mysql 查询优化-查询执行的路径

mysql 客户端/服务端通信
查询缓存
查询优化处理
查询执行引擎
返回客户端

mysql 客户端/服务端通信

Mysql客户端与服务端的通信方式是“半双工”；

全双工：双向通信，发送同时也可以接收

半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作

单工：只能单一方向传送

半双工通信：
在任何一个时刻，要么是有服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输

特点和限制：
客户端一旦开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应。
客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。

Mysql客户端与服务端通信-查询状态

对于一个mysql连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令

show full processlist / show processlist

说明	截图
当前控制台client链接	[外链图片转存失败(img-r63Om1MD-1565623944048)(…/…/images/optimize/mysql/1544227223850.png)]
本地Navicat链接	[外链图片转存失败(img-juSnTsZf-1565623944049)(…/…/images/optimize/mysql/1544227253819.png)]

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html (状态全集)

Command	Description
Sleep	线程正在等待客户端发送数据
Query	连接线程正在执行查询
Locked	线程正在等待表锁的释放
Sorting result	线程正在对结果进行排序
Sending data	向请求端返回数据

可通过kill {id}的方式进行连接的杀掉

查询缓存

工作原理：

缓存SELECT操作的结果集和SQL语句；

新的SELECT语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集。

判断标准：

与缓存的SQL语句，是否完全一样，区分大小写 (简单认为存储了一个key-value结构，key为sql，value为sql查询结果集)

查询缓存相关的系统变量：

通过show variables like '%query_cache%';

mysql> show variables like '%query_cache%';
+------------------------------+---------+
| Variable_name                | Value   |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache             | YES     |
| query_cache_limit            | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit     | 4096    |
| query_cache_size             | 0       |
| query_cache_type             | OFF     |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF     |
+------------------------------+---------+
6 rows in set (0.05 sec)mysql>

have_query_cache　　表示这个mysql版本是否支持Query Cache。

query_cache_limit　　允许Cache的单条Query结果集的最大容量，默认是1MB，超过此参数设置的Query结果集将不会被Cache。

query_cache_min_res_unit　　设置Query Cache中每次分配内存的最小空间大小，也就是每个Query的Cache最小占用的内存空间大小。

query_cache_size　　设置Query Cache所使用的内存大小，默认值为0，大小必须是1024的整数倍，如果不是整数倍，MySQL会自动调整降低最小量以达到1024的倍数。

query_cache_type　　控制Query Cache功能的开关，可以设置为0(OFF)，1(ON)和2(DEMAND)三种：0表示关闭Query Cache功能，任何情况下都不会使用Query Cache；1表示开启Query Cache功能，但是当SELECT语句中使用的SQL_NO_CACHE提示后，将不使用Query Cache；2(DEMAND)表示开启Query Cache功能，但是只有当SELECT语句中使用了SQL_CACHE提示后，才使用Query Cache。

query_cache_wlock_invalidate　　控制当有写锁加在表上的时候，是否先让该表相关的Query Cache失效，1(TRUE)，在写锁定的同时将使该表相关的所有Query Cache 失效。0(FALSE)，在锁定时刻仍然允许读取该表相关的Query Cache。

my.cnf文件中配置参数信息

query_cache_type=1
query_cache_size=128M
query_cache_limit=1M

show status like ‘Qcache%’ 命令可查看缓存情况

mysql> show status like 'Qcache%';
+-------------------------+-------+
| Variable_name           | Value |
+-------------------------+-------+
| Qcache_free_blocks      | 0     |
| Qcache_free_memory      | 0     |
| Qcache_hits             | 0     |
| Qcache_inserts          | 0     |
| Qcache_lowmem_prunes    | 0     |
| Qcache_not_cached       | 0     |
| Qcache_queries_in_cache | 0     |
| Qcache_total_blocks     | 0     |
+-------------------------+-------+
8 rows in set (0.01 sec)mysql>

注：

Qcache_free_blocks　　表示查询缓存中目前还有多少剩余的blocks，如果该值显示较大，则说明查询缓存中的内存碎片过多了，可能在一定的时间进行整理。

Qcache_free_memory　　查询缓存目前剩余空间大小。

Qcache_hits　　　　　查询缓存的命中次数。

Qcache_inserts　　　　查询缓存插入的次数。

Qcache_lowmem_prunes 该参数记录有多少条查询因为内存不足而被移除出查询缓存。通过这个值，用户可以适当的调整缓存大小。

Qcache_not_cached 表示因为query_cache_type的设置而没有被缓存的查询数量。

Qcache_queries_in_cache 当前缓存中缓存的查询数量。

Qcache_total_blocks 当前缓存的block数量。

也就是说缓存的命中率为 Qcache_hits/(Qcache_hits``+Qcache_inserts)

查询缓存-不会缓存的情况

当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数NOW()，CURRENT_DATE()等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存
当查询的结果大于query_cache_limit设置的值时，结果不会被缓存
对于InnoDB引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率
查询的表是系统表
查询语句不涉及到表

查询缓存-是一个坑？

为什么mysql默认关闭了缓存开启？？

在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源
如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗
针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。
如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗

通常项目会在业务层采用Redis、Membercache来缓存数据。

至于说用不用mysql的查询缓存，还是要看业务模型的。

查询缓存-适用的业务场景

以读为主的业务，数据生成之后就不常改变的业务
比如门户类、新闻类、报表类、论坛类、档案类等

查询优化处理

查询优化处理的三个阶段：

解析sql

通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/
预处理阶段

根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证
查询优化器

优化器的主要作用就是找到最优的执行计划

查询优化器如何找到最优执行计划

使用等价变化规则

5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5

a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5

基于联合索引，调整条件位置等
优化count 、min、max等函数

min函数只需找索引最左边

max函数只需找索引最右边

myisam引擎count(*)
覆盖索引扫描
子查询优化
提前终止查询

用了limit关键字或者使用不存在的条件
IN的优化
先进性排序，再采用二分查找的方式
…

Mysql的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。数据抽样的方式进行试验（随机的读取一个4K的数据块进行分析）

mysql 查询优化-执行计划

表结构见文后附录

mysql> EXPLAIN select * from users where id  in  (select userID  from user_address WHERE addr= "上海") \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: <subquery2>partitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: 100.00Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: eq_ref
possible_keys: PRIMARYkey: PRIMARYkey_len: 4ref: <subquery2>.userIDrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************id: 2select_type: MATERIALIZEDtable: user_addresspartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 5filtered: 20.00Extra: Using where
3 rows in set, 1 warning (0.31 sec)mysql>

执行计划-id

select查询的序列号，标识执行的顺序

id相同，执行顺序由上至下
id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高（但是也有特殊情况），越先被执行。
id相同又不同即两种情况同时存在，id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行

执行计划-select-type

查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等

SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
PRIMARY：查询中包含子部分，最外层查询则被标记为primary
SUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询
MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；
UNION RESULT：从union表获取结果的select

执行计划-table

查询涉及到的表
直接显示表名或者表的别名

<unionM,N> 由ID为M,N 查询union产生的结果
<subqueryN> 由ID为N查询生产的结果

执行计划-type(重点)

访问类型，sql查询优化中一个很重要的指标，结果值从好到坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL

system：表只有一行记录（等于系统表），const类型的特例，基本不会出现，可以忽略不计
const：表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引
eq_ref：唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，本质是也是一种索引访问
range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行
index：Full Index Scan，索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍
ALL：Full Table Scan，遍历全表以找到匹配的行

执行计划-possible_keys、key、rows、filtered

possible_keys

查询过程中有可能用到的索引

key

实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引

rows

根据表统计信息或者索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数

filtered

它指返回结果的行占需要读到的行(rows列的值)的百分比

表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好

执行计划-Extra

十分重要的额外信息

Using filesort ：

mysql对数据使用一个外部的文件内容进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读取
Using temporary：

使用临时表保存中间结果，也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by
Using index：

表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高
Using where ：

使用了where过滤条件
select tables optimized away：

基于索引优化MIN/MAX操作或者MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化

查询执行引擎

调用插件式的存储引擎的原子API的功能进行执行计划的执行

返回客户端

有需要做缓存的，执行缓存操作
增量的返回结果：

开始生成第一条结果时,mysql就开始往请求方逐步返回数据

好处： mysql服务器无须保存过多的数据，浪费内存

用户体验好，马上就拿到了数据

测试-执行计划

表结构可以见文末尾附录

执行计划-type

const：

表示通过索引一次就找到了，const用于比较primary key 或者 unique索引。因为只需匹配一行数据，所有很快。如果将主键置于where列表中，mysql就能将该查询转换为一个const?

explain select * from users where id=1 \G

mysql> explain select * from users where id=1 \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: const
possible_keys: PRIMARYkey: PRIMARYkey_len: 4ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.03 sec)mysql>

eq_ref：

唯一索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。

explain select * from users where id in (select userID from user_address WHERE addr= "上海") \G

mysql> explain select * from users where id in (select userID from user_address WHERE addr= "上海") \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: <subquery2>partitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: 100.00Extra: Using where
*************************** 2. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: eq_ref
possible_keys: PRIMARYkey: PRIMARYkey_len: 4ref: <subquery2>.userIDrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL
*************************** 3. row ***************************id: 2select_type: MATERIALIZEDtable: user_addresspartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 5filtered: 20.00Extra: Using where
3 rows in set, 1 warning (0.00 sec)mysql>

ref：

非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质是也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而他可能会找到多个符合条件的行，所以它应该属于查找和扫描的混合体

explain select * from users where uname = '李二狗' \G

mysql> explain select * from users where uname = '李二狗' \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: ref
possible_keys: idx_name,idx_union_uname&userLevel&agekey: idx_namekey_len: 130ref: constrows: 1filtered: 100.00Extra: NULL
1 row in set, 1 warning (0.09 sec)mysql>

range：

只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了那个索引。一般就是在where语句中出现了bettween、<、>、in等的查询。这种索引列上的范围扫描比全索引扫描要好。只需要开始于某个点，结束于另一个点，不用扫描全部索引

explain select * from users where uname like '李二%' \G

mysql> explain select * from users where uname like '李二%' \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: range
possible_keys: idx_name,idx_union_uname&userLevel&agekey: idx_namekey_len: 130ref: NULLrows: 1filtered: 100.00Extra: Using index condition
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql>

index：

Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常为ALL块，应为索引文件通常比数据文件小。（Index与ALL虽然都是读全表，但index是从索引中读取，而ALL是从硬盘读取）

explain select uname from users \G

mysql> explain select uname from users \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: index
possible_keys: NULLkey: idx_namekey_len: 130ref: NULLrows: 99766filtered: 100.00Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)mysql>

执行计划-Extra

Using filesort

mysql对数据使用一个外部的文件内容进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读取。也就是说mysql无法利用索引完成的排序操作，成为“文件排序”

explain select * from users order by lastUpdate desc \G

mysql> explain select * from users order by lastUpdate desc \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 99766filtered: 100.00Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql>

Using temporary

使用临时表保存中间结果，也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 和 group by

explain select max(lastUpdate) from users group by lastUpdate \G

mysql> explain select max(lastUpdate) from users group by lastUpdate \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: ALL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: 99766filtered: 100.00Extra: Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.02 sec)mysql>

Using index：

表示相应的select操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高
explain select uname from users \G

mysql> explain select uname from users \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: userspartitions: NULLtype: index
possible_keys: NULLkey: idx_namekey_len: 130ref: NULLrows: 99766filtered: 100.00Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)mysql>

Using where ：

使用了where过滤

select tables optimized away：

基于索引优化MIN/MAX操作或者MyISAM存储引擎优化COUNT（*）操作，不必等到执行阶段在进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化

explain select max(id) from users \G

mysql> explain select max(id) from users \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: NULLpartitions: NULLtype: NULL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: NULLExtra: Select tables optimized away
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql>

no matching row in const table:

执行计划优化阶段，认为const表中没有匹配的行，直接返回结果。

explain select * from users where id=-1 \G

mysql> explain select * from users where id=-1 \G
*************************** 1. row ***************************id: 1select_type: SIMPLEtable: NULLpartitions: NULLtype: NULL
possible_keys: NULLkey: NULLkey_len: NULLref: NULLrows: NULLfiltered: NULLExtra: no matching row in const table
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql>

附录

表结构

mysql> desc users;
+------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field      | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id         | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| uname      | varchar(32) | NO   | MUL | NULL    |                |
| userLevel  | int(11)     | NO   |     | NULL    |                |
| age        | int(11)     | NO   |     | NULL    |                |
| phoneNum   | char(11)    | NO   |     | NULL    |                |
| createTime | datetime    | NO   |     | NULL    |                |
| lastUpdate | datetime    | NO   |     | NULL    |                |
+------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
7 rows in set (0.30 sec)mysql> desc user_address;
+--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field  | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id     | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| userID | int(11)      | YES  |     | NULL    |                |
| addr   | varchar(256) | YES  |     | NULL    |                |
+--------+--------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

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