mysql查询慢怎么分析,什么是mysql慢查询

mysql 两个子查询很快 ，再连接查询变的很慢，怎么分析其原因

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。

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如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。

临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

Mysql 查询速度慢怎么办

问题

我们有一个 SQL，用于找到没有主键 / 唯一键的表，但是在 MySQL 5.7 上运行特别慢，怎么办？

实验

我们搭建一个 MySQL 5.7 的环境，此处省略搭建步骤。

写个简单的脚本，制造一批带主键和不带主键的表：

执行一下脚本：

现在执行以下 SQL 看看效果：

...

执行了 16.80s，感觉是非常慢了。

现在用一下 DBA 三板斧，看看执行计划：

感觉有点惨，由于 information_schema.columns 是元数据表，没有必要的统计信息。

那我们来 show warnings 看看 MySQL 改写后的 SQL：

我们格式化一下 SQL：

可以看到 MySQL 将

select from A where A.x not in (select x from B) //非关联子查询

转换成了

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x) //关联子查询

如果我们自己是 MySQL，在执行非关联子查询时，可以使用很简单的策略：

select from A where A.x not in (select x from B where ...) //非关联子查询:1. 扫描 B 表中的所有记录，找到满足条件的记录，存放在临时表 C 中，建好索引2. 扫描 A 表中的记录，与临时表 C 中的记录进行比对，直接在索引里比对，

而关联子查询就需要循环迭代：

select from A where not exists (select 1 from B where B.x = a.x and ...) //关联子查询扫描 A 表的每一条记录 rA：     扫描 B 表，找到其中的第一条满足 rA 条件的记录。

显然，关联子查询的扫描成本会高于非关联子查询。

我们希望 MySQL 能先"缓存"子查询的结果（缓存这一步叫物化，MATERIALIZATION），但MySQL 认为不缓存更快，我们就需要给予 MySQL 一定指导。

...

可以看到执行时间变成了 0.67s。

整理

我们诊断的关键点如下：

\1. 对于 information_schema 中的元数据表，执行计划不能提供有效信息。

\2. 通过查看 MySQL 改写后的 SQL，我们猜测了优化器发生了误判。

\3. 我们增加了 hint，指导 MySQL 正确进行优化判断。

但目前我们的实验仅限于猜测，猜中了万事大吉，猜不中就无法做出好的诊断。

mysqlexecutebatch效率慢

mysqlexecutebatch效率慢

1. 数据查询过慢一般是索引问题，可能是因为选错索引，也可能是因为查询的行数太多。

2.客户端和数据库连接数过小，会限制sql的查询并发数，增大连接数可以提升速度。

3.innodb里会有一层内存buffer pool用于提升查询速度，命中率一般99%，如果低于这个值，可以考虑增大buffer pool的大小，这样也可以提升速度。

MySQL中如何查看“慢查询”，如何分析执行SQL的效率？

一、MySQL数据库有几个配置选项可以帮助我们及时捕获低效SQL语句

1，slow_query_log

这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。

2，long_query_time

当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。

3，slow_query_log_file

记录日志的文件名。

4，log_queries_not_using_indexes

这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。

二、检测mysql中sql语句的效率的方法

1、通过查询日志

（1）、Windows下开启MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log

long_query_time = 2

（2）、Linux下启用MySQL慢查询

MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上

代码如下

log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log

long_query_time=2

说明

log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。

为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；

long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；

2.show processlist 命令

SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。

各列的含义和用途：

ID列

一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。

user列

显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。

host列

显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。

db列

显示这个进程目前连接的是哪个数据库。

command列

显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。

time列

此这个状态持续的时间，单位是秒。

state列

显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成

info列

显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。

这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：

Checking table

　正在检查数据表（这是自动的）。

Closing tables

　正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。

Connect Out

　复制从服务器正在连接主服务器。

Copying to tmp table on disk

　由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。

Creating tmp table

　正在创建临时表以存放部分查询结果。

deleting from main table

　服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。

deleting from reference tables

　服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。

Flushing tables

　正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。

Killed

　发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。

Locked

　被其他查询锁住了。

Sending data

　正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。

Sorting for group

　正在为GROUP BY做排序。

　Sorting for order

　正在为ORDER BY做排序。

Opening tables

　这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。

Removing duplicates

　正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。

Reopen table

　获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。

Repair by sorting

　修复指令正在排序以创建索引。

Repair with keycache

　修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。

Searching rows for update

　正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。

Sleeping

　正在等待客户端发送新请求.

System lock

　正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。

Upgrading lock

　INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。

Updating

　正在搜索匹配的记录，并且修改它们。

User Lock

　正在等待GET_LOCK()。

Waiting for tables

　该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。

waiting for handler insert

　INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。

　大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。

　还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。

例如如图：

3、explain来了解SQL执行的状态

explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。

使用方法，在select语句前加上explain就可以了：

例如：

explain select surname,first_name form a,b where a.id=b.id

结果如图

EXPLAIN列的解释

table

显示这一行的数据是关于哪张表的

type

这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和ALL

possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句

key

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句 中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引

key_len

使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好

ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数

rows

MYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

Extra

关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢

extra列返回的描述的意义

Distinct

一旦MYSQL找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了

Not exists

MYSQL优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了

Range checked for each Record（index map:#）

没有找到理想的索引，因此对于从前面表中来的每一个行组合，MYSQL检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一

Using filesort

看到这个的时候，查询就需要优化了。MYSQL需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行

Using index

列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候

Using temporary

看到这个的时候，查询需要优化了。这里，MYSQL需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上

Where used

使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）

const

表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待

eq_ref

在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用

ref

这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好

range

这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用或查找东西时发生的情况

index

这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）

ALL

这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免

MySQL查询效率很慢的问题如何分析和解决

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 8.0 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。

如何跳过校验MySQL 5.7 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：

1. 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2. 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。

临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

mysql查询sys.innodb_buffer_stats_by_table慢原因分析

该查询语句会遍历整个innodb_buffer_pool页面，并将采集到的信息填充到information_schema.innndb_buffer_page表，innodb_buffer_pool越大耗时越长。

在遍历innodb_buffer_pool中每一个page上时，将采集到的信息存储在一个内部heap临时表中。当内存表达到上限后，mysql会通过create_ondisk_from_heap( )函数创建磁盘临时表（该磁盘临时表会放在ibtmp1临时共享表空间中），并将内存表中已有数据拷贝到磁盘临时表中，后续对该表的写入也是写入磁盘临时表中。如果用的是innodb磁盘临时表，写入时会产生大量脏页，脏页刷盘时产生磁盘io，innodb_buffer_pool越大产生脏页面越多，对磁盘io影响越大。