mysql基础面经之四：慢查询与sql优化

9 MySQL 执行计划有哪些具体内容？什么是mysql的explain？

MySQL 执行计划有哪些具体内容？explain

10 如何定位一个sql慢查询语句

10.1 定位

对于大多数关系型数据库管理系统(RDBMS)，都有相应的工具和技巧来识别慢查询：

1. 日志：

   • MySQL: 可以启用慢查询日志(slow_query_log)来记录执行时间超过特定阈值的查询。
   • PostgreSQL: 通过设置log_min_duration_statement参数，你可以使得执行时间超过特定阈值的查询被记录在日志中。
   • SQL Server: 使用SQL Server Profiler来捕捉慢查询。
   • Oracle: 使用AWR(自动工作负载存储库)和ADDM(自动数据库诊断监控)报告来识别慢查询。

2. 性能和监控工具：大多数RDBMS都提供了一些工具来查看正在运行的查询或最近运行的查询的性能统计。例如，MySQL有SHOW PROCESSLIST，PostgreSQL有pg_stat_statements模块。

总之，定期检查和分析数据库性能是确保其健康运行的关键。通过上述的方法和工具，可以有效地识别和优化慢查询。

10.2 如何分析定位到的慢查询语句，查看分析计划

3. EXPLAIN命令：当你有一个疑似慢查询的SQL语句时，使用EXPLAIN命令（或在某些数据库中，如SQL Server，使用EXPLAIN PLAN）来查看查询的执行计划。这可以帮助你了解查询为什么会慢，并给出优化查询的线索。

10.3 如何优化sql语句

SQL优化是一个非常深入的主题，涉及多方面的技巧和策略。以下是一些常见的SQL优化策略：

1. 合理使用索引:

   • 为经常查询的列和WHERE子句中的列创建索引。
   • 避免在列上使用函数或计算，这可能会使索引无法使用。
   • 使用复合索引来覆盖查询。

2. 避免全表扫描:

   • 通过在WHERE子句中使用索引来实现。
   • 考虑查询只需要扫描部分数据而不是整个表。

3. 优化查询结构:

   • 减少SELECT子句中请求的列数，只选择你真正需要的列。
   • 避免使用SELECT *，除非你确实需要表中的所有列。
   • 使用JOIN代替子查询，当适当时。

4. 优化JOINs:

   • 在JOIN条件中使用索引。
   • 减少JOIN的数量，只当必要时使用。
   • 使用EXPLAIN来分析JOIN操作。

5. 使用合适的数据类型:

   • 使用最合适的数据类型可以减少存储和增加查询速度。
   • 例如，使用INT代替VARCHAR来存储整数。

6. 优化数据库结构:

   • 正规化数据库以减少数据冗余。
   • 在必要的情况下使用反范式化，以提高查询性能。

7. 优化子查询:

   • 尽可能将子查询替换为JOIN。
   • 在某些情况下，子查询可能更有效，但通常JOINs更快。

8. 使用分区:

   • 根据某些列的值将大表分为较小的、更易于管理的片段。

9. 限制结果集:

   • 使用LIMIT来减少结果集的大小，特别是当只对部分结果感兴趣时。

10. 优化存储引擎:

• 根据应用的需求（例如，读取或写入密集）选择适当的存储引擎。

11. 定期维护:

• 定期运行OPTIMIZE TABLE来整理数据和回收未使用的空间。
• 更新统计信息以帮助查询优化器做出更好的决策。

12. 使用缓存:

• 利用MySQL的查询缓存。
• 使用外部缓存解决方案，如Redis或Memcached。

13. 避免使用某些高开销的SQL函数和操作，例如LIKE搜索，特别是使用前导通配符。

14. 评估并可能重写慢查询:

• 使用慢查询日志来找出需要优化的查询。
• 使用EXPLAIN来查看查询的执行计划并找出瓶颈。

这只是优化SQL的一些常见方法。实际操作中，每个数据库和应用场景都可能需要特定的优化策略。

11 如果一张表的数据量很大的时候，查询一个不在数据库中的记录，这个时候发现全都不匹配，这个时候你怎么优化呢？当然不一定是说用mysql优化，也可能说用其他工具去优化。

当查询一个大表中不存在的记录时，优化的关键是减少必须扫描的数据量。这里有一些方法来优化这种查询：

1. 建立适当的索引：

   • 确保查询的字段有索引，这样数据库可以快速查找数据而不是进行全表扫描。
   • 使用EXPLAIN命令查看查询的执行计划，确认是否使用了索引。

2. 数据库分区：

   • 对于很大的表，可以考虑使用数据库分区。这样，查询只需要搜索一个或几个相关的分区而不是整个表。

3. 数据摘要：

   • 对于常被查询的字段，可以计算其摘要(如哈希值)，并将其存储在一个单独的列或表中。
   • 当查询不在数据库中的值时，只需要检查摘要而不是实际数据。

4. 使用外部的搜索引擎：

   • 对于复杂的搜索需求，可以使用Elasticsearch或Solr之类的全文搜索工具。这些工具对于快速查找数据是非常有效的。

5. 使用Bloom过滤器：

   • Bloom过滤器是一个可以快速、有效地检查一个元素是否在集合中的数据结构。
   • 使用Bloom过滤器先进行快速检查，如果过滤器表示该记录可能存在，则再查询数据库。

6. 减少数据：

   • 定期归档或删除不再需要的数据，保持表的大小在一个可管理的范围内。

7. 使用缓存：

   • 如果你经常查询某些数据集，考虑使用缓存解决方案（如Redis或Memcached）来缓存结果。这样，对于常见查询，你可以首先检查缓存。

8. 硬件和配置优化：

   • 确保硬件配置满足需求，例如使用SSD、增加RAM、优化网络等。
   • 对于数据库，考虑增加缓冲区大小、调整查询缓存等来提高性能。

9. 应用层的策略：

   • 如果可能，尝试在应用层进行某些预处理或检查，以减少不必要的查询。
   • 例如，使用应用缓存、维护一些快速查找的数据结构等。

10. 考虑数据存储的策略：

    • 例如，对于不经常查询但数据量巨大的表，可以考虑使用列式存储（如Apache Parquet）而不是传统的行式存储。

总的来说，优化大表中不存在的记录的查询需要对你的具体需求和数据进行深入的了解。不同的策略和技术有其适用的场景，所以通常需要综合多种方法来达到最佳的性能。

11.1 建立适当的索引，为什么大表情况下，仍然推荐建立合适的索引？因为如果使用一个不存在的主键进行查询，会走索引嘛？还是全表扫描

如果你使用一个不存在的主键进行查询，数据库会使用主键索引进行查询，而不是进行全表扫描。

主键索引（在许多数据库中，主键默认是唯一的且创建了索引）是为了快速查找记录而设计的。当你使用主键值进行查询时，数据库会查找该索引，即使记录不存在。由于索引结构（如B树或哈希索引）的设计，数据库可以迅速确定记录是否存在，而不需要检查整个表。

所以，对于不存在的主键查询，数据库会非常快速地确定没有匹配的记录，并迅速返回结果，而不进行全表扫描。

11.2 为什么建立了索引后，能大大减少磁盘IO次数，还需要再采用其他优化措施？

答：因为一张大表可能有几千万的数据量，其索引树的高度可能有三层到四层之间，磁盘IO的次数也大概是四到五次，这也是非常耗时的

11.3 为什么数据库分区可以帮助避免全表扫描？如果使用分区查询不存在的数据，是不是会查询所有分区的B+索引？

当你使用数据库分区时，查询操作会尽可能地避免扫描所有的分区。如果查询条件中包含分区键的信息，那么数据库系统通常只会针对相关的分区进行操作。但是，如果查询的条件不包含能够定位到特定分区的信息，查询可能需要在所有分区上进行。所以，对于不存在的数据的查询，如果条件没有分区键，那确实可能会查询所有分区的B+索引。

举个例子，如果以日期作为范围分区的条件，当查询表中不存在的日期时，也会只需要查询一个分区即可，比如对第一个分区存储2021-1-1~2022-1-1之间的数据，第二个分区存方2022-1-1到2023-1-1之间的数据，但是查询一个日期为2022-8-8的数据时，不管这个日期存不存在，都只会查询第二个分区，而不是第一个分区。

11.4 数据摘要：意思是单独将经常查询的字段抽取出来，形成一个hash值存起来，然后进行查询之前先计算查询字段的哈希值，看看是否有匹配，如果有就去mysql数据库中查询，没有就不查询对吗？

是的，你理解得正确。数据摘要的目的是为了提供一个快速的检查机制来确定某个值是否可能存在于数据库中，而不需要直接查询原始数据。

这种方法基于哈希函数的特性。哈希函数可以将输入数据（例如字符串或数字）转换成一个固定长度的数字串（哈希值）。如果两个输入值的哈希值不同，那么这两个输入值肯定是不同的。但是，如果两个不同的输入值产生了相同的哈希值，这被称为“哈希冲突”。虽然冲突是可能的，但在实际应用中，良好设计的哈希函数产生冲突的概率是非常低的。

在这种场景中的使用方法如下：

1. 对于经常被查询的字段，计算其哈希值并将其存储在一个单独的列或表中。
2. 当需要查询某个特定的值时，首先计算该值的哈希值。
3. 在哈希值存储的地方查询此哈希值。如果哈希值不存在，那么原始值肯定也不存在于原始数据中，因此不需要查询原始数据。
4. 如果哈希值存在，那么可以进一步查询原始数据来确定实际的匹配情况（因为可能存在哈希冲突）。

这种策略在某些情境下可以显著加快查询速度，特别是当原始数据量非常大或查询操作非常频繁的时候。但是，也要注意这种方法会增加存储的复杂性（因为需要额外存储哈希值）和一些额外的计算开销（因为需要计算哈希值）。

11.5 使用Bloom过滤器，这种措施是不是跟前面提到的数据摘要特别像

你是对的，Bloom过滤器的功能和我之前提到的索引摘要很相似。它们都用于快速判断数据是否可能存在，而避免不必要的存储或数据库查找。不过，Bloom过滤器有个特性是它可能产生假阳性（错误地认为一个元素存在），但不会产生假阴性（错误地认为一个元素不存在）。使用Bloom过滤器可以极大地提高查询效率，特别是在大数据场景中。

11.6 使用ES等搜索引擎为什么能够加速查询？

ES的使用规则
当然可以。Elasticsearch 和 Apache Solr 都是基于 Lucene 构建的，它们主要用于全文搜索，但也常常被用作大数据的搜索和分析工具。这里是它们为何能高效处理大型数据集并迅速返回查询结果的主要原因：

1. 倒排索引：

   • 这是 Lucene (以及由此衍生的 Elasticsearch 和 Solr) 能够快速查询的主要原因。简单来说，倒排索引是一个从文档中提取出的词语到其所在文档的映射。当用户查询一个词或短语时，搜索引擎只需要查找这个词在倒排索引中的入口，然后迅速找到包含该词的所有文档，而无需扫描每个文档。

2. 分片和并行处理：

   • Elasticsearch 和 Solr 都支持将数据分割成多个片段或分片，这些分片可以分布在多个节点上。当发出查询时，这些查询可以在多个分片上并行运行，从而大大加速查询过程。此外，这种分片机制还提供了高可用性和容错性。

3. 近实时索引：

   • 当数据被加入到 Elasticsearch 或 Solr 中，它们会很快被索引并准备好进行查询，这确保了数据总是可查询的，即使它们刚刚被加入。

4. 压缩和优化的存储：

   • Lucene 使用各种技术对其索引进行压缩，从而减少存储空间和加速查询。

5. 缓存机制：

   • Elasticsearch 和 Solr 都使用了多种缓存（如 filter 缓存、query 缓存等），以减少重复计算和加速常见查询的响应时间。

6. 查询优化：

   • 例如，当你查询多个词时，这些工具可能先查询最不常见的词，因为它可以最快地缩小结果集。

因此，当你查询一个不存在的记录时，由于倒排索引和其他优化，搜索引擎可以迅速确定该记录不存在，无需进行全表扫描。

这些特性使 Elasticsearch 和 Solr 成为大型数据集上的快速搜索和分析的理想工具。不过，正如任何技术选择一样，它们也并不总是最合适的解决方案。必须根据应用的具体需求来决定是否使用这些工具。

11.7 减少数据：定期归档或删除不再需要的数据，保持表的大小在一个可管理的范围内。像秒杀商品表这种适合定期归档吗？

对于秒杀商品表来说，这种表常常有一些过期或者已经不再使用的数据，因为秒杀活动在特定的时间内开始和结束。定期归档或删除这些数据确实是一个好策略。归档不再活跃但可能在未来需要参考的数据（例如，为了分析历史趋势或满足审计要求），同时删除那些确实不再需要的数据，可以保持表的效率并减少存储开销。