mysql sql優化教程 SQL優化

在此分享一下我在開發過程中遇到的sql優化問題，希望能對大家有所幫助，不足之處請多多指正。

關於sql優化我們關注的有三個點，分別是1.如何定位待優化的sql，2.如何分析sql的執行效率，3.給出優化方案。

一、對於定位慢sql，我們可以使用慢查詢日誌

1.慢查詢日誌用於記錄執行時間》=設定的執行時間的sql，mysql預設關閉。

2.開啟慢查詢日誌並設定慢查詢時間

通過show variables like '%query%'命令檢視慢查詢日誌的配置。long_query_time表示設定的慢查詢時間，為10秒，表示sql執行時間》=10秒時，該條sql會被記錄到慢查詢日誌檔案；slow_query_log表示慢查詢日誌的開啟狀態，預設為off，表示關閉；slow_query_log_file表示慢查詢日誌的檔案路徑；

通過set global slow_query_log=on;命令，開啟慢查詢日誌，通過set global long_query_time = 1;設定慢查詢時間為1秒，慢查詢日誌檔案的路徑，我們不動配置。執行命令後，我們再次檢視狀態，如下圖所示：

需要注意的是，慢查詢日誌的時間其實已經更改了，需要先退出客戶端，重新連一下伺服器，我們才能看到修改後的值。

二、通過explain命令檢視sql執行效率

#!/usr/bin/python

#!coding=utf-8

import pymysql

import random

import string

import sys

host='127.0.0.1'

port=3306

user='root'

passwd='123456'

db='demo'

sql='insert into user(id, name, ***, age) value (%s, %s, %s, %s)'

insert_count=sys.ar**[1]

conn=pymysql.connect(host, user, passwd, db, port, charset='utf8mb4', cursorclass=pymysql.cursors.dictcursor)

cur = conn.cursor()

cur.execute('delete from user')

for i in range(1, int(insert_count)):

cur.execute(sql, [i, ''.join(random.sample(string.ascii_letters, 6)), random.randint(0, 1), random.randint(1, 160)])

conn.commit()

cur.close()

上述為完整的python腳步，大家可以根據實際情況調整，將其拷貝進檔案，通過python file_name.py 200000, 這條命令執行批量插入的動作，200000表示向資料表寫入199999條資料。(ps: 資料庫名稱demo, 資料表名稱：user, 下圖附user表結構)

2.通過慢查詢日誌定位慢sql

如上圖所示，我們執行了一條sql，其執行時間為1.25秒。我們設定的慢查詢時間為1秒，然後，我們通過cat /var/lib/mysql/xut-slow.log命令，在慢查詢日誌中看到了我們執行的sql。

3.通過explain分析執行效率

如上圖，我們通過explain命令檢視了這條慢sql的執行效率，我們主要關注key這個字段，我們看到這個字段值為null，表示未命中索引。我們看一下user這張表的索引有哪些，如下圖所示，有3個索引。

三、sql優化

通過第二步的explain命令檢視了sql執行效率，我們發現語句未命中索引，所以我們最直接的思路是讓其命中索引，如果查詢欄位未建立索引，我們可以先建立索引，建立索引的語句為alter table table_name add index index_name (欄位名稱); 我們發現name欄位是建立了索引，但是卻沒有走這個索引，這是因為like做模糊查詢時，我們寫法是like '%aaaa%'，左邊的萬用字元導致索引未命中，未命中的原因，大家可以自己在網上搜尋一下，我們去掉左邊的萬用字元，就能夠命中索引了，如下圖所示：

如上圖，我們看到，優化後，我們的sql語句命中了索引idx_name，進而其執行效率更高了。

4、總結

以上就sql的優化做了乙個簡單的介紹，這些內容適用於簡單的業務場景，大家可以做個了解。

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