本文更新于2019-08-18，使用MySQL 5.7，操作系统为Deepin 15.4。

优化SQL语句的步骤

通过SHOW STATUS了解SQL语句的执行情况

操作的计数，是对执行次数进行计数，不论提交还是回滚都会累加。

Com_xxx形式的参数表示每个xxx语句执行的次数，对所有的存储引擎都会进行累计，如：

• Com_select：执行SELECT的次数。
• Com_insert：执行INSERT的次数，对批量插入的操作只累加一次。
• Com_update：执行UPDATE的次数。
• Com_delete：执行DELETE的次数。
• Com_commit：事务提交的次数。
• Com_rollback：事务回滚的次数。

Innodb_rows_xxx形式的参数只对InnoDB存储引擎进行累计，其累计的方式也与Com_xxx不同：

• Innodb_rows_read：执行SELECT返回的行数。
• Innodb_rows_inserted：执行INSERT插入的行数。
• Innodb_rows_updated：执行UPDATE更新的行数。
• Innodb_rows_deleted：执行DELETE删除的行数。

Handler_read_xxx形式的参数可表示索引的使用情况：

• Handler_read_key：一个行被索引值读的次数。高表示索引被经常使用。
• Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一个行的次数。高表示索引不经常使用，进行大量的表扫描。

以下参数便于了解数据库的基本情况：

• Connections：试图连接服务器的次数。
• Uptime：服务器工作时间。
• Slow_queries：慢查询次数。

定位执行效率低下的SQL语句

• 通过慢查询日志定位执行效率低下的SQL语句。
• 通过SHOW PROCESSLIST查看服务器当前的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时查看SQL的执行情况。

通过EXPLAIN或DESC分析SQL的执行计划

DESC和EXPLAIN分析SQL执行计划的使用和作用是一样的。

执行EXPLAIN statement后再执行SHOW WARNINGS，可以看到被优化器改写后真正执行的SQL。

一个执行计划包括若干行，每行包括如下的列：

• id:值越大越先执行（值越大越位于下方），一样大从上至下执行。

• select_type：查询类型，可取如下值：

  • DERIVED：派生表的查询。
  • SIMPLE：简单查询，即不使用子查询和UNION的查询。
  • SUBQUERY：子查询。
  • PRIMARY：主查询，即包含子查询的最外层查询，或UNION中的第一个查询。
  • UNION：UNION中的第二个或之后的查询。

• table：输出结果集的表。

• partitions：访问的分区。

• type：访问类型，即在表中查找所需行的方式。

  以下取值性能由最差至最好：

  1. ALL：全表扫描，遍历所有行。
  2. index：索引全扫描，遍历整个索引。
  3. range：索引范围扫描，常见于<、<=、>、>=、BETWEEN等操作符。
  4. ref：使用非唯一索引扫描或唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个值的所有记录行。其经常出现在JOIN操作中。
  5. eq_ref：类似ref，区别在于使用唯一索引。其出现在使用PRIMARY KEY或UNIQUE INDEX作为关联条件的表连接中。
  6. const/system：单表中最多有一个匹配行，因此这个匹配行中的其他列能被优化器当做常量来使用。如根据PRIMARY KEY或UNIQUE INDEX进行过滤的查询。system是const的特例，当表中只有一条记录时的const就为system。
  7. NULL：不用访问表或索引，就能直接得到结果。

  还可取其他的值，如：

  • ref_or_null：与ref类似，区别在于条件中包含对NULL的查询。
  • index_merge：索引合并。
  • unique_subquery：IN后面是一个查询唯一索引字段的子查询。
  • index_subquery：与unique_subquery类型，区别在于IN后面是一个查询非唯一索引字段的子查询。

• possible_keys：查询时可能使用的索引。

• key：实际使用的索引。

• key_len：实际使用到的索引的字节长度。

• ref：实际使用的索引在其他表的关联字段。如果是常数等值查询，则为const。

• rows：扫描的行数。

• filtered：存储引擎返回的数据过滤后，满足查询条件的记录的比例。

• Extra：执行情况的说明，包括不适合在其他列中显示但是对执行计划非常重要的额外信息。

  • Using filesort：filesort排序，而不是通过索引直接返回排序结果。
  • Using index：覆盖索引扫描，直接访问索引就能获取所需的数据，不需要通过索引回表。
  • Using index condition：使用ICP（Index Condition Pushdown，参看“索引”章节）优化查询，将某些情况下的条件过滤操作下放到存储引擎层完成，降低不必要的IO访问。
  • Using where：优化器除了利用索引加速访问外，还需根据索引回表查询数据。
  • Using union：多次查询后对结果集合并，如使用OR查询。

通过SHOW PROFILES和SHOW PROFILE分析SQL

profiling默认是关闭的，可通过设置变量@@profiling进行打开或关闭。

SHOW PROFILES结果包括以下字段：

• Query_ID：查询ID。
• Duration：查询耗时。
• Query：查询语句。

SHOW PROFILE [ALL|CPU|{BLOCK IO}|{PAGE FAULTS}|SOURCE][, ...] FOR QUERY query_id（query_id为SHOW PROFILES结果的Query_ID字段）结果包括以下字段：

• Status：查询执行过程中的状态。各状态含义如下：
  • starting
  • Waiting for query cache lock
  • checking query cache for query
  • checking permissions
  • Opening tables
  • inti
  • System lock
  • optimizing
  • statistics
  • preparing
  • executing
  • Sending data：开始访问数据行并把结果返回客户端，包含大量的磁盘操作。
  • end
  • query end
  • closing tables
  • removing tmp table
  • freeing items
  • storing result in query cache
  • logging slow query
  • cleaning up
• Duration：耗时。
• CPU_user
• CPU_system
• Context_voluntary
• Context_involuntary
• Block_ops_in
• Block_ops_out
• Messages_sent
• Messages_received
• Page_faults_major
• Page_faults_minor
• Swaps
• Source_function
• Source_file
• Source_line

通过trace分析优化器如何选择执行计划

需打开trace，设置格式为JSON，设置trace最大能使用的内存大小。如：

SET @@optimizer_trace="enabled=on";
SET @@end_markers_in_json=on;
SET @@optimizer_trace_max_size=1000000;

代码100分

执行SELECT * FROM information_schema.OPTIMIZER_TRACE即可得到结果。

分析、检查、优化、修复表

ANALYZE、CHECK、OPTIMIZE、REPAIR执行期间都会对表进行锁定。

分析表，使得SQL能够生成正确的执行计划。如果感觉实际的执行计划并不符合预期，执行一次分析表可能会解决问题：

代码100分ANALYZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...]

检查表，用于检查表或视图是否有错误。如视图定义中被引用的表不存在：

CHECK TABLE tablename[, ...] [{QUICK|FAST|MEDIUM|EXTENDED|CHANGED}[ ...]]

优化表，可以将表中的空间碎片进行合并。如果已经删除表的很大一部分数据，或已经对含有可变长度行（含有VARCHAR、*BLOB或*TEXT的列）的表进行很多更改，则应该进行优化表：

代码100分OPTIMIZE [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...]

修复表，对坏表进行修复：

REPAIR [LOCAL|NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tablename[, ...] [{QUICK|EXTENDED|USE_FRM}[ ...]]

常用SQL优化

大批量导入数据

对MyISAM存储引擎，可通过关闭和打开非唯一索引的更新提高导入效率：

ALTER TABLE tablename DISABLE KEYS;
# import data
ALTER TABLE tablename ENALBE KEYS;

对InnoDB存储引擎：

• 因为InnoDB表是按照主键的顺序保存的，所以将导入的数据按照主键的顺序排列，可以提高导入效率。
• 在导入数据前执行SET unique_checks=0关闭唯一性校验，在导入结束后执行SET unique_checks=1恢复唯一性校验，可提高导入效率。
• 如果应用使用自动提交的方式，建议导入前执行SET autocommit=0关闭自动提交，导入结束后执行SET autocommit=1恢复自动提交，可提高导入效率。

优化INSERT语句

• 当从同一客户端插入很多行时，应尽量使用多个值列表的INSERT语句。
• 如果从不同客户端插入很多行，可以使用INSERT DELAYED，让INSERT`马上返回（实际上数据被放在MySQL服务器内存队列中）。
• 将索引文件和数据文件在不同的磁盘存放（利用建表中的选项）。
• 如果进行批量INSERT，可以增加bulk_insert_buffer_size变量值来提高速度（只对MyISAM表使用）。
• 当从一个文件装载一个表时，使用LOAD DATA INFILE。

优化ORDER BY语句

MySQL有两种排序方式：

• 通过有序索引扫描直接返回有序数据。在使用EXPLAIN分析时显示为Using index。
• filesort排序。将返回的数据在sort_buffer_size设置的内存排序区进行排序，至于是否使用磁盘文件和临时表等，取决于MySQL服务器对排序参数的设置和需要排序数据的大小。

对于filesort，MySQL比较查询取出的字段总大小和max_length_for_sort_data，判断使用哪种排序算法：

• 两次扫描算法（Tow passes）：第一次根据条件获取排序字段和行指针信息，并在排序区中排序。第二次根据行指针回表读取记录，可能导致大量随机IO操作。
• 一次扫描算法（Single Pass）：一次性取出满足条件的行的所有字段，然后在排序区排序后直接输出结果。这会导致内存开销比较大。

优化ORDER BY语句应该：尽量减少额外的排序，通过索引直接返回有序数据。WHERE条件和ORDER BY使用相同的索引，并且ORDER BY的顺序和索引顺序相同，并且ORDER BY的字段都是升序或都是降序。否则肯定需要额外的排序操作，这样就会出现filesort排序。

尽量SELECT必要的字段名，而不是SELECT *所有字段，这样可以减少排序区的使用，提高性能。

优化GROUP BY语句

MySQL会对GROUP BY的所有字段进行排序。如果想避免排序的消耗，可以使用ORDER BY NULL禁止排序。

优化子查询

有些情况下，子查询可以被更有效率的表连接代替。因为表连接不需要在内存中创建临时表。

优化OR条件

对于含有OR的查询，如果要利用索引，则OR之间的每个字段都必需能利用索引。此时，实际是对OR的各个字段分别查询的结果进行UNION操作。

优化分页查询

执行LIMIT offset_start, row_count时，MySQL排序出offset_start+row_count条记录后仅仅返回最后row_count条记录，前面的offset_start条记录都会被丢弃，查询和排序的代价非常高。有两种优化思路：

• 在索引上完成排序分页的操作，最后根据主键关联回表查询所需的其他列内容。
• 把查询转换成基于某个位置的查询，使用LIMIT row_count代替LIMIT offset_start, row_count。但这种方式对数据集有特定的要求。

使用SQL提示

SQL提示（SQL HINT）就是在SQL语句中加入一些人为提示来达到优化的目的。

SELECT SQL_BUFFER_RESULT * FROM ...

这个语句强制MySQL生成一个临时结果集。生成后所有表上的锁均被释放，这能在遇到表锁问题或要花很长时间将结果传给客户端时有帮助。

SELECT * FROM tablename USE|IGNORE|FORCE INDEX (indexname[, ...]) WHERE ...

USE INDEX提供希望（实际执行时不一定会被选择）查询时使用的索引，IGNORE INDEX忽略指定的索引，FORCE INDEX强制使用指定的索引。

常用SQL技巧

• 利用ORDER BY RAND()提取随机行。
• 利用GROUP BY ... WITH ROLLUP获取更多的分组聚合信息。