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背景：

mysql 整體結構：

SQL查詢語句執行過程是怎樣的：

? 知道了mysql的整體架構，那么一條查詢語句是怎么被執行的呢：

什么是索引：?

建立索引越多越好嗎：　　

如何發現慢查詢：

如何優化滿查詢：

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背景：

　　性能測試過程中，數據庫往往是造成性能瓶頸之一，而數據庫瓶頸中sql 語句又是值得探究分析的一環，其中慢查詢是重點優化對象，在MySQL中，慢查詢是指查詢執行時間較長或者消耗

較多資源的查詢語句。具體來說，MySQL中可以通過設置一個閾值來定義慢查詢，通常默認情況下是超過2秒鐘的查詢會被認為是慢查詢，但是這個閾值可以根據具體情況進行調整。

慢查詢的存在可能會對MySQL數據庫的性能產生負面影響，因為它會占用大量的計算資源和I/O資源，導致其他查詢的響應時間變慢。因此，及時發現并優化慢查詢非常重要。

mysql 整體結構：

MySQL是一個典型的客戶端-服務器（Client-Server）架構系統，它主要由以下幾個組件構成：

1. 客戶端（Client）：客戶端是指連接到MySQL服務器的程序或工具，它們可以通過網絡或本地套接字與MySQL服務器通信。MySQL提供了多種客戶端工具，如mysql命令行工具、MySQL Workbench、phpMyAdmin等。

2. 連接管理器（Connection Manager）：連接管理器負責管理客戶端連接和會話。它接收客戶端的連接請求，并根據配置文件中的參數來限制連接數、最大并發數等，確保MySQL服務器的穩定性和安全性。

3. 查詢解析器（Query Parser）：查詢解析器負責解析客戶端提交的SQL查詢語句，并將其轉換成MySQL服務器可理解的內部數據結構。在此過程中，查詢解析器會檢查查詢語句的語法和語義是否正確，以及權限是否足夠執行該查詢。

4. 優化器（Optimizer）：優化器是MySQL查詢執行的關鍵組件，它負責優化查詢執行計劃，以獲得最佳的執行效率。優化器會分析查詢語句，選擇最優的索引、表的訪問順序、連接方式等來執行查詢。MySQL提供了多種優化器，如基于規則的優化器、基于成本的優化器等。

5. 存儲引擎（Storage Engine）：存儲引擎是MySQL數據庫中存儲和管理數據的核心組件。MySQL支持多種存儲引擎，如InnoDB、MyISAM、MEMORY等。每個存儲引擎都有其獨特的特性和適用場景，如InnoDB適合于高并發、事務性操作，MyISAM適合于讀密集型操作等。

6. 緩存（Cache）：緩存是MySQL性能優化的重要手段之一。MySQL提供了多種緩存機制，如查詢緩存、表緩存、緩沖池等。查詢緩存可以緩存查詢結果，以減少重復查詢的開銷；表緩存可以緩存表結構，以加速表的訪問；緩沖池可以緩存磁盤上的數據，以提高數據訪問的速度。

總的來說，MySQL架構是由客戶端、連接管理器、查詢解析器、優化器、存儲引擎和緩存等組件構成的。每個組件都有其獨特的作用和功能，共同協作來實現MySQL數據庫系統的高效穩定運行。

SQL查詢語句執行過程是怎樣的：

? 知道了mysql的整體架構，那么一條查詢語句是怎么被執行的呢：

　　你會先連接到這個數據庫上，這時候接待你的就是連接器，連接建立完成后，執行邏輯就會來到查詢緩存。如果開啟來了查詢緩存，之前執行過的語句及其結果可能會以 key-value 對的形

式，被直接緩存在內存中。如果命中，value直接返回給客戶端。沒有命中，則繼續。執行完成后，執行結果會被存入查詢緩存中。如果沒有命中查詢緩存，進入分析器，通過詞法分析+語法分

析對 SQL 語句做解析，語法錯誤是從這個環節報出的。優化器是為了提升SQL的執行性能。經過了分析器，MySQL 就知道要做什么了。在開始執行之前，還要先經過優化器的處理。在表里面

有多個索引的時候，決定使用哪個索引；或者在一個語句有多表關聯（join）的時候，決定各個表的連接順序。優化器優化后進入了執行器階段，執行器跟存儲層進行交互，取得執行結果并返

回。

什么是索引：?

　　索引是一種用于加速數據庫查詢的數據結構。它可以快速定位到滿足查詢條件的記錄，從而提高查詢效率和性能。簡單來講，索引的出現其實就是為了提高數據查詢的效率，就像書的目錄

一樣，如果你想快速找到其中的某一個知識點，在不借助目錄的情況下，那我估計你可得找一會兒。同樣，對于數據庫的表而言，索引其實就是它的“目錄”。在MySQL中，索引通常是基于B-

Tree（B樹）或哈希表實現的。

　　索引主要包括主鍵索引和和非主鍵索引，主鍵索引是建立在表的主鍵列上的索引，而非主鍵索引則是建立在其他列或列組合上的索引。在查詢過程中，主鍵索引和非主鍵索引的查詢方式和效率有所不同。對于主鍵索引，MySQL可以通過B-Tree索引結構快速定位到指定的行記錄，因為主鍵索引唯一，每個值都對應一個行記錄，因此可以直接找到匹配的行記錄。例如，如果需要查詢id為10的學生記錄，可以使用如下的SQL語句：

　　　　SELECT * FROM students WHERE id = 10;

　　MySQL會利用主鍵索引快速定位到id為10的行記錄，效率非常高。而對于非主鍵索引，MySQL也可以通過B-Tree索引結構定位到滿足查詢條件的行記錄，但是需要額外的步驟。首先，MySQL會根據非主鍵索引找到滿足查詢條件的行記錄的主鍵值，然后再通過主鍵索引定位到實際的行記錄。例如，如果需要查詢姓名為“Tom”的學生記錄，可以使用如下的SQL語句：

　　　　SELECT * FROM students WHERE name = 'Tom';

MySQL會利用非主鍵索引idx_students_name找到所有姓名為“Tom”的行記錄的主鍵值，然后再根據主鍵索引定位到實際的行記錄。這個過程稱為“回表查詢”，需要額外的IO操作和CPU計

算，因此效率相對較低。如果表中的數據量很大，回表查詢的開銷會更加顯著。

建立索引越多越好嗎：　　

　　建立索引并不是越多越好，反而可能會對數據庫性能產生負面影響。首先，索引會占用存儲空間，如果過多地建立索引，會導致數據庫占用更多的磁盤空間，對于大型數據庫來說，這可能

會導致磁盤空間不足。其次，索引會影響插入、更新和刪除操作的性能。當進行插入、更新和刪除操作時，MySQL需要更新數據和索引，如果過多地建立索引，就會使這些操作花費更多的時

間，從而降低數據庫的性能。

　　最后，索引會影響查詢操作的效率。雖然索引可以加速查詢操作，但是如果過多地建立索引，就會導致MySQL需要在多個索引中選擇最優的索引，這會增加查詢的開銷，并且可能會導致

MySQL選擇不合適的索引，從而降低查詢的效率。因此，在建立索引時，需要根據具體情況進行選擇，避免過多地建立索引。通常情況下，可以考慮在經常使用的列上建立索引，或者在需要優

化查詢的列上建立索引。同時，可以通過監控索引的使用情況，來確定哪些索引需要優化或刪除，以提高數據庫的性能和效率。

如何發現慢查詢：

　　1.? 通過設置slow_query_log參數來開啟慢查詢日志，對慢查詢日志進行監控，如果新增慢查詢便立即發送通知。（推薦）

　　2.?慢查詢日志分析工具：MySQL提供了一些工具，如mysqldumpslow和mysqlsla，可以根據查詢日志來分析慢查詢，找出執行時間最長的查詢和最頻繁的查詢等信息。

如何優化滿查詢：

情況1 ：通過explain你可能會發現，SQL壓根沒走任何索引，而且現在表中的數據量巨大無比。

解決：建合適索引

情況2 ：?通過explain查看SQL執行計劃中的key字段。如果發現優化器選擇的Key和你預期的Key不一樣。那顯然是優化器選錯了索引

解決：?最快的解決方案就是：force index ，強制指定索引，或通過增加索引、優化索引、重構查詢語句等方式來提高查詢效率

情況3 ：查詢語句復雜或者存在大量子查詢

解決：查詢語句復雜或者存在大量子查詢會影響查詢性能，可以考慮通過優化SQL語句來提高查詢效率。例如，可以使用JOIN語句替換多個子查詢，或者使用WHERE子句限制返回的行數。

分析優化實踐：

假設有一個名為“orders”的表，包含以下列：

• id: INT，主鍵列
• customer_id: INT，顧客編號
• status: ENUM('pending', 'completed', 'cancelled')，訂單狀態
• order_date: DATETIME，訂單日期
• amount: DECIMAL(10,2)，訂單金額

現在需要查詢所有訂單金額大于1000元的未完成訂單，查詢語句如下：

?SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND amount > 1000;

首先，可以通過使用EXPLAIN語句來查看查詢計劃，以了解查詢的執行情況：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending' AND amount > 1000;

執行后發現?type列的值是ALL，走的全表掃描；key字段是NULL，沒有使用任何索。接下來，可以在status和amount列上建立索引，建立索引的語句如下：

CREATE INDEX idx_orders_status ON orders (status);
CREATE INDEX idx_orders_amount ON orders (amount);

然后再次執行查詢語句，可以看到查詢效率有了顯著提升，查詢速度大大加快。

優化前的查詢計劃如下所示：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | orders| NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 10 | 10.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+

優化后的查詢計劃如下所示：

+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+
| 1 | SIMPLE | orders| NULL | ref | idx_orders_status,idx_orders_amount | idx_orders_status | 2 | const | 5 | 50.00 | Using index condition |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------------------+------------------+---------+-------+------+----------+-----------------------+

可以看到，優化后的查詢計劃使用了idx_orders_status索引，查詢效率大大提高。

因此，通過在status和amount列上建立索引的方式，可以提高查詢效率，降低數據庫的負載和響應時間。但需要注意的是，索引的建立需要根據具體情況進行選擇和應用，過多的索引會影響插

入、更新和刪除操作的性能，因此需要謹慎考慮索引的建立數量和方式。

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