = 100 AND create_time >= '2024-01-01' 
ORDER BY create_time DESC;

重点查看四个字段

字段	看什么
type	是否出现 ALL（全表扫描）
rows	扫描行数是否过大
key	是否使用到了正确索引
Extra	是否出现 `Using filesort` 或 `Using temporary`

SQL优化？

一、基础优化

1. 避免select *

sql 复制代码

-- ❌ 不推荐 
SELECT * FROM users; 
-- ✅ 推荐 
SELECT id, name, email FROM users;

2. 使用合适的where条件

尽量在where中使用索引字段

避免对字段进行函数操作或类型转换(导致索引失效)

sql 复制代码

-- ❌ 索引失效 
SELECT * 
FROM orders 
WHERE YEAR(create_time) = 2024; 
-- ✅ 使用范围查询，可走索引 
SELECT * 
FROM orders 
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2025-01-01';

3. 合理使用索引

对经常用于where、join、order by、group by的列建立索引
比卖你过度索引(影响写入性能)
考虑使用复合索引（最左前缀原则）

4. 避免全表扫描

通过explain检查是否使用了索引
sql 复制代码
```
EXPLAIN SELECT * FROM products WHERE category_id = 10;
```

二、JOIN优化（多表查询）

1. 大表驱动小表

在MySQL中，通常将小结果姐放在left，大表在right

2. 确保JOIN字段都有索引

两个表关联字段都应该有索引

3. 避免多层嵌套JOIN

复杂JOIN可拆分为多个简单查询

三、子查询 vsJOIN

子查询在某些数据库中效率较低，可以尝试改成JOIN

sql 复制代码

-- ❌ 子查询（可能低效） 
SELECT * 
FROM users 
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 100); 
-- ✅ 改写为 
JOIN SELECT DISTINCT u.* 
FROM users u 
JOIN orders o ON u.id = o.user_id 
WHERE o.amount > 100;

分页优化

深分页（如LIMIT 100000,20）性能查，因为要跳过大量的数据
- 优化方案：
  - 使用游标分页（基于上一页最后一条记录的ID或时间）：
sql 复制代码
```
SELECT * FROM messages 
WHERE id > 100000 
ORDER BY id 
LIMIT 20;
```

如何创建、使用索引？

索引介绍

索引类型	说明
主键索引	聚簇索引，数据按主键物理存储，每一张表只能一个
唯一索引	不允许出现重复值
普通索引	最基本的索引，允许重复和null
全文索引	用于文本搜索
前缀索引	对字符串类的前N个字段创建索引，节省空间
覆盖索引	非独立类型，查询字段全部包含在索引中，无需回表

一、创建索引

1. 创建普通索引

sql 复制代码

-- 方法1：CREATE INDEX（推荐用于已有表） 
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name); 
-- 示例：在 users 表的 email 字段上创建索引 
CREATE INDEX idx_email ON users (email);

2. 创建唯一索引

sql 复制代码

CREATE UNIQUE INDEX idx_username ON users (username);

3. 创建复合索引

符合索引使用时必须遵循最左前缀原则，查询时必须包含最左边的列才能生效

sql 复制代码

-- 按顺序：先按 category_id，再按 created_at 排序 
CREATE INDEX idx_category_created ON products (category_id, created_at);

4. 在建表时直接定义索引

sql 复制代码

CREATE TABLE orders (
	id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, 
	user_id INT NOT NULL, 
	status VARCHAR(20), 
	created_at DATETIME, 
	-- 主键自动创建聚簇索引（InnoDB） 
	INDEX idx_user_status (user_id, status), -- 普通复合索引 
	UNIQUE INDEX uk_order_no (order_no) -- 唯一索引 
	);

5. 添加主键（自动添加聚簇索引）

sql 复制代码

ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (id);