轻松上手MYSQL:优化MySQL慢查询,让数据库起飞

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轻松上手MYSQL:优化MySQL慢查询,让数据库起飞

2024-07-15 04:19:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

在这里插入图片描述​🌈 个人主页:danci_ 🔥 系列专栏:《设计模式》《MYSQL应用》 💪🏻 制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。

欢迎加入探索MYSQL慢查询之旅✨     👋 大家好!我是你们的技术达人danci_btq。你是否因为MYSQL慢查询而头疼不已?今天我来教你如何高效地优化这些慢查询,让你的数据库飞速跑!🚀 在本文中,我们将探索一些简单而有效的方法,让你轻松应对MYSQL慢查询问题。准备好了吗?Let’s go!💪

文章目录 Part1、认识MYSQL慢查询 🐢Part2、配置和识别慢查询 🚀Part3、分析慢查询原因 🎭Part4、解决和避免慢查询总结 💖

Part1、认识MYSQL慢查询 🐢

         在MySQL数据库中,慢查询(Slow Query)通常指的是执行时间超过预设阈值的查询语句。这些查询可能会消耗大量的数据库资源,导致系统性能下降或响应时间延长。因此,监控和优化慢查询是数据库管理员(DBA)和开发人员的重要任务之一。   慢查询的影响  

性能瓶颈:慢查询会消耗大量的CPU、内存和I/O资源,导致数据库性能下降。响应时间:用户请求的响应时间可能会因为慢查询而延长,影响用户体验。资源浪费:不必要的慢查询会浪费数据库服务器的资源,降低整体系统的稳定性。

 

Part2、配置和识别慢查询 🚀

 

开启慢查询监控

    mysql有一个配置是long_query_time,值是数字,单位是秒。当一条SQL语句执行耗时超过long_query_time的值时,mysql就认为这条sql为慢查询SQL。  

临时配置       找开命令窗口配置

// 查看慢查询是否开启 show variables like 'slow_query_log'; // 开启慢查询(值可以是1或on) set global slow_query_log = 1; // 关闭慢查询(值可以是1或off) set global slow_query_log = 0; // 查看long_query_time值 show variable like 'long_query_time'; // 设置long_query_time值 (单位是秒) set global long_query_time=5;

 

永久生效配置       MySQL的配置文件(通常是 my.cnf 或 my.ini)     如果你还没有启用慢查询日志,你还需要在配置文件中设置 slow_query_log 为 ON,并指定一个日志文件路径(如果需要的话)。

[mysqld] // 启用慢查询日志 slow_query_log = 1 // 指定日志文章路径 slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log // 开启慢查询 long_query_time = 2

    注:此配置需要重启mysql服务  

Part3、分析慢查询原因 🎭

      引起慢查询的原因大致归纳如下:

没有索引或索引不生效: 没有在适当的列上建立索引,导致MySQL执行全表扫描。索引设计不合理或查询条件导致索引失效,如隐式类型转换、查询条件包含OR等。 I/O吞吐量小: 磁盘I/O成为瓶颈,导致数据读取速度缓慢。 内存不足: MySQL需要频繁地进行磁盘I/O操作以获取数据,降低了查询速度。 网络速度慢: 对于远程数据库连接,网络延迟可能导致查询响应缓慢。 查询出的数据量过大: 查询返回的结果集过大,增加了数据传输和处理的时间。 锁或死锁: 查询时遇到表锁、行锁或其他类型的锁,导致查询被阻塞或延迟。 查询语句未优化: 查询语句编写不合理,如使用了不必要的子查询、复杂的连接条件等。 硬件资源限制: CPU、内存、磁盘等硬件资源不足或配置不合理,影响MySQL性能。   Part4、解决和避免慢查询

 

提高网速、更换更高容量的硬盘、增加内存或者 cpu 的数量等等。调整配置参数:mysql 有许多参数可以配置,可以根据实际情况调整这些参数,如增加缓存大小、线程池大小等等。添加索引:索引可以提高查询效率,特别是对于大型表。通过分析慢查询日志或者使用 explain 命令找到需要优化的查询语句,然后为其中涉及的列添加索引(注意不要添加过多的索引)。优化查询语句:合理优化查询语句可以减少查询时间。例如,可以尝试减少子查询的数量,避免使用SELECT *,多表JOIN,避免使用 like ‘%xxx%’ 的模糊查询等。批量处理数据:有时候大量数据的操作往往比单个数据的操作更有效率。因此,尽可能以批量方式操作数据,如使用 insert … values() 和 update … set … where in() 等。分库分表:若数据量较大,可能会对单个数据库的性能造成压力。此时可以考虑将数据分散存储到多个数据库中,或者将单张表的数据拆分为多张表来存储。注意,这种方法需要谨慎设计,在实际应用中可能会引入更多的问题。表中的大字段剥离。字段冗余。减少sql中函数运算与其他计算。修改SQL语句:优化查询语句,避免使用SELECT *、子查询、多表JOIN等不必要的操作。数据库优化:调整数据库参数、内存占用、磁盘IO等,提高系统性能,增加查询效率。针对查询频繁的热点数据增加缓存,引入非关系型数据库。主从复制,读写分离,一般情况下,查询的情况比写的情况多,所以考虑将数据库分为主库,从库,主库处理写的操作,从库处理读的操作。   总结 💖

      在MySQL数据库中,慢查询是一个不容忽视的问题,它不仅会消耗大量的系统资源,还可能导致系统性能下降和用户体验变差。因此,有效地识别、分析和解决慢查询问题是数据库管理员和开发人员的重要职责。       首先,我们需要通过配置MySQL的慢查询日志功能来监控慢查询。这包括临时配置和永久配置两种方式,其中永久配置需要在MySQL的配置文件中设置相关参数,并确保MySQL服务重启后配置生效。       其次,当慢查询发生时,我们需要分析其原因。常见的原因包括没有索引或索引不生效、I/O吞吐量小、内存不足、网络速度慢、查询出的数据量过大、锁或死锁、查询语句未优化以及硬件资源限制等。       针对这些原因,我们可以采取一系列措施来解决和避免慢查询。这些措施包括提高网络速度、更换高容量硬盘、增加内存或CPU数量等硬件升级措施;调整MySQL的配置参数,如增加缓存大小、线程池大小等;为查询涉及的列添加合适的索引;优化查询语句,减少不必要的子查询和复杂的连接条件;批量处理数据以减少I/O操作;分库分表以分散存储数据;剥离表中的大字段以减少数据传输和处理时间;减少SQL中的函数运算和其他计算;针对热点数据增加缓存;引入主从复制和读写分离策略等。       总之,解决慢查询问题需要从多个方面入手,包括硬件配置、MySQL配置、索引设计、查询优化以及数据库架构等方面。只有综合考虑并采取合适的措施,才能有效地提高MySQL的性能和稳定性,确保用户获得良好的体验。

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