mysql中对sql的调优方法

在网上查了些资料，大牛们说的都很齐全，博主在这里针对他们所说的，根据自己的实践，整理了一些基本方法或步骤，算是对SQL调优的一个总结吧。

1.查找慢查询

查看慢查询的时间：

show variables like ‘long_query_time’;

临时设置慢查询的值：

set long_query_time=2

但是，如果需要永久设置，就需要在MySQL的配置文件中进行配置。

在 mysql 的配置文件中，添加

long_query_time=2(记录sql执行超过的时间，默认为10s)log-slow-queries=/var/log/mysql/slowquery.log(如果为空，系统会指定一个缺省的文件 hostname_slow.log)

这样就打开了慢查询日志，mysql会将执行时间超过 2 秒的语句视作慢查询，并记录在慢查询日志中。查看日志使用工具 mysqldumpslow，使用 -h 选项可查看帮助信息

查看访问次数最多的20个sql

mysqldumpslow -s c -t 20 slowquery.log

查看返回记录集最多的20个sql

mysqldumpslow -s r -t 20 slowquery.log

按照时间返回前10条sql里含有 left join的语句

mysqldumpslow -t 10 -s t -g “left join” slowquery.log

2.使用 explain

上述方法，通过慢查询日志，找到慢查询的语句之后，使用 explain 分析语句的执行过程。

explain 的使用方法很简单，就是 explain select … from … [where …] 的方式。 输出结果为

+—-+————-+——-+——-+——————-+———+———+——-+——+——-+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra|
+—-+————-+——-+——-+——————-+———+———+——-+——+——-+

下面对各个属性进行了解：

1、id：这是SELECT的查询序列号

2、select_type：select_type 就是 select 的类型，可以有以下几种：

SIMPLE：简单SELECT(不使用UNION或子查询等)PRIMARY：最外面的SELECTUNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句DEPENDENT UNION：UNION中的第二个或后面的SELECT语句，取决于外面的查询UNION RESULT：UNION的结果。SUBQUERY：子查询中的第一个SELECTDEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询DERIVED：导出表的SELECT(FROM子句的子查询)

3、table：显示这一行的数据是关于哪张表的

4、type：这列最重要，显示了连接使用了哪种类别,有无使用索引，是使用Explain命令分析性能瓶颈的关键项之一。

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，否则就可能会出现性能问题。

5、possible_keys：列指出MySQL能使用哪个索引在该表中找到行

6、key：显示MySQL实际决定使用的键（索引）。如果没有选择索引，键是NULL

7、key_len：显示MySQL决定使用的键长度。如果键是NULL，则长度为NULL。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

8、ref：显示使用哪个列或常数与key一起从表中选择行。

9、rows：显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。

10、Extra：包含MySQL解决查询的详细信息，也是关键参考项之一。

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

可见，一旦 extra 中的信息是 Using filesort 或者 Using temporary 时，这时 MySQL 是不能使用索引的，检索会变得很慢。

3.使用 profile 查看语句执行过程中每一个阶段的耗时

查看 profile 是否打开

select @@profiling;

结果为0表示关闭，结果为1表示打开，打开 profile

set profiling=1;

然后查询所有执行过的 sql 语句的耗时时间信息

show profiles;

query_id 是执行的 sql 语句的编号，通过该 id 可以查看某一条 sql 的具体时间信息

show profile for query [query_id];

4.确定问题并采取的相应的优化措施

常用的优化措施就是添加索引。添加索引能够提升查询效率，但是却降低了插入、更新、删除的性能。

MySQL中添加索引的方法如下：

alter table tb_name add index index_name (column, …);create index index_name on tb_name (column, …);

添加主键索引

alter table tb_name add primary key;

删除索引

alter table tb_name drop primary key;alter table tb_name drop index index_name;drop index index_name on tb_name;

查询索引

show keys from tb_name;show index from tb_name;

附：总结版

转载至joy696163 mysql sql 百万级数据库优化方案 一文。

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num is null

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

select id from t where num=0

3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以这样查询：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

6.下面的查询也将导致全表扫描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的

选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引

选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num

可以改为强制查询使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where num/2=100

应改为:

select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30’)=0–’2005-11-30’生成的id

应改为:

select id from t where name like ‘abc%’

select id from t where createdate>=’2005-11-30’ and createdate<’2005-12-1’

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用

该索引，否则该索引将不会 被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

create table #t(…)

13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的语句替换：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利

用索引，如一表中有 字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效

率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert

或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多

则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值

改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑

是否应将该索引建为 clustered 索引。

17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这

是因为引擎在处理查询和连 接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来

说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。?????

21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时

。但是，对于一次性事件， 最好使用导出表。

23.在新建临时表????时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提

高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可

以避免系统表的较长时间锁定。

25.尽量避免使用游标???，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须

引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基

于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发

器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

30.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

希望对大家日后调优mysql数据库有帮助，如有问题希望欢迎指正，我们不止会New