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MySQL慢查詢優(yōu)化案例

馬哥Linux運維 ? 來源:馬哥Linux運維 ? 2025-08-27 14:49 ? 次閱讀
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MySQL慢查詢優(yōu)化:從20秒到200毫秒的調(diào)優(yōu)之旅

引子:一次生產(chǎn)事故引發(fā)的思考

凌晨3點,手機瘋狂震動。監(jiān)控告警顯示:核心業(yè)務接口響應時間超過20秒,用戶投訴如潮水般涌來。這是每個運維工程師的噩夢時刻。

快速定位后發(fā)現(xiàn),罪魁禍首是一條看似簡單的SQL查詢。經(jīng)過一番優(yōu)化,最終將查詢時間從20秒降到了200毫秒——性能提升100倍

今天,我想和大家分享這次優(yōu)化的完整過程,以及背后的思考方法論。

一、問題現(xiàn)場:讓人崩潰的慢查詢

1.1 業(yè)務背景

我們的電商平臺有一個訂單統(tǒng)計功能,需要實時統(tǒng)計每個商戶的訂單情況。涉及的核心表結構如下:

-- 訂單表(500萬條記錄)
CREATE TABLEorders (
  idBIGINTPRIMARY KEYAUTO_INCREMENT,
  order_noVARCHAR(32),
  merchant_idINT,
  user_idINT,
  amountDECIMAL(10,2),
  status TINYINT,
  created_at DATETIME,
  updated_at DATETIME
) ENGINE=InnoDB;

-- 訂單明細表(2000萬條記錄)
CREATE TABLEorder_items (
  idBIGINTPRIMARY KEYAUTO_INCREMENT,
  order_idBIGINT,
  product_idINT,
  quantityINT,
  priceDECIMAL(10,2),
  created_at DATETIME
) ENGINE=InnoDB;

-- 商戶表(10萬條記錄)
CREATE TABLEmerchants (
  idINTPRIMARY KEYAUTO_INCREMENT,
  nameVARCHAR(100),
  categoryVARCHAR(50),
  cityVARCHAR(50),
  level TINYINT
) ENGINE=InnoDB;

1.2 問題SQL

運營同學需要查詢:過去30天內(nèi),北京地區(qū)VIP商戶(level=3)的訂單統(tǒng)計數(shù)據(jù),包括訂單總數(shù)、總金額、平均客單價等。

原始SQL是這樣的:

SELECT
  m.id,
  m.name,
 COUNT(DISTINCTo.id)asorder_count,
 COUNT(DISTINCTo.user_id)asuser_count,
 SUM(o.amount)astotal_amount,
 AVG(o.amount)asavg_amount,
 SUM(oi.quantity)astotal_items
FROMmerchants m
LEFTJOINorders oONm.id=o.merchant_id
LEFTJOINorder_items oiONo.id=oi.order_id
WHEREm.city='北京'
 ANDm.level=3
 ANDo.status=1
 ANDo.created_at>=DATE_SUB(NOW(),INTERVAL30DAY)
GROUPBYm.id, m.name
ORDERBYtotal_amountDESC
LIMIT100;

執(zhí)行這條SQL,足足等了20.34秒!

二、問題分析:庖丁解牛式的診斷

2.1 第一步:看執(zhí)行計劃

EXPLAINSELECT...

執(zhí)行計劃顯示了幾個嚴重問題:

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows  | Extra                    |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE   | m   | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 100000 | Using where; Using temporary; Using filesort |
| 1 | SIMPLE   | o   | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 5000000 | Using where; Using join buffer       |
| 1 | SIMPLE   | oi  | ALL | NULL     | NULL | NULL  | NULL | 20000000| Using where; Using join buffer       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+----------------------------------------------+

發(fā)現(xiàn)的問題:

? 三個表都是全表掃描(type=ALL)

? 沒有使用任何索引(key=NULL)

? 產(chǎn)生了臨時表和文件排序

? 笛卡爾積效應:100000 × 5000000 × 20000000 的恐怖計算量

2.2 第二步:分析慢查詢?nèi)罩?/p>

開啟慢查詢?nèi)罩竞?,發(fā)現(xiàn)了更多細節(jié):

# Time: 2024-03-15T0341.123456Z
# Query_time: 20.342387 Lock_time: 0.000123 Rows_sent: 100 Rows_examined: 25438921
# Rows_affected: 0 Bytes_sent: 15234

關鍵信息:

? 檢查了2500萬行數(shù)據(jù),只返回100行

? 數(shù)據(jù)過濾效率極低:25438921 / 100 = 254389倍

2.3 第三步:Profile分析

SETprofiling=1;
-- 執(zhí)行問題SQL
SHOWPROFILE;

結果顯示時間主要消耗在:

? Sending data: 18.5s(90%)

? Creating sort index: 1.2s(6%)

? Copying to tmp table: 0.6s(3%)

三、優(yōu)化方案:四步走戰(zhàn)略

步驟1:添加必要索引

首先解決最基礎的索引缺失問題:

-- 商戶表索引
ALTER TABLEmerchantsADDINDEX idx_city_level (city, level);

-- 訂單表復合索引(注意字段順序)
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_merchant_status_created
  (merchant_id, status, created_at);

-- 訂單明細表索引
ALTER TABLEorder_itemsADDINDEX idx_order_id (order_id);

索引設計思路:

? 遵循最左前綴原則

? 將選擇性高的字段放前面

? 考慮查詢條件和JOIN條件

優(yōu)化后:20.34秒 → 8.5秒

步驟2:SQL改寫 - 減少JOIN數(shù)據(jù)量

原SQL的問題是先JOIN再過濾,導致中間結果集巨大。改寫策略:先過濾,再JOIN

SELECT
  m.id,
  m.name,
  t.order_count,
  t.user_count,
  t.total_amount,
  t.avg_amount,
  t.total_items
FROMmerchants m
INNERJOIN(
 SELECT
    o.merchant_id,
   COUNT(DISTINCTo.id)asorder_count,
   COUNT(DISTINCTo.user_id)asuser_count,
   SUM(o.amount)astotal_amount,
   AVG(o.amount)asavg_amount,
   SUM(items.item_count)astotal_items
 FROMorders o
 LEFTJOIN(
   SELECTorder_id,SUM(quantity)asitem_count
   FROMorder_items
   GROUPBYorder_id
  ) itemsONo.id=items.order_id
 WHEREo.status=1
   ANDo.created_at>=DATE_SUB(NOW(),INTERVAL30DAY)
 GROUPBYo.merchant_id
) tONm.id=t.merchant_id
WHEREm.city='北京'
 ANDm.level=3
ORDERBYt.total_amountDESC
LIMIT100;

優(yōu)化思路:

? 使用子查詢先聚合訂單數(shù)據(jù)

? 減少JOIN的數(shù)據(jù)量

? 將order_items的聚合獨立出來

優(yōu)化后:8.5秒 → 2.3秒

步驟3:使用覆蓋索引

分析發(fā)現(xiàn),查詢中需要的字段都可以通過索引覆蓋,避免回表:

-- 創(chuàng)建覆蓋索引
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_covering
  (merchant_id, status, created_at, id, user_id, amount);

這個索引包含了WHERE條件和SELECT需要的所有字段,實現(xiàn)索引覆蓋。

優(yōu)化后:2.3秒 → 0.8秒

步驟4:終極優(yōu)化 - 物化視圖

對于這種統(tǒng)計查詢,如果可以接受一定的數(shù)據(jù)延遲,使用物化視圖是最佳方案:

-- 創(chuàng)建匯總表
CREATE TABLEmerchant_order_summary (
  merchant_idINT,
  summary_dateDATE,
  order_countINT,
  user_countINT,
  total_amountDECIMAL(10,2),
  avg_amountDECIMAL(10,2),
  total_itemsINT,
 PRIMARY KEY(merchant_id, summary_date),
  INDEX idx_date (summary_date)
) ENGINE=InnoDB;

-- 定時任務(每小時執(zhí)行)更新匯總數(shù)據(jù)
INSERT INTOmerchant_order_summary
SELECT
  merchant_id,
 DATE(created_at)assummary_date,
 COUNT(DISTINCTid)asorder_count,
 COUNT(DISTINCTuser_id)asuser_count,
 SUM(amount)astotal_amount,
 AVG(amount)asavg_amount,
  (SELECTSUM(quantity)FROMorder_itemsWHEREorder_idIN
    (SELECTidFROMordersWHEREmerchant_id=o.merchant_id
    ANDDATE(created_at)=DATE(o.created_at))
  )astotal_items
FROMorders o
WHEREstatus=1
 ANDcreated_at>=CURDATE()
GROUPBYmerchant_id,DATE(created_at)
ONDUPLICATE KEYUPDATE
  order_count=VALUES(order_count),
  user_count=VALUES(user_count),
  total_amount=VALUES(total_amount),
  avg_amount=VALUES(avg_amount),
  total_items=VALUES(total_items);

查詢時直接使用匯總表:

SELECT
  m.id,
  m.name,
 SUM(s.order_count)asorder_count,
 SUM(s.user_count)asuser_count,
 SUM(s.total_amount)astotal_amount,
 AVG(s.avg_amount)asavg_amount,
 SUM(s.total_items)astotal_items
FROMmerchants m
INNERJOINmerchant_order_summary sONm.id=s.merchant_id
WHEREm.city='北京'
 ANDm.level=3
 ANDs.summary_date>=DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL30DAY)
GROUPBYm.id, m.name
ORDERBYSUM(s.total_amount)DESC
LIMIT100;

最終優(yōu)化后:0.8秒 → 0.2秒(200毫秒)!

四、優(yōu)化效果對比

優(yōu)化階段 執(zhí)行時間 提升倍數(shù) 關鍵優(yōu)化點
原始SQL 20.34秒 - 全表掃描,無索引
添加索引 8.50秒 2.4x 基礎索引優(yōu)化
SQL改寫 2.30秒 8.8x 減少JOIN數(shù)據(jù)量
覆蓋索引 0.80秒 25.4x 避免回表查詢
物化視圖 0.20秒 101.7x 預計算匯總

五、通用優(yōu)化方法論

通過這次優(yōu)化,我總結了一套MySQL慢查詢優(yōu)化的通用方法論:

5.1 診斷三板斧

1.EXPLAIN分析

? 檢查type字段:system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

? 查看key字段:是否使用索引

? 觀察Extra字段:是否有Using filesort、Using temporary

2.慢查詢?nèi)罩痉治?/strong>

# 開啟慢查詢?nèi)罩?SET GLOBAL slow_query_log = 1;
SET GLOBAL long_query_time = 1;

# 使用pt-query-digest分析
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

3.Profile分析

SETprofiling=1;
-- 執(zhí)行SQL
SHOWPROFILEFORQUERY1;

5.2 優(yōu)化六步法

1.索引優(yōu)化

? 為WHERE條件創(chuàng)建索引

? 為JOIN字段創(chuàng)建索引

? 考慮覆蓋索引

? 注意索引順序(選擇性高的在前)

2.SQL改寫

? 小表驅動大表

? 先過濾再JOIN

? 避免SELECT *

? 合理使用子查詢

3.表結構優(yōu)化

? 適當?shù)姆捶妒交?/p>

? 字段類型優(yōu)化(避免隱式轉換)

? 分區(qū)表考慮

4.緩存策略

? Query Cache(MySQL 8.0已移除)

? Redis緩存熱數(shù)據(jù)

? 應用層緩存

5.讀寫分離

? 主從復制

? 讀負載均衡

6.數(shù)據(jù)歸檔

? 歷史數(shù)據(jù)定期歸檔

? 冷熱數(shù)據(jù)分離

5.3 索引設計原則

-- 好的索引設計
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_merchant_status_created
  (merchant_id, status, created_at);

-- 原因:
-- 1. merchant_id 用于JOIN
-- 2. status 選擇性較高(假設狀態(tài)值分布均勻)
-- 3. created_at 用于范圍查詢,放最后

索引設計口訣:

? 等值查詢放前面

? 范圍查詢放后面

? 排序字段要考慮

? 選擇性高的優(yōu)先

5.4 常見陷阱避坑

1.隱式類型轉換

-- 錯誤:字符串字段用數(shù)字查詢
WHEREphone=13812345678-- phone是VARCHAR

-- 正確
WHEREphone='13812345678'

2.函數(shù)破壞索引

-- 錯誤:對索引字段使用函數(shù)
WHEREDATE(created_at)='2024-03-15'

-- 正確
WHEREcreated_at>='2024-03-15'
ANDcreated_at

3.OR條件陷阱

-- 可能不走索引
WHEREmerchant_id=100ORuser_id=200

-- 優(yōu)化方案:使用UNION
SELECT*FROMordersWHEREmerchant_id=100
UNION
SELECT*FROMordersWHEREuser_id=200

六、實戰(zhàn)案例集錦

案例1:分頁查詢優(yōu)化

問題SQL:

SELECT*FROMorders
ORDERBYcreated_atDESC
LIMIT1000000,20; -- 深分頁問題

優(yōu)化方案:

-- 使用覆蓋索引 + 子查詢
SELECT*FROMorders o
INNERJOIN(
 SELECTidFROMorders
 ORDERBYcreated_atDESC
  LIMIT1000000,20
) tONo.id=t.id;

案例2:COUNT優(yōu)化

問題SQL:

SELECTCOUNT(*)FROMorders
WHEREstatus=1
ANDcreated_at>='2024-01-01';

優(yōu)化方案:

-- 方案1:使用索引覆蓋
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_status_created (status, created_at);

-- 方案2:使用匯總表
CREATE TABLEorder_count_summary (
  count_dateDATE,
  status TINYINT,
  order_countINT,
 PRIMARY KEY(count_date, status)
);

案例3:IN查詢優(yōu)化

問題SQL:

SELECT*FROMorders
WHEREmerchant_idIN(
 SELECTidFROMmerchants
 WHEREcity='北京'ANDlevel=3
);

優(yōu)化方案:

-- 改寫為JOIN
SELECTo.*FROMorders o
INNERJOINmerchants mONo.merchant_id=m.id
WHEREm.city='北京'ANDm.level=3;

七、監(jiān)控與預防

7.1 建立監(jiān)控體系

-- 創(chuàng)建慢查詢監(jiān)控視圖
CREATEVIEWslow_query_monitorAS
SELECT
 DATE(start_time)asquery_date,
 LEFT(sql_text,100)asquery_sample,
 COUNT(*)asexec_count,
 AVG(query_time)asavg_time,
 MAX(query_time)asmax_time,
 SUM(rows_examined)astotal_rows_examined
FROMmysql.slow_log
GROUPBYDATE(start_time),LEFT(sql_text,100)
ORDERBYavg_timeDESC;

7.2 自動化告警腳本

#!/usr/bin/env python3
importMySQLdb
importsmtplib
fromemail.mime.textimportMIMEText

defcheck_slow_queries():
  db = MySQLdb.connect(host="localhost", user="monitor",
            passwd="password", db="mysql")
  cursor = db.cursor()
 
 # 檢查最近1小時的慢查詢
  cursor.execute("""
    SELECT COUNT(*) as slow_count,
       AVG(query_time) as avg_time
    FROM mysql.slow_log
    WHERE start_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR)
  """)
 
  result = cursor.fetchone()
  slow_count, avg_time = result
 
 # 觸發(fā)告警條件
 ifslow_count >100oravg_time >5:
    send_alert(f"慢查詢告警:數(shù)量={slow_count}, 平均時間={avg_time}秒")
 
  cursor.close()
  db.close()

defsend_alert(message):
 # 發(fā)送郵件告警
  msg = MIMEText(message)
  msg['Subject'] ='MySQL慢查詢告警'
  msg['From'] ='monitor@example.com'
  msg['To'] ='ops@example.com'
 
  s = smtplib.SMTP('localhost')
  s.send_message(msg)
  s.quit()

if__name__ =="__main__":
  check_slow_queries()

7.3 定期優(yōu)化建議

1.每周檢查

? 分析慢查詢TOP 10

? 檢查索引使用情況

? 評估表數(shù)據(jù)增長

2.每月優(yōu)化

? 重建碎片化嚴重的表

? 更新統(tǒng)計信息

? 清理無用索引

3.每季度評估

? 架構層面優(yōu)化需求

? 分庫分表評估

? 硬件升級評估

八、性能優(yōu)化工具箱

8.1 必備工具清單

1.MySQL自帶工具

? EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE

? SHOW PROFILE

? Performance Schema

? sys schema

2.第三方工具

? pt-query-digest(Percona Toolkit)

? MySQLTuner

? MySQL Workbench

? Prometheus + Grafana

3.在線分析工具

# 實時查看進程
mysqladmin -uroot -p processlist

# 查看當前鎖等待
SELECT * FROM information_schema.INNODB_LOCKS;

# 查看事務狀態(tài)
SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;

8.2 快速診斷腳本

#!/bin/bash
# quick_check.sh - MySQL性能快速檢查腳本

echo"=== MySQL Performance Quick Check ==="

# 1. 檢查慢查詢設置
echo-e"
[1] Slow Query Settings:"
mysql -e"SHOW VARIABLES LIKE '%slow%';"

# 2. 查看最近的慢查詢
echo-e"
[2] Recent Slow Queries:"
mysql -e"SELECT * FROM mysql.slow_log ORDER BY start_time DESC LIMIT 5G"

# 3. 檢查表索引使用情況
echo-e"
[3] Index Usage Stats:"
mysql -e"
SELECT
  table_schema,
  table_name,
  index_name,
  cardinality
FROM information_schema.STATISTICS
WHERE table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema')
ORDER BY cardinality DESC
LIMIT 10;"

# 4. 檢查表大小
echo-e"
[4] Table Sizes:"
mysql -e"
SELECT
  table_schema,
  table_name,
  ROUND(data_length/1024/1024, 2) as 'Data_MB',
  ROUND(index_length/1024/1024, 2) as 'Index_MB',
  ROUND((data_length+index_length)/1024/1024, 2) as 'Total_MB'
FROM information_schema.TABLES
WHERE table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema')
ORDER BY data_length + index_length DESC
LIMIT 10;"

# 5. 當前連接狀態(tài)
echo-e"
[5] Current Connections:"
mysql -e"SHOW STATUS LIKE '%connect%';"

echo-e"
=== Check Complete ==="

九、優(yōu)化心得與經(jīng)驗總結

9.1 優(yōu)化的黃金法則

1.測量先于優(yōu)化

? 不要靠猜,要靠數(shù)據(jù)說話

? 建立基準測試,量化優(yōu)化效果

2.二八定律

? 80%的性能問題由20%的SQL造成

? 優(yōu)先優(yōu)化最頻繁、最耗時的查詢

3.漸進式優(yōu)化

? 每次只改一個地方

? 記錄每步優(yōu)化的效果

? 保留回滾方案

9.2 團隊協(xié)作建議

1.建立SQL Review機制

-- SQL審核檢查清單
-[ ] 是否有合適的索引?
-[ ] 是否會產(chǎn)生全表掃描?
-[ ]JOIN的表不超過3個?
-[ ] 是否使用了SELECT*?
-[ ] 子查詢是否可以改為JOIN?
-[ ] 是否考慮了數(shù)據(jù)增長?

2.制定開發(fā)規(guī)范

? 統(tǒng)一命名規(guī)范

? 索引命名規(guī)則

? SQL編寫標準

3.知識分享

? 定期的技術分享會

? 維護優(yōu)化案例庫

? 建立內(nèi)部Wiki

9.3 踩坑經(jīng)驗分享

坑1:過度索引

-- 錯誤:為每個查詢條件都建索引
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_merchant (merchant_id);
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_status (status);
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_created (created_at);

-- 正確:建立復合索引
ALTER TABLEordersADDINDEX idx_merchant_status_created
  (merchant_id, status, created_at);

坑2:忽視寫入性能

? 索引越多,寫入越慢

? 需要在查詢和寫入之間找平衡

坑3:緩存失效風暴

? 大量緩存同時失效

? 解決方案:緩存過期時間隨機化

十、寫在最后

從20秒優(yōu)化到200毫秒,這不僅僅是一個數(shù)字游戲,更是對技術精益求精的追求。每一次優(yōu)化都是一次學習,每一個問題都是一次成長。

記住三個關鍵點:

1.優(yōu)化是持續(xù)的過程,不是一次性的任務

2.監(jiān)控比優(yōu)化更重要,預防勝于治療

3.理論結合實踐,知其然更要知其所以然

作為運維工程師,我們不僅要解決問題,更要預防問題。建立完善的監(jiān)控體系,制定合理的優(yōu)化策略,讓系統(tǒng)始終保持在最佳狀態(tài)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:MySQL慢查詢優(yōu)化:從20秒到200毫秒的調(diào)優(yōu)之旅

文章出處:【微信號:magedu-Linux,微信公眾號:馬哥Linux運維】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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    MySQL數(shù)據(jù)庫:理解MySQL的性能優(yōu)化、優(yōu)化查詢

    最近一直在為大家更新MySQL相關學習內(nèi)容,可能有朋友不懂MySQL的重要性。在程序,語言,架構更新?lián)Q代頻繁的今天,MySQL 恐怕是大家使用最多的存儲數(shù)據(jù)庫了。由于MySQL
    的頭像 發(fā)表于 07-02 17:18 ?3799次閱讀
    <b class='flag-5'>MySQL</b>數(shù)據(jù)庫:理解<b class='flag-5'>MySQL</b>的性能<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>、<b class='flag-5'>優(yōu)化</b><b class='flag-5'>查詢</b>

    如何優(yōu)化MySQL百萬數(shù)據(jù)的深分頁問題

    我們?nèi)粘W龇猪撔枨髸r,一般會用limit實現(xiàn),但是當偏移量特別大的時候,查詢效率就變得低下。本文將分四個方案,討論如何優(yōu)化MySQL百萬數(shù)據(jù)的深分頁問題,并附上最近優(yōu)化生產(chǎn)
    的頭像 發(fā)表于 04-06 15:12 ?2715次閱讀

    你會從哪些維度進行MySQL性能優(yōu)化?1

    你會從哪些維度進行MySQL性能優(yōu)化?你會怎么回答? 所謂的性能優(yōu)化,一般針對的是MySQL查詢
    的頭像 發(fā)表于 03-03 10:23 ?1134次閱讀
    你會從哪些維度進行<b class='flag-5'>MySQL</b>性能<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>?1

    你會從哪些維度進行MySQL性能優(yōu)化?2

    你會從哪些維度進行MySQL性能優(yōu)化?你會怎么回答? 所謂的性能優(yōu)化,一般針對的是MySQL查詢
    的頭像 發(fā)表于 03-03 10:23 ?1088次閱讀
    你會從哪些維度進行<b class='flag-5'>MySQL</b>性能<b class='flag-5'>優(yōu)化</b>?2

    MySQL查詢終極優(yōu)化指南

    作為一名在生產(chǎn)環(huán)境摸爬滾打多年的運維工程師,我見過太多因為查詢導致的線上故障。今天分享一套經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的MySQL查詢分析與索引
    的頭像 發(fā)表于 08-13 15:55 ?975次閱讀

    MySQL查詢分析與索引調(diào)優(yōu)全流程

    MySQL 性能問題在生產(chǎn)環(huán)境中的表現(xiàn)通常是漸進式的:業(yè)務量增長、數(shù)據(jù)量膨脹,某天突然發(fā)現(xiàn) P99 響應時間從 50ms 漲到 2s。查詢是最常見的根因,而索引設計不合理又是
    的頭像 發(fā)表于 03-06 15:56 ?266次閱讀

    MySQL數(shù)據(jù)庫查詢分析與優(yōu)化實戰(zhàn)

    在討論MySQL查詢之前,需要先明確一個關鍵前提:什么是查詢? 不同業(yè)務場景下,
    的頭像 發(fā)表于 04-02 09:38 ?187次閱讀

    MySQL查詢調(diào)優(yōu)指南

    MySQL查詢是數(shù)據(jù)庫性能問題的最常見原因。當一條SQL語句執(zhí)行超過1秒時,就可能影響用戶體驗;超過10秒時,通常會收到用戶投訴;而超過30秒的查詢,往往意味著系統(tǒng)存在嚴重的性能問題
    的頭像 發(fā)表于 04-09 10:01 ?200次閱讀

    MySQL數(shù)據(jù)庫查詢的排查思路和最佳實踐

    數(shù)據(jù)庫查詢是導致應用響應緩慢最常見的原因之一。當業(yè)務人員反饋“頁面加載”、“查詢超時”、“系統(tǒng)卡頓”時,很多運維人員的第一反應是讓開發(fā)人員“加個索引”。但加索引只是
    的頭像 發(fā)表于 04-24 14:40 ?162次閱讀
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