MySQL慢查询日志分析与优化指南
一、慢日志EXPLAIN关注点
在分析慢查询时，EXPLAIN命令是您的得力助手。您需要关注以下几点：
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索引情况：
- 是否走索引：检查查询是否利用了索引。
- 索引是否存在/失效/完全覆盖：确认索引是否有效，是否完全覆盖了查询所需的列。
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扫描的行数：
- 对比扫描的行数与实际预期结果行数，判断是否存在大量无效扫描。
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额外信息：
- 是否用到临时表、文件排序：了解查询过程中是否产生了额外的开销。
- 联合查询字段是否走索引：确认联合查询中的字段是否都利用了索引。
二、慢日志查看字段
慢查询日志记录了查询的详细信息，以下是一些关键字段：
- Query_time：查询执行时间，判断查询是否慢的主要依据。
- Lock_time：查询等待锁的时间，反映并发处理的锁竞争情况。
- Rows_sent：查询返回给客户端的行数，评估查询效率和输出规模。
- Rows_examined：查询过程中扫描的行数，判断是否需要优化查询或添加索引。
- Db：执行慢查询的数据库名。
- User@Host：执行慢查询的用户和主机信息。
- Timestamp：查询执行的时间点（在某些版本的MySQL中）。
- Query：具体的慢查询语句。
三、慢日志优化手段
针对慢查询，可以从数据库层和应用层两个方面进行优化：
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数据库层优化：
- 添加合理索引：根据查询模式创建适当的索引。
- 进行读写分离：减轻主数据库的压力。
- 冷热数据归档：减少查询过程中的数据量。
- 提升硬件水平：增加内存、使用更快的存储系统等。
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应用层优化：
- 增加Redis缓存层：减少对数据库的访问次数。
- 优化业务逻辑：减少不必要的数据库查询。
- 降低并发或改写SQL：降低查询的复杂度和执行时间。
四、驱动表与多表联查算法
在SQL执行过程中，驱动表会先被访问，而被驱动表则会在每次驱动表的一行数据被处理后访问。优化的一个常见目标是让小表作为驱动表来驱动大表。多表联查算法主要包括以下几种：
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嵌套循环连接（Nested Loop Join）：
- 扫描驱动表的每一行，然后根据此行数据扫描被驱动表的数据进行匹配查询，可能会形成笛卡尔积。
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块嵌套循环连接（Block Nested Loop Join）：
- 将驱动表的一部分行数据放在内存中，然后与被驱动表进行匹配查询，依赖
join_buffer_size参数。
- 将驱动表的一部分行数据放在内存中，然后与被驱动表进行匹配查询，依赖
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索引嵌套循环连接（Index Nested Loop Join）：
- 利用索引过滤驱动表的一行数据，然后根据此行数据在被驱动表进行索引过滤匹配。
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哈希连接（Hash Join）：
- 将驱动表进行哈希，然后根据哈希对被驱动表进行匹配查询。
了解这些算法有助于更好地优化查询，例如，通过调整join_buffer_size参数来优化块嵌套循环连接的性能。
五、联合索引最左匹配原则与索引失效场景
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联合索引最左匹配原则：
- MySQL会一直向右进行匹配直到遇到范围查询（如>,<,BETWEEN,LIKE等）导致索引失效。
- 联合索引的构建顺序是按照索引列的顺序构建的。
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索引失效场景：
- 查询条件没有使用到联合索引的最左边的列。
- LIKE查询以%开头。
- 查询条件存在隐式转换。
- 查询条件存在函数运算。
- 多表连接的字段存在字符集类型等不一致的情况。
- 查询结果的数据分部占据了表的很大一部分。
- 统计信息不准确时。
六、EXPLAIN的extra列说明
- Using index：表示查询只需要访问索引，不需要回表查询数据。
- Using where：表示查询需要通过where条件来过滤数据。
- Using temporary：表示查询需要使用临时表来存储中间结果，可能发生在内存或者磁盘中通常发生在排序和分组操作中。
- Using filesort：表示查询需要使用文件排序，可能发生在内存或者磁盘中，通常发生在包含ORDER BY或GROUP BY子句的查询中。
- Impossible WHERE：表示查询的WHERE条件永远为假，无法返回任何结果。
- Select tables optimized away：表示查询中没有FROM子句，或者查询只涉及常量表。
七、ICP特性
1. 未使用ICP的查询过程
- 解析查询：MySQL服务器接收SQL查询，解析确定需访问的表和索引。
- 索引查找：服务器通过存储引擎接口，在索引中查找满足条件的索引项，此过程仅基于索引键值。
- 数据行检索：根据索引项中的指针或主键值，从数据表中检索出完整的行数据。
- 过滤行数据：在服务层，根据WHERE子句中的其他条件对检索出的行进行过滤。
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返回结果：将过滤后的结果返回给客户端。
2. 使用ICP的查询过程 - 解析查询：MySQL服务器解析查询，确定需访问的表和索引。
- 索引查找与部分过滤：服务器将WHERE子句中的部分条件（索引条件）下推到存储引擎层。存储引擎在查找索引项时，同时根据这些下推的条件进行过滤。
- 数据行检索与最终过滤：根据过滤后的索引项检索数据行，然后在服务层根据WHERE子句中的剩余条件进行最终过滤。
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返回结果：将最终过滤后的结果返回给客户端。
优化结果 - 减少基表IO操作：存储引擎层在读取完整数据前进行初步过滤，降低IO成本。
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减少Server层数据量：存储引擎层和MySQL服务器层间传输的数据量减少。
适用场景 - ref：非唯一索引的等值查询。
- ref_or_null：类似ref，但包含null值判断。
- eq_ref：多表联查场景。
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range：范围查询（如between、like、>、<）。
限制 - 只能作用于辅助索引（非聚集索引）。
