MySQL慢查询SQL优化
一、慢查询日志
描述：通过慢查询日志等定位那些执行效率较低的SQL语句
查看
# 慢查询是否开启
show variables like 'slow_query_log%';
# 慢查询超时时间
show variables like 'long_query_time%';
执行SQL
开启慢查询日志
set global slow_query_log = ON;
设置慢查询超时时间（秒为单位）
set global long_query_time = 2;
修改配置文件
slow_query_log = ON
long_query_time = 4
slow_query_log_file = D:/xxxx
查看日志
mysqldumpslow -s t -t 10 -g 'select' D:/xx
二、EXPLAIN分析SQL执行计划
explain select * from ......
| 列 | 描述 |
|---|---|
| id | 在一个大的查询语句中每个SELECT关键字都对应一个唯一的Id |
| select_type | SELECT关键字对应的那个查询的类型 |
| table | 表名 |
| partitions | 匹配的分区信息 |
| type | 针对单表访问方法 |
| possible_keys | 可能用到的索引 |
| key | 实际上使用的索引 |
| key_len | 实际使用到的索引长度 |
| ref | 当使用索引列等值查询时，与索引列进行等值匹配的对象信息 |
| rows | 预估的需要读取的记录条数 |
| filtered | 某个表经过搜索条件过滤后剩余记录条数的百分比 |
| Extra | —些额外的信息 |
2.1 详细说明
2.1.1 id
id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。
2.1.2 select_type
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
- simple：简单查询。查询不包含子查询和union
- primary：复杂查询中最外层的 select
- subquery： 包含在 select 或where列表子查询中（不在 from 子句中）
- derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表
- union：在 union 中的第二个和随后的 select
- union result：从 union 临时表检索结果的 select
2.1.3. table
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
2.1.4. type
这一列表示关联类型或访问类型，即Mysql决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围。依次从最优到最差分别为：system >const -> eq_ref > ref > range > index > ALL
SQL语句最好能保证查询达到range级别，最好达到ref
NULL：mysql 能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例：在索引列中选取最小值，可以单独查询索引来完成。
EXPLAIN SELECT min(CODE) FROM village
const,system：mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings的结果）。用于primary key 或 unique key的所有列与常量比较时，所有表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特列，表里只有一条元组匹配时为system。
EXPLAIN select * from (select * FROM village where CODE = 110101001001) tmp;
eq_ref：primary key或unique key索引的所有部分被连接使用，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能时在const之外最好的联接类型了，简单的select查询不会出现这种type。
EXPLAIN SELECT * FROM street inner join village on village.streetCode = street.code
ref：相对eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
EXPLAIN SELECT * FROM `village` WHERE `name` = '银闸社区居委会'
range：范围扫描通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
EXPLAIN SELECT * FROM street WHERE cityCode BETWEEN 5108 and 5500
index：扫描全表索引，这通常比ALL快一些。（index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读取）。
EXPLAIN SELECT CODE FROM area2 WHERE CODE > 1000
ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了。
EXPLAIN SELECT * FROM area2
2.1.5 possible_keys
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。 explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。
2.1.6. key
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问；如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。
2.1.7 key_len
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
一般情况下key_len值越小越好，索引越短，既节约空间，速度又比较快
2.1.8 ref
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名
2.1.9 rows
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数
2.1.10 Extra
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
- Using index：使用覆盖索引。
- Using where：使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖。
- Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，需要回表查询。
- Using temporary：MySQL 需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
- Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，需要注意的是不要被这个 Using filesort 名字欺骗了，并非出现这个就会使用磁盘排序，而是数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
- Select tables optimized away：使用某些聚合函数(比如 max、min)来访问存在索引的某个字段时出现。