Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合优化篇(十二)数据层优化-explain关键字及慢sql优化

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本文提要

从编码角度来优化数据层的话,我首先会去查一下项目中运行的sql语句,定位到瓶颈是否出现在这里,首先去优化sql语句,而慢sql就是其中的主要优化对象,对于慢sql,顾名思义就是花费较多执行时间的语句,它带来的影响也比较恶劣,首先是执行时间过长影响数据的返回速度,其次,慢sql的长时间执行也会消耗和占用mysql的系统资源,影响其他的sql语句执行,过多的慢sql极其影响性能,如果系统流量或者并发量较大的情况下,过多的执行慢sql很有可能造成mysql的死锁以致于mysql服务无法正常使用。 druid整合到项目中以及druid监控的开启已经持续了一段时间,因此对于慢sql的监控和整理也大致有了一些结果,本篇文章就试着从日志文件和监控面板中找出几条慢sql并进行优化。

优化步骤

总结了一下,大致步骤如下:

找出慢sql

首先进入druid监控后台,查看一下这几天的运行日志后,慢sql的大致情况,如图: 慢sql监控

从监控后台看到的数据只是一个粗略的统计,是一个总览记录,想要看到详细的执行记录及其中的慢sql统计可以通过日志文件,这个功能也已经整合到项目中,直接在tomcat的logs目录即可查看。 慢sql日志文件

日志文件内容节选:

//1.图片表查询sql
[10:13:37] StatFilter - slow sql 1572 millis. 
select * from ssm_picture
         WHERE  type = ? and grade = ?          
 limit ?,?
["1","1",0,10]

...
//2.更新文章表sql
[14:19:12] StatFilter - slow sql 1926 millis. 
update ssm_article
		set
		article_title=?,article_content=?,
		add_name=?
		where id=?
["11","<p>1324354657usdfghjnkm,zxvb nm,,fgfhjtfggggggggggggggggggg<br/></p>","22","1033"]

...

//3.文章表查询sql
[15:07:04] StatFilter - slow sql 1672 millis. 
select * from ssm_article
limit ?,?
[0,10]

日志的记录格式为 [执行时间] -慢sql执行耗时 ,sql语句,其实日志中记录是挺多的,去重之后从日志文件中单独选了几条比较典型的sql语句进行优化。

explain关键字

explain关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作。

用法:

explain-01

结果集说明如下:

说明
idMySQL Query Optimizer选定的执行计划中查询的序列号。表示查询中执行select子句或操作表的顺序,id值越大优先级越高,越先被执行。id相同,执行顺序由上至下。
select_type 查询类型说明
SIMPLE简单的select查询,不使用union及子查询。
PRIMARY最外层的select查询。
UNIONUNION 中的第二个或随后的 select查询,不依赖于外部查询的结果集。
DEPENDENT UNIONUNION中的第二个或随后的 select查询,依 赖于外部查询的结果集。
SUBQUERY子查询中的第一个select查询,不依赖于外部查询的结果集。
DEPENDENT SUBQUERY子查询中的第一个select查询,依赖于外部查询的结果集。
DERIVED用于from子句里有子查询的情况。MySQL会递归执行这些子查询,把结果放在临时表里。
UNCACHEABLE SUBQUERY结果集不能被缓存的子查询,必须重新为外层查询的每一行进行评估。
UNCACHEABLE UNIONUNION中的第二个或随后的select查询,属于不可缓存的子查询。
说明
table输出行所引用的表
type 显示连接使用的类型,按最优到最差的类型排序说明
system表仅有一行(=系统表)。这是const连接类型的一个特例。
constconst用于用常数值比较PRIMARY KEY时。当查询的表仅有一行时,使用System。
eq_refconst用于用常数值比较PRIMARY KEY时。当查询的表仅有一行时,使用System。
ref连接不能基于关键字选择单个行,可能查找到多个符合条件的行。叫做ref是因为索引要跟某个参考值相比较。这个参考值或者是一个常数,或者是来自一个表里的多表查询的结果值
ref_or_null如同ref, 但是MySQL必须在初次查找的结果里找出null条目,然后进行二次查找。
index_merge说明索引合并优化被使用了。
unique_subquery在某些IN查询中使用此种类型,而不是常规的ref:value IN (SELECT primary_key FROM single_table WHERE some_expr)
index_subquery在某些IN查询中使用此种类型,与unique_subquery类似,但是查询的是非唯一性索引:value IN(SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
range只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引。当使用=、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN或者IN操作符,用常量比较关键字列时,可以使用range。
index全表扫描,只是扫描表的时候按照索引次序进行而不是行。主要优点就是避免了排序,但是开销仍然非常大。
all最坏的情况,从头到尾全表扫描。
说明
possible_keys指出MySQL能在该表中使用哪些索引有助于查询。如果为空,说明没有可用的索引。
说明
keyMySQL实际从possible_key选择使用的索引。如果为NULL,则没有使用索引。很少的情况下,MYSQL 会选择优化不足的索引。这种情况下,可以在SELECT语句中使用USE INDEX (indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MYSQL忽略索引
说明
key_len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。
说明
ref显示索引的哪一列被使用了
说明
rowsMYSQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数

extra 中出现以下2项意味着MYSQL根本不能使用索引,效率会受到重大影响。应尽可能对此进行优化。

extra项说明
Using filesort表示MySQL会对结果使用一个外部索引排序,而不是从表里按索引次序读到相关内容。可能在内存或者磁盘上进行排序。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using temporary表示MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序order by和分组查询 group by。

优化目标

优化的目标是一定要明确的,不然根本无从下手,针对于前文中提到的sql语句,及explain关键字的解释,我列出了两条目标:

至于为什么只列出这两条目标,主要是因为项目中并没有复杂的逻辑,也也没有复杂的查询,建表时也并没有根据相关查询创建索引,而且数据量也不大,因此能够优化的点并不是太多,即使做了优化也不能显著的提升速度及性能,因此就先列了两个简单的小目标,先体验一下explain关键字在sql优化中的作用。

优化

针对第2条更新文章sql,执行时间较长的原因主要是因为数据量太大,应该是一个朋友在测试的时候做的操作,article_content字段插入了一条20万字符大小的数据,因此,主要问题在于插入数据过大,代码已经更新了参数检查功能,在程序中做了限制。

对于另外两条查询语句,首先用explain分析sql语句,如下: ssm_article

ssm_picture

注意其中的两个参数,type都是all,rows较小,都为总记录,我们的两个目标是什么?type不能为all,rows尽量小,这里似乎满足了一个条件,其实不然,因为这两个表的数据量小,因此rows值也小,如果换一张表(book表较大),以相同格式执行一条sql得到如下结果: ssm_book

rows为416,并没有因为使用了limit关键字而返回较小的值,因此两条sql都需要做一下简单的优化。

几张表都没有创建索引,是不是就没有索引了呢?其实不然,你可能忽略了一点,就是主键索引,索引的知识点在接下来一篇文章中会写,这一篇就简单的提一下,因此优化策略就是使用主键索引,将type由all变为index,稍微优化了一点点,改写后的sql语句如下,分析结果如下: ssm_book

通过与上面的结果对比,可以看到rows值也变小了。 ssm_picture

ssm_article

type由all全部变为index。

总结

由于项目比较简单,都是操作单表的sql语句,没有复杂查询,也没有多表的连接查询,速度提升并没有太多,对于目前的项目来说,不会有特别大的优化动作,如果以后有机会再去结合实际案例去优化,现在就点到为止了,这一篇主要是介绍一下druid监控的成果以及mysql查询优化的explain关键字,因此并没有做太多的案例及分析,只是做了一些小修改,使得大家对explain关键字有了一些了解,下一篇会继续做一些优化改动。

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