SQL 性能剖析
大家好，我是程序员啊粥，这段时间始终在分享 MySQL 索引系列的文章，咱们学会了 B + 树索引模型，以及索引长度的计算、明明应用 Delete 把数据删除了，然而为什么磁盘上的数据文件大小没变？等内容，明天开始咱们学习 SQL 的优化。
说起 SQL 优化，咱们须要晓得一个 SQL 的执行频率，如果说你有一条慢 SQL，好几个月才执行一次，那我感觉你其实也没啥破费精力优化它的必要，毕竟执行频率太低，投入产出比有余。
SQL 执行频率
对于查问 SQL 执行频率，咱们能够应用 show global status like 'Com___'，（这后边是 7 个下划线）, 这条命令能够显示以后数据库中增删改查等各个语句的应用次数，能够看我，我这个库中，大量的执行语句都是 select 语句，其余语句非常少。
那阐明这个库中的查问时比拟多的，所以咱们须要额定关注查问的效率。
对于具体的查问效率，咱们能够通过查询数据库的慢 SQL 日志来查问。
慢查问日志
- 慢查问日志是否开启：
show variables like 'slow_query_log' - 开启慢日志：
set global slow_query_log = 1;（只对以后会话失效，全局失效须要批改 my.conf 配置文件） - 设置慢查问阈值：
set global long_query_time = 4 - 之后就能够在 slow.log 文件中查问到执行的慢 SQL。
这部分根本把握这几个命令就能够了，咱们能够在长期会话中开启慢 SQL 日志，而后执行对应的 SQL 语句来记录日志。
慢查问日志能够帮咱们记录具体的慢查问语句，然而为什么慢它是没发通知咱们的，因而，咱们还须要借助其余的一些命令来帮忙咱们具体慢的起因。
应用 MySQL profiling 性能分析单条查问
show profiles能在做 SQL 优化时帮忙咱们理解耗时具体耗在了哪里。show prifile for query id查看具体各个阶段的耗时
这两条命令联合在一起，能够明确通知咱们这条 SQL 在执行中，到底耗时在那一步，比方是某个子查问或者 Server 层数据传输等具体起因。
得出工夫耗费在那个环节之后，咱们便能够应用具体的执行打算来进行针对性的优化，下边着重介绍一下对于 SQL 执行打算的应用。
explain 执行打算
后果输入展现：
id
该语句的惟一标识。如果 explain 的后果包含多个 id 值，则数字越大越先执行；而对于雷同 id 的行，则示意从上往下顺次执行。
select_type
查问类型，有如下几种取值：
table
示意以后这一行正在拜访哪张表，如果 SQL 定义了别名，则展现表的别名
partitions
以后查问匹配记录的分区。对于未分区的表，返回 null
type
连贯类型，有如下几种取值， 性能从好到坏排序 如下：
- system：该表只有一行（相当于零碎表），system 是 const 类型的特例
- const：针对主键或惟一索引的等值查问扫描, 最多只返回一行数据. const 查问速度十分快, 因为它仅仅读取一次即可
- eq_ref：当应用了索引的全副组成部分，并且索引是 PRIMARY KEY 或 UNIQUE NOT NULL 才会应用该类型，性能仅次于 system 及 const。
- ref：当满足索引的最左前缀规定，或者索引不是主键也不是惟一索引时才会产生。如果应用的索引只会匹配到大量的行，性能也是不错的。
- fulltext：全文索引
- ref_or_null：该类型相似于 ref，然而 MySQL 会额定搜寻哪些行蕴含了 NULL。这种类型常见于解析子查问
- index_merge：此类型示意应用了索引合并优化，示意一个查问外面用到了多个索引
- unique_subquery：该类型和 eq_ref 相似，然而应用了 IN 查问，且子查问是主键或者惟一索引。
- index_subquery：和 unique_subquery 相似，只是子查问应用的是非惟一索引
- range：范畴扫描，示意检索了指定范畴的行，次要用于有限度的索引扫描。比拟常见的范畴扫描是带有 BETWEEN 子句或 WHERE 子 句里有 >、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN、LIKE、IN() 等操作符。
-
index：全索引扫描，和 ALL 相似，只不过 index 是全盘扫描了索引的数据。当查问仅应用索引中的一部分列时，可应用此类型。有两种场景会触发：
- 如果索引是查问的笼罩索引，并且索引查问的数据就能够满足查问中所需的所有数据，则只扫描索引树。此时，explain 的 Extra 列的后果是 Using index。index 通常比 ALL 快，因为索引的大小通常小于表数据。
- 按索引的程序来查找数据行，执行了全表扫描。此时，explain 的 Extra 列的后果不会呈现 Uses index。
- ALL：全表扫描，性能最差。
possible_keys
展现以后查问能够应用哪些索引，这一列的数据是在优化过程的晚期创立的，因而有些索引可能对于后续优化过程是没用的。
key
示意 MySQL 理论抉择的索引
key_len
索引应用的字节数。因为存储格局，当字段容许为 NULL 时，key_len 比不容许为空时大 1 字节。
ref
示意将哪个字段或常量和 key 列所应用的字段进行比拟。
如果 ref 是一个函数，则应用的值是函数的后果。要想查看是哪个函数，可在 EXPLAIN 语句之后紧跟一个 SHOW WARNING 语句。
rows
MySQL 估算会扫描的行数，数值越小越好。
filtered
示意合乎查问条件的数据百分比，最大 100。用 rows × filtered 可取得和下一张表连贯的行数。例如 rows = 1000，filtered = 50%，则和下一张表连贯的行数是 500。
以上就是对于 explain 执行打算后果中的字段阐明，具体的含意很多都是我从官网间接拿过去的，比拟干燥，当然也不须要你死记硬背，只有你在 SQL 优化过程中，无意识的应用 explain 剖析它的执行打算，而后来查阅一下每个字段是什么含意，最初针对具体的问题进行能进行优化，这就能够了。
对于 explain 的具体应用，我会在下一篇文章中进行实战演练，明天就单纯介绍一下这些字段的含意，你有个大略印象就能够。