MySQL数据库Query性能定位

1.SQL前面加 EXPLAIN 定位到sql级别

各个属性的含义

id

select查询的序列号

select_type

select查询的类型，主要是区别普通查询和联合查询、子查询之类的复杂查询。

table

输出的行所引用的表。

type

联合查询所使用的类型。

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行。如果是空的，没有相关的索引。这时要提高性能，可通过检验WHERE子句，看是否引用某些字段，或者检查字段不是适合索引。

key

显示MySQL实际决定使用的键。如果没有索引被选择，键是NULL。

key_len

显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL，长度就是NULL。文档提示特别注意这个值可以得出一个多重主键里mysql实际使用了哪一部分。

ref

显示哪个字段或常数与key一起被使用。

rows

这个数表示mysql要遍历多少数据才能找到，在innodb上是不准确的。

Extra

如果是Only index，这意味着信息只用索引树中的信息检索出的，这比扫描整个表要快。

如果是where used，就是使用上了where限制。

如果是impossible where 表示用不着where，一般就是没查出来啥。

如果此信息显示Using filesort或者Using temporary的话会很吃力，WHERE和ORDER BY的索引经常无法兼顾，如果按照WHERE来确定索引，那么在ORDER BY时，就必然会引起Using filesort，这就要看是先过滤再排序划算，还是先排序再过滤划算。

详细含义

我们先看一下在 MySQL Explain 功能中给我们展示的各种信息的解释：
◆ ID：Query Optimizer 所选定的执行计划中查询的序列号；
◆ Select_type：所使用的查询类型，主要有以下这几种查询类型
◇ DEPENDENT SUBQUERY：子查询中内层的第一个 SELECT，依赖于外部查询的结果集；
◇ DEPENDENT UNION：子查询中的 UNION，且为 UNION 中从第二个 SELECT 开始的后面所有
SELECT，同样依赖于外部查询的结果集；
◇ PRIMARY：子查询中的最外层查询，注意并不是主键查询；
◇ SIMPLE：除子查询或者 UNION 之外的其他查询；
◇ SUBQUERY：子查询内层查询的第一个 SELECT，结果不依赖于外部查询结果集；
◇ UNCACHEABLE SUBQUERY：结果集无法缓存的子查询；
◇ UNION：UNION 语句中第二个 SELECT 开始的后面所有 SELECT，第一个 SELECT 为 PRIMARY
◇ UNION RESULT：UNION 中的合并结果；
◆ Table：显示这一步所访问的数据库中的表的名称；
◆ Type：告诉我们对表所使用的访问方式，主要包含如下集中类型；
◇ all：全表扫描
◇ const：读常量，且最多只会有一条记录匹配，由于是常量，所以实际上只需要读一次；
◇ eq_ref：最多只会有一条匹配结果，一般是通过主键或者唯一键索引来访问；
◇ fulltext：
◇ index：全索引扫描；
◇ index_merge：查询中同时使用两个（或更多）索引，然后对索引结果进行 merge 之后再读
取表数据；
◇ index_subquery：子查询中的返回结果字段组合是一个索引（或索引组合），但不是一个
主键或者唯一索引；
◇ rang：索引范围扫描；
◇ ref：Join 语句中被驱动表索引引用查询；
◇ ref_or_null：与 ref 的唯一区别就是在使用索引引用查询之外再增加一个空值的查询；
◇ system：系统表，表中只有一行数据；
◇ unique_subquery：子查询中的返回结果字段组合是主键或者唯一约束；
◇
◆ Possible_keys：该查询可以利用的索引. 如果没有任何索引可以使用，就会显示成null，这一
项内容对于优化时候索引的调整非常重要；
◆ Key：MySQL Query Optimizer 从 possible_keys 中所选择使用的索引；
◆ Key_len：被选中使用索引的索引键长度；
◆ Ref：列出是通过常量（const），还是某个表的某个字段（如果是 join）来过滤（通过 key）
的；
◆ Rows：MySQL Query Optimizer 通过系统收集到的统计信息估算出来的结果集记录条数；
◆ Extra：查询中每一步实现的额外细节信息，主要可能会是以下内容：
◇ Distinct：查找 distinct 值，所以当 mysql 找到了第一条匹配的结果后，将停止该值的查
询而转为后面其他值的查询；
◇ Full scan on NULL key：子查询中的一种优化方式，主要在遇到无法通过索引访问 null
值的使用使用；
◇ Impossible WHERE noticed after reading const tables：MySQL Query Optimizer 通过
收集到的统计信息判断出不可能存在结果；
◇ No tables：Query 语句中使用 FROM DUAL 或者不包含任何 FROM 子句；
◇ Not exists：在某些左连接中 MySQL Query Optimizer 所通过改变原有 Query 的组成而
使用的优化方法，可以部分减少数据访问次数；
◇ Range checked for each record (index map: N)：通过 MySQL 官方手册的描述，当
MySQL Query Optimizer 没有发现好的可以使用的索引的时候，如果发现如果来自前面的
表的列值已知，可能部分索引可以使用。对前面的表的每个行组合，MySQL检查是否可以使
用 range 或 index_merge 访问方法来索取行。
◇ Select tables optimized away：当我们使用某些聚合函数来访问存在索引的某个字段的
时候，MySQL Query Optimizer 会通过索引而直接一次定位到所需的数据行完成整个查
询。当然，前提是在 Query 中不能有 GROUP BY 操作。如使用 MIN()或者 MAX（）的时
候；
◇ Using filesort：当我们的 Query 中包含 ORDER BY 操作，而且无法利用索引完成排序操
作的时候，MySQL Query Optimizer 不得不选择相应的排序算法来实现。
◇ Using index：所需要的数据只需要在 Index 即可全部获得而不需要再到表中取数据；
◇ Using index for group-by：数据访问和 Using index 一样，所需数据只需要读取索引即
可，而当 Query 中使用了 GROUP BY 或者 DISTINCT 子句的时候，如果分组字段也在索引
中，Extra 中的信息就会是 Using index for group-by；
◇ Using temporary：当 MySQL 在某些操作中必须使用临时表的时候，在 Extra 信息中就会
出现 Using temporary 。主要常见于 GROUP BY 和 ORDER BY 等操作中。
◇ Using where：如果我们不是读取表的所有数据，或者不是仅仅通过索引就可以获取所有需
要的数据，则会出现 Using where 信息；
◇ Using where with pushed condition：这是一个仅仅在 NDBCluster 存储引擎中才会出现
的信息，而且还需要通过打开 Condition Pushdown 优化功能才可能会被使用。控制参数
为 engine_condition_pushdown 。

2、使用PROFILING 功能可以很清楚的找出一个Query 的IO和cup的瓶颈所在。(百度一下，有很多)

1、 开启 profiling 参数
root@localhost : (none) 10:53:11> set profiling=1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过执行 “set profiling”命令，可以开启关闭 Query Profiler 功能。
2、 执行 Query
... ...
root@localhost : test 07:43:18> select status,count(*)
-> from test_profiling group by status;
+----------------+----------+
| status | count(*) |
+----------------+----------+
| st_xxx1 | 27 |
| st_xxx2 | 6666 |
| st_xxx3 | 292887 |
| st_xxx4 | 15 |
+----------------+----------+
5 rows in set (1.11 sec)
... ...
在开启 Query Profiler 功能之后，MySQL 就会自动记录所有执行的 Query 的 profile 信息了。
3、获取系统中保存的所有 Query 的 profile 概要信息
root@localhost : test 07:47:35> show profiles;
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
| 1 | 0.00183100 | show databases |
| 2 | 0.00007000 | SELECT DATABASE() |
| 3 | 0.00099300 | desc test |
| 4 | 0.00048800 | show tables |
| 5 | 0.00430400 | desc test_profiling |
| 6 | 1.90115800 | select status,count(*) from test_profiling group by status |
+----------+------------+------------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
通过执行 “SHOW PROFILE” 命令获取当前系统中保存的多个 Query 的 profile 的概要信息。
4、针对单个 Query 获取详细的 profile 信息。
在获取到概要信息之后，我们就可以根据概要信息中的 Query_ID 来获取某个 Query 在执行过程中
详细的 profile 信息了，具体操作如下：
root@localhost : test 07:49:24> show profile cpu, block io for query 6;
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| Status | Duration | CPU_user | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
| starting | 0.000349 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| Opening tables | 0.000012 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| System lock | 0.000004 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| Table lock | 0.000006 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| init | 0.000023 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| optimizing | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| statistics | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| preparing | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| Creating tmp table | 0.000035 | 0.000999 | 0.000000 | 0 | 0 |
| executing | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| Copying to tmp table | 1.900619 | 1.030844 | 0.197970 | 347 | 347 |
| Sorting result | 0.000027 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| Sending data | 0.000017 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| end | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| removing tmp table | 0.000007 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| end | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| query end | 0.000003 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| freeing items | 0.000029 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000001 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| logging slow query | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
| cleaning up | 0.000002 | 0.000000 | 0.000000 | 0 | 0 |
+----------------------+----------+----------+------------+--------------+---------------+
上面的例子中是获取 CPU 和 Block IO 的消耗，非常清晰，对于定位性能瓶颈非常适用。希望得到
取其他的信息，都可以通过执行 “SHOW PROFILE *** FOR QUERY n” 来获取，各位读者朋友可以自行
测试熟悉。