MySQL 查詢慢除了索引還能因為什么？MySQL 查詢慢，我們一般也會想到是因為索引，但除了索引還有哪些原因會導致數據庫查詢變慢呢？

以下以 MySQL 中一條 SQL 的執行流程為基礎，分析 MySQL 查詢慢除了索引還有哪些原因。

當 MySQL 中一條查詢 SQL 在實際進入影響 SQL 執行效率的流程前（主要是優化器流程與執行器流程），首先會進入分析器流程。以 Python 進程為例，以下舉例一條 MySQL 語句執行下來會經歷哪些流程。

例如在 MySQL 中有一張名為 use_info 的數據表，一個 Python 進程嘗試攜帶賬號密碼等信息嘗試向 MySQL 建立一條網絡連接，而 MySQL 的連接管理模塊會對這條連接進行管理。

在連接被建立后，Python 應用嘗試向 MySQL 服務器執行如下 SQL 查詢語句：

SELECT user_name,user_address FROM user_info where user_id = 1;

此時 Python 進程需要將 SQL 語句通過網絡連接給 MySQL，MySQL 收到 SQL 語句后將在分析器中先判斷一下 SQL 語句有沒有語法錯誤。例如 SELECT 是否少寫個 L：

SEECT user_name,user_address FROM user_info where user_id = 1;

如果 SQL 錯誤，SELECT 中確實少寫個 L，將拋出相關的異常提示：

You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'SEECT user_name,user_address FROM user_info where user_id = 1' at line 1

SQL 在分析器過程中執行無誤后將到達優化器，而優化器會根據一些規則選擇需要使用的索引，之后執行器會調用存儲引擎的接口函數，MySQL 中的存儲引擎是MySQL 中真正負責讀寫數據的組件。在如今的 MySQL 數據庫開發中，最常用的存儲引擎就是 InnoDB 存儲引擎。

由于讀寫磁盤較慢，所以 InnoDB 存儲引擎內部增加了一層名為 Buffer Pool 的內存提速設計， 在 Buffer Pool 中即存放行數據又存放索引數據。查詢 SQL 到了 InnoDB 中會根據前面優化器里計算得到的索引去查詢相應的索引頁，如果索引頁不在 Buffer Pool 里，則從磁盤里加載到索引頁，再通過索引頁查詢得到數據頁的位置。如果這些數據頁不在 Buffer Pool 中，則從磁盤里加載進來，最后將得到的一行行數據結果返回給客戶端。

在優化器流程與執行器流程過程中，數據庫慢查詢一般是優化器選錯索引導致。這類問題可以通過 EXPLAIN 命令排查。

但是，除了索引之外，還有哪些因素會限制查詢速度呢？

情況一：連接數過小

MySQL 的連接管理模塊作用是管理客戶端和 MySQL 之間的長連接，假設兩者之間只有一條連接，那么在執行 SQL 查詢之后只能阻塞等待結果返回，如果有大量查詢同時并發請求，那么后面的請求都需要等待前面的請求執行完成后才能開始執行。因此有時候從應用程序的日志看，有些 SQL 執行了幾分鐘，但將 SQL 單獨拎出來執行卻只有幾毫秒的情況。對于這種情況，實際上就是因為這些 SQL 語句在等待前面的 SQL 執行完成。

那么這個問題該如何解決呢？其實多建立一些連接就可以解決這個問題，多建一些連接目的是讓請求能夠并發執行，從而使后面的連接不需要等待那么久。但需要注意的是，連接數過小的問題受數據庫和客戶端兩側同時限制。

• 數據庫連接數過小的情況：

  MySQL 的最大連接數默認是100，最大可以達到 16384，可以通過如下命令將 SQL 的最大連接數改為500。

  SET GLOBAL max_connections = 500;
  

  查看 MySQL 最大連接數配置命令：

  SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'max_connections';
  

• 應用側連接數過小的情況：

  如果數據庫連接大小是調整過了，但卻沒啥效果，那可能是因為服務應用（如 Java 或 Python 應用等）的連接數也過小。應用側與 MySQL 底層的連接是基于 TCP 協議的長連接，而建立長連接比較耗時，所以通常情況下會維護一個長連接池，要執行 SQL 時從里面撈出一條連接出來用，用完塞回去，下次復用。

  需要注意的是，連接池的容量會有上限，連接池容量的上限指的是連接池能夠控制的連接數量，如果連接池容量的上限太低，那么修改連接池最大連接數也沒什么作用。

  如果需要調大這個連接池該如何調呢？在實際編碼中，通常服務應用（如 Java 或 Python 應用等）都會通過 ORM 庫進行讀寫操作，而成熟的 ORM 庫會有個連接池的配置，按照官方文檔改就好。

情況二：Buffer Pool 太小

Buffer Pool 太小也會導致 MySQL 查詢慢的問題。在前文提到的 InnoDB 存儲引擎中里有一層內存 Buffer Pool，Buffer Pool 通過緩存磁盤數據用于加速查詢，如果 Buffer Pool 越大，那么 Buffer Pool 中能夠存放的數據頁就越多，相應的 SQL 查詢時就更可能命中 Buffer Pool，那么 MySQL 查詢速度自然更快。

可以執行下面命令增大 Buffer Pool 的大小：

SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 536870912;

innodb_buffer_pool_size 是 MySQL 中用于設置 Buffer Pool 的參數，它的單位為字節。上例中，將 innodb_buffer_pool_size 的值設置為 536870912 即將將 InnoDB 緩沖池的大小為 536870912 字節，換算成兆字節（MB）為 521 MB（因為 1 MB = 1024 * 1024 個字節）。

查詢 innodb_buffer_pool_size 的大小命令：

SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size';

輸出的結果例如：

但是如果數據庫查詢慢并不是由于 Buffer Pool 的大小導致，那么修改 Buffer Pool 的大小就毫無意義。那么如何判斷 Buffer Pool 是不是太小了？可以通過查看 Buffer Pool 的命中率來分析。

可以通過如下命令查詢 Buffer Pool 的一些相關信息：

SHOW STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_%';

得到的 Buffer Pool 相關信息例如：

其中 Innodb_buffer_pool_read_requests 表示請求的次數，Innodb_buffer_pool_reads 表示從物理磁盤中讀數據的請求次數。

Buffer Pool 的命中率可以通過如下公式計算：

1-(Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests)*100%

例如上述 Buffer Pool 的命中率為：

1-(68759212/4966742025)*100% ≈ 98.6156%

一般情況下，Buffer Pool 的命中率都在 99% 以上，如果低于 99% 才需要考慮加大 Buffer Pool 的大小。