这篇文章主要为大家展示了“MySQL中SQL语句分析与查询优化的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“MySQL中SQL语句分析与查询优化的示例分析”这篇文章吧。

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如何获取有性能问题的SQL

1、通过用户反馈获取存在性能问题的SQL
2、通过慢查询日志获取性能问题的SQL
3、实时获取存在性能问题的SQL

使用慢查询日志获取有性能问题的SQL

首先介绍下慢查询相关的参数

1、slow_query_log 启动定制记录慢查询日志
设置的方法，可以通过MySQL命令行设置set global slow_query_log=on
或者修改/etc/my.cnf文件，添加slow_query_log=on

2、slow_query_log_file 指定慢查询日志的存储路径及文件
建议日志存储和数据存储分开存储

3、long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间的阈值
① 记录所有符合条件的SQL
② 数据修改语句
③ 包括查询语句
④ 已经回滚的SQL

注意：
时间可以精确到微秒，存储的单位是秒，默认值为10秒，例如我们想查询1微秒的值，这里就要设置成0.001秒

4、log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL

5、log_output 设置慢日志查询的保存格式(如果需要保存为文件请修改成FILE)

慢查询使用日志中记录的信息

1、第一行记录的信息为使用sbtest做的测试
2、第二行记录的信息为慢查询日志的时间
3、第三行记录的信息为所使用锁的时间
4、第四行记录的信息为返回的数据行数
5、第五行记录的信息为扫描数据的行数
6、第六行记录的信息为时间戳
7、第七行记录的信息为查询的SQL语句

使用慢查询获取有性能问题的SQL

常使用的慢查询日志分析工具(mysqldumpslow)
介绍：汇总除查询条件外其他完全相同的SQL，并将分析结果按照参数中所指定的顺序输出

慢查询日志实例

慢查询的相关配置设置

命令行执行参数查看分析的结果

]# cd /var/lib/mysql/log
]# mysqldumpslow -s r -t 10 slow-mysql

常使用的慢查询日志分析工具(pt-query-digest)

使用工具前，需要先安装该工具，如果已有，可略过下面的安装步骤
1、perl模块
]# yum install -y perl-CPAN perl-Time-HiRes perl-IO-Socket-SSL perl-DBD-mysql perl-Digest-MD5
2、切换至src目录下载rpm包
]# cd /usr/local/src
]# wget https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.7/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.0.7-1.el7.x86_64.rpm

3、安装工具包
]# rpm -ivh percona-toolkit-3.0.7-1.el7.x86_64.rpm

执行命令分析慢查询日志

]# pt-query-digest --user=root --password=redhat --host=127.0.0.1 slow-mysql > slow.rep
分析的结果如下

MySQL服务器处理查询请求的整个过程

1、客户端发送SQL请求给服务器
2、服务器检查是否存在在缓存服务器中命中该SQL
3、服务器端进行SQL解析，预处理，再由优化器对应执行计划
4、根据执行计划，调用存储引擎API来查询数据
5、将结果返回给客户端

查询缓存对SQL性能的影响

1、优先检查整个查询是否命中查询缓存中的数据
2、通过一个对大小写敏感的哈希查找实现的

查询缓存的优化参数

query_cache_type 设置查询缓存是否可用
ON，OFF，DEMAND

注意：DEMAND表示只有在查询语句中使用SQL——CACHE和SQL_NO_CACHE来控制是否需要缓存

query_cache_size 设置查询缓存的内存大小

query_cache_limit 设置查询缓存可用存储的最大值

query_cache_wlock_invalidate 设置数据表被锁后是否返回缓存中的数据(默认是关闭的，建议也是关闭的此选项)

query_cache_min_res_unit 设置查询缓存分配的内存块最小的值

会造成MySQL生成错误的执行计划的原因

1、统计信息不准确
2、执行计划中的成本估算不等同于实际的执行计划的成本
3、MySQL优化器所认为的最优可能与你所认为的最优不一样
4、MySQL从不考虑其他并发的查询，这可能会影响当前查询数据
5、MySQL有时候也会基于一些固定的规则来生成执行计划
6、MySQL不会考虑不受其控制的成本

MySQL优化器可优化的SQL类型

1、重新定义表的关联顺序
优化器会根据统计信息来决定表的关联顺序

2、将外链接转换成内连接
where条件和库表结构等

3、使用等价变换规则
(5=5 and a > 5)将会被改写成 a > 5

4、优化count(), min()和max()
select tables optimized away
优化器已经从执行计划中移除了该表，并以一个常数取而代之

5、将一个表达式转换为常数表达式

6、使用等价变换规则

7、子查询优化

8、对in()条件进行优化

如何确定查询处理各个阶段所消耗的时间

使用profile

set profiling = 1;
执行查询：
show profiles;

show profile for query N;

查询的每个阶段所消耗的时间

使用profile查看语句所消耗的时间

特定的SQL查询优化

1、利用主从切换的原理进行大表的表结构修改，例如，现在从服务器上修改，修改完毕以后，进行主从切换，再在原来老的主上进行大表的修改，存在一定的风险。
2、在主服务器上创建于一个新的表，表结构就是将要修改大表后表结构，再把老表的数据重新导入到新表中，并在老表中建立一系列的触发器，把老表的数据同步更新到新表中，当老表中的数据全部同步到新表以后，再对老表加排它锁，把新表改成老表的名称，删除重命名的老表，如下图所示

使用pt-online-schema-change命令来修改大表，具体操作如下图所示

上图的参数解释

--alter 所使用的sql语句
--user 数据库的登录用户
--password 登录用户的密码
D 指定所有修改表的数据库名称
t 表的名称
--charset 指定数据库的字符串
--excute 执行

以上是“MySQL中SQL语句分析与查询优化的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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