当网站访问量逐渐增大时，通常会面临以下问题：

一条慢SQL语句引发的改造之路

背景

当网站访问量逐渐增大时，通常会面临以下问题：

• 网页响应速度明显变慢
• 数据库查询变得缓慢

此时常用的应对方法就是对慢查询进行分析与优化。

审视慢查询

为了寻找慢查询，我们首先需要启用MySQL数据库的慢查询日志功能，并设置慢查询日志阈值（一般设置为1秒）。在一段时间使用后，根据慢查询日志输出的结果，查看哪些SQL语句执行时间比较长。

分析慢查询

在找到慢查询语句后，我们需要进一步分析其执行计划。可以通过使用MySQL自带的EXPLAIN命令来查看某个SQL语句的执行计划，了解其具体查询方式、使用索引情况以及执行时间等。

比如，我们查找到以下慢查询语句：

SELECT * FROM user WHERE username = 'admin' AND password = '123456';

我们可以通过执行以下命令，查看此语句的执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE username = 'admin' AND password = '123456';

执行结果中包含会以下字段：

• id：查询编号，如果有多个表的查询，则会有多个编号
• select_type：查询方式，包括简单查询、连接查询、子查询等
• table：查询所涉及的表名
• partitions：如果查询时使用了分区表，则会显示分区情况
• type：查询类型，包括const、eq_ref、ref、fulltext等
• possible_keys：可能使用到的索引
• key：实际使用的索引
• key_len：使用的索引字节数
• ref：哪个列或常量与索引一起被使用
• rows：扫描表时需要的行数
• filtered：这是指行的百分比，其中包含的行满足 WHERE 条件，是通过全部数据总行数和筛选行计算得来的
• Extra：附加信息，包括Sort类型、Join类型等

通过分析执行计划，我们可以找到此语句的瓶颈并进行优化。

优化慢查询

合理使用索引：WHERE条件中的列需要建立索引

在上述例子中，如果user表中的username和password列没有建立索引，那么查询时就会遍历全部数据，导致查询缓慢。索引可以通过CREATE INDEX语句来创建。在创建索引时，需要注意以下几点：

• 创建索引的字段是常用查询条件
• 创建索引后，需要频繁更新的表或者较小的表不建议创建索引
• 创建索引时要避免创建重复的索引

创建索引的示例命令如下：

CREATE INDEX idx_username ON user(username);
CREATE INDEX idx_password ON user(password);

避免全表扫描：使用更优的查询方式

当需要查询的数据量较大时，需要使用更优的查询方式来避免全表扫描。

比如，在此例子中，我们可以使用连接查询的方式来代替WHERE条件中的AND，加快查询速度：

SELECT * FROM user WHERE username = 'admin' 
    JOIN user ON user.id = userinfo.user_id
    WHERE user.password = '123456';

避免使用不必要的查询

有时候，我们的SQL语句中可能出现一些无效的查询，需要在SQL语句中进行消除。比如，在下面的示例中，使用IN查询在处理数据量较大时将导致查询缓慢：

SELECT * FROM user WHERE id IN (SELECT user_id FROM userinfo WHERE age = 18)

我们可以通过使用JOIN查询来替换此SQL语句，避免了IN查询：

SELECT u.* FROM user u JOIN userinfo ui ON u.id = ui.user_id WHERE ui.age = 18

总结

上述方法可以帮助我们从找到慢查询开始，一步步进行分析、优化，提升数据库查询效率，缓解网站响应速度变慢的问题。