一朋友最近新上线一个项目,本地测试环境跑得好好的,部署到线上却慢得像蜗牛一样。后来查询了一下发现一个sql执行了16秒,有些长的甚至80秒。本地运行都是毫秒级别的查询。下面记录一下困扰了两天的,其中一条sql的优化。

  表结构及现象描述:

CREATE TABLE `wp_goods` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_openid` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
`description` longtext ,
`upset_price` decimal(10,2) DEFAULT NULL ,
`reference_price` decimal(10,2) DEFAULT NULL ,
`offer_unit` decimal(10,2) DEFAULT NULL ,
`end_time` int(11) DEFAULT NULL ,
`type` tinyint(4) DEFAULT NULL ,
`is_bail` tinyint(4) DEFAULT NULL ,
`is_express` tinyint(4) DEFAULT NULL ,
`is_return` tinyint(4) DEFAULT NULL ,
`createtime` int(11) DEFAULT NULL ,
`is_sell` tinyint(4) DEFAULT NULL ,
`is_draft` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '' ,
`scan_count` int(11) NOT NULL ,
`title` varchar(255) NOT NULL ,
`is_trash` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '' ,
`countdown` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '' ,
`bail_money` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '' ,
`cat_id` tinyint(4) NOT NULL,
`sort` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '' ,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `cat_id` (`cat_id`),
KEY `index_id_user_openid` (`id`,`user_openid`) USING BTREE,
KEY `index_user_openid` (`user_openid`) USING BTREE,
KEY `index_id` (`id`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=10094 DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `sys_users` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`openid` varchar(50) DEFAULT NULL,
`nickname` varchar(20) DEFAULT NULL,
`sex` char(255) DEFAULT NULL,
`phone` varchar(11) DEFAULT NULL,
`country` varchar(10) DEFAULT NULL,
`province` varchar(10) DEFAULT NULL,
`city` varchar(10) DEFAULT NULL,
`headimgurl` varchar(200) DEFAULT NULL,
`createtime` varchar(20) DEFAULT NULL,
`is_subject` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '' ,
`black` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '' ,
`wd_sort` smallint(5) unsigned DEFAULT '' ,
`wp_sort` smallint(5) unsigned NOT NULL DEFAULT '' ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `openid` (`openid`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=14044 DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `jd_jianding` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`expert_id` int(11) DEFAULT NULL ,
`gid` int(11) DEFAULT NULL ,
`goods_value` varchar(50) DEFAULT NULL ,
`result` varchar(500) DEFAULT NULL ,
`jdtime` int(11) DEFAULT NULL ,
`is_essence` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '' ,
`istrue` tinyint(4) DEFAULT '' ,
`wid` int(11) DEFAULT '',
`scan_num` int(11) DEFAULT '' ,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_name` (`gid`),
KEY `index_wid` (`wid`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=9142 DEFAULT CHARSET=utf8;

  表wp_goods数据量10094,sys_users数据量14044, jd_jianding数据量9142。

  执行sql:

SELECT
`g`.`id`,
`g`.`title`,
`g`.`upset_price`,
`u`.`nickname`,
`j`.`istrue`
FROM
`wp_goods` `g`
LEFT JOIN `sys_users` `u`
ON g.user_openid = u.openid
LEFT JOIN `jd_jianding` `j`
ON g.id = j.wid
ORDER BY `g`.`id` DESC
LIMIT 6 ;

  耗时16秒,而本地数据库执行耗时0.02毫秒。

  原因分析:

  1、explain/desc 发现left join索引不起作用。

explain SELECT
`g`.`id`,
`g`.`title`,
`g`.`upset_price`,
`u`.`nickname`,
`j`.`istrue`
FROM
`wp_goods` `g`
LEFT JOIN `sys_users` `u`
ON g.user_openid = u.openid
LEFT JOIN `jd_jianding` `j`
ON g.id = j.wid
ORDER BY `g`.`id` DESC
LIMIT 6 ;

  分析结果:

id    select_type    table    partitions    type    possible_keys    key    key_len    ref    rows    filtered    Extra
1 SIMPLE g \N ALL \N \N \N \N 10093 100.00 Using temporary; Using filesort
1 SIMPLE u \N ref openid openid 153 mydb.g.user_openid 10 100.00 Using where
1 SIMPLE j \N ALL index_wid \N \N \N 7975 100.00 Using where; Using join buffer (Block Nested Loop)

  索引无效,Using join buffer (Block Nested Loop)相当于遍历表查询。

  2、profile分析了下,发现几乎所有耗时都在sending data且缓存sending cached result to clien没开启。

  show variables like '%cache%';

  query_cache_type为off,在配置文件/etc/my.cf中添加“query_cache_type = 1”配置项并重启。

  执行后耗时10s,如果将order by去掉后耗时3秒。即使是耗时3秒也是无法接受的。

  通过profile分析下具体耗时

SHOW VARIABLES LIKE '%profil%'
SET profiling = 1; SELECT
`g`.`id`,
`g`.`title`,
`g`.`upset_price`,
`u`.`nickname`,
`j`.`istrue`
FROM
`wp_goods` `g`
LEFT JOIN `sys_users` `u`
ON g.user_openid = u.openid
LEFT JOIN `jd_jianding` `j`
ON g.id = j.wid
ORDER BY `g`.`id` DESC
LIMIT 6 ; show profile for query 1;

  

  发现几乎所有耗时都在sending data部分。

  3、查看jd_jianding表索引,show index from jd_jianding发现cardinality的值为1。

  

Table    Non_unique    Key_name    Seq_in_index    Column_name    Collation    Cardinality    Sub_part    Packed    Null    Index_type    Comment    Index_comment
jd_jianding 0 PRIMARY 1 id A 7975 \N \N BTREE
jd_jianding 0 uk_name 1 gid A \N \N \N YES BTREE
jd_jianding 1 index_wid 1 wid A 1 \N \N YES BTREE

  4、优化表jd_jianding,analyze table jd_jianding,再次执行仍然如此。

  然而mysql的文档时这么说的。The higher the cardinality, the greater the chance that MySQL uses the index when doing joins.

  An estimate of the number of unique values in the index. This is updated by running ANALYZE TABLE or myisamchk -a. Cardinality is counted based on statistics stored as integers, so the value is not necessarily exact even for small tables. The higher the cardinality, the greater the chance that MySQL uses the index when doing

  大意如下:

   1)、它代表的是索引中唯一值的数目的估计值。如果是myisam引擎,这个值是一个准确的值。如果是innodb引擎,这个值是一个估算的值,每次执行show index 时,可能会不一样
2)、创建Index时(primary key除外),MyISAM的表Cardinality的值为null,InnoDB的表Cardinality的值大概为行数;
3)、值的大小会影响到索引的选择
4)、创建Index时,MyISAM的表Cardinality的值为null,InnoDB的表Cardinality的值大概为行数。
5)、可以通过Analyze table来更新一张表或者mysqlcheck -Aa来进行更新整个数据库
6)、可以通过 show index 查看其值

  5、查看表jd_jianding字段wid的值全为默认值0,于是将其中一条记录的wid字段值update为非0;再次analyze table jd_jianding。

  再次执行,效果杠杠的,耗时只有0.02毫秒。困扰两天的问题终于得到了解决。

  6、把步骤4修改的字段值还原回来。

  后记,原因大致如下:

1、mysql没有开启查询缓存。
2、新添加字段默认值都一样,导致索引不可用。

mysql索引无效且sending data耗时巨大原因分析的更多相关文章

  1. mysql查询语句出现sending data耗时解决

    在执行一个简单的sql查询,表中数据量为14万 sql语句为:SELECT id,titile,published_at from spider_36kr_record where is_analyz ...

  2. MYSQL 索引无效和索引有效的详细介绍

    1.WHERE字句的查询条件里有不等于号(WHERE column!=...),MYSQL将无法使用索引 2.类似地,如果WHERE字句的查询条件里使用了函数(如:WHERE DAY(column)= ...

  3. MySQL在删除表时I/O错误原因分析

    欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯数据库技术 发表于云+社区专栏 问题现象 最近使用sysbench测试MySQL,由于测试时间较长,写了一个脚本按prepare- ...

  4. mysql索引创建和使用细节

    最近困扰自己很久的膝盖积液手术终于做完,在家养伤,逛技术博客看到easyswoole开发组成员仙士可博客有关mysql索引方面的知识,自己打算重温下. 正常业务起步数据表数据量较少,不用考虑使用索引, ...

  5. 如何构建高性能MySQL索引

    本文的重点在于如何构建一个高性能的MySQL索引,从中你可以学到如何分析一个索引是不是好索引,以及如何构建一个好的索引. 索引误区 多列索引 一个索引的常见误区是为每一列创建一个索引,如下面创建的索引 ...

  6. MySQL Sending data导致查询很慢的问题详细分析【转载】

    转自http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的时 ...

  7. mysql查询sending data占用大量时间的问题处理

    问题描述:某条sql语句在测试环境执行只需要1秒不到,到了生产环境执行需要8秒以上 在phpmyadmin里面执行性能分析,发现sending data占用了差不多90%以上的时间 查询一下“Send ...

  8. 实战:MySQL Sending data导致查询很慢的问题详细分析(转)

    这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有代表性,分享给大家作为新年礼物:) [问题现象] 使用sphinx支持倒排索引,但sphinx从mysql查询源数据的 ...

  9. 实战:MySQL Sending data导致查询很慢的问题详细分析(转)

    出处:http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/8573621 这两天帮忙定位一个MySQL查询很慢的问题,定位过程综合各种方法.理论.工具,很有 ...

随机推荐

  1. MVC 随记

    2014-09-04 [1] Json var contact = new Object(); contact.firstname = "Jesper"; contact.surn ...

  2. C语言中的参数传递

    有空看看: c语言 函数传输传递的三种方式(值.指针.引用) C语言之参数传递 C语言形参和实参,传值调用和引用调用的区别

  3. 使用BeanNameAutoProxyCreator实现spring的自动代理

    提到代理,我们可以使用ProxyBeanFactory,并配置proxyInterfaces,target和interceptorNames实现,但如果需要代理的bean很多,无疑会对spring配置 ...

  4. mysql 分页性能优化

    最简单的分页方法是这样的 , 该表中存在5w左右数据 执行时间平均在10s左右,因此该种方式在数据量大的情况下查询效率极低. 优化方式有以下几种 1.此种方式平均在7-8s之间(CreateDate ...

  5. 论Linux运维的一些基础安全知识和简单办法

    不知不觉本人来北京也已经第三个年头了,从一个Linux小小鸟,开始,2012年我参加了第一份工作,其实现在想想其实我是幸运的,本来求学的时候,就没好好的学Linux,我认为有Cisco知识从上wind ...

  6. JAVA浅析字节流与字符流

    [概括] 字节流是通用的,既可以操作图片又可以操作文本,但一般都用于操作图片.字符流是基于字节流的,因为字符流内部融合编码表,所以用来操作文本. 1.在字节输入流中能根据文件的大小来开辟数组空间 Fi ...

  7. HTML5音乐播放器(最新升级改造加强版)

    最近么,单位里面么老不顺心的,公司一直催要程序员要PHP,然后本宅好不容易推荐了一个,我日嘞,最后待遇变成1.3,吾师最后也同意1.3W,然后还说要考虑... 尼玛,4年多5年不到一点的工作经验,前端 ...

  8. 3_mysql 主从复制

    mysql 主从复制 网易数据库 石勇 提纲 什么是主从复制 主从复制的原理 主从复制的用途 主从复制的搭建 主从复制的问题 什么是主从复制 数据拷贝 准实时 源-主节点:目的-从节点 主从复制的原理 ...

  9. C# 中excel操作

    c#中设置Excel单元格格式    1.全表自动列宽 mysheet.Cells.Select(); mysheet.Cells.Columns.AutoFit(); 2.合并    excelRa ...

  10. PPPoE名词解释

    PPPoE拔号的发现阶段(Discovery): PPPoE的发现阶段一共分为4步. 分别是: PADI(PPPoE Active Discovery Initiation) PADO(PPPoE A ...