SQL性能调优
MySQL出现性能差的原因有哪些?
可能是 SOL查询使用了全表扫描，也可能是查询语句过于复杂，如多表 IOIN 或嵌套子查询。
也有可能是单表数据量过大。
通常情况下，添加索引就能解决大部分性能问题。对于一些热点数据，还可以通过增加 Redis 缓存，来减轻数据库的访问压力。
27、SQL 调优常见方法有哪些？
- 合理使用索引
创建高效索引：在用于WHERE、JOIN、ORDER BY和GROUP BY的列字段上建立合适的索引。
避免冗余和低效索引：定期清理无用或重复的索引，防止写入性能下降。
让索引包含查询所需的所有字段，减少回表操作。 - 优化查询语句结构
简化 SQL 语句：避免不必要的嵌套和复杂子查询。
只查需要的字段：用 SELECT 字段 替代SELECT *，减少数据传输。
合理使用 JOIN：避免多表复杂 JOIN，优先考虑业务需求。 - 减少数据扫描量
加过滤条件：在 WHERE 子句中尽量多用过滤条件，减少全表扫描。
分表：将大表拆分为多个小表，提高查询效率。
使用 LIMIT：限制返回结果的数量，避免一次性拉取大量数据。 - 利用缓存机制
数据库查询缓存：开启并合理配置数据库的查询缓存功能。
应用层缓存：对热点数据在应用层做缓存，减少数据库压力。 - 分析执行计划
使用 EXPLAIN：分析 SQL 的执行计划，找出性能瓶颈。
根据反馈优化：根据执行计划调整索引和 SQL 结构。
28、如何监控并优化慢 SQL？
慢 SQL 是指执行时间较长的 SQL 查询，可能影响数据库性能。以下是监控和优化慢 SQL 的方法：
启用慢查询日志，在数据库中启用慢查询日志，记录执行时间超过指定阈值的查询。
分析查询计划，使用EXPLAIN分析慢查询的执行计划，识别性能瓶颈。
优化索引，为慢查询涉及的列创建或优化索引，减少全表扫描。
调整查询结构，重写复杂查询，使用子查询代替嵌套查询，减少数据处理量。
优化数据库配置，调整数据库参数，如内存分配、连接池大小等。使用数据库自带的性能监控工具，分析瓶颈。
使用缓存，缓存常用查询结果，减少数据库负载。
说说索引优化的思路?
一句话回答:
先通过慢查询日志找出性能瓶颈，然后用 EXPLAIN 分析执行计划，判断是否走了索引、是否回表、是否排序。接着根据字段特性设计合适的索引，如选择区分度高的字段，使用联合索引和覆盖索引，避免索引失效的写法，最后通过实测来验证优化效果。
SQL性能调优是一个系统性工程，我来为你介绍一些关键的方法和技巧：
基础优化策略
- 索引优化
- 为经常用于WHERE、JOIN、ORDER BY和GROUP BY的列创建索引
- 避免过度索引，因为索引会降低写入性能并占用存储空间
- 使用复合索引时，将选择性高的列放在前面
- 查询优化
- 只选择需要的列，避免使用SELECT *
- 使用EXPLAIN或类似的命令分析查询执行计划
- 避免在WHERE子句中对列进行函数操作，这会阻止索引使用
- 表结构优化
- 选择合适的数据类型，避免过大
- 对大表考虑分区或分表策略
- 规范化与反规范化之间的平衡
进阶优化技巧
- 执行计划分析
- 学习解读执行计划，找出全表扫描、临时表、文件排序等性能瓶颈
- 关注查询的成本估算和实际执行时间
- 配置调优
- 调整缓冲池大小、连接数等数据库参数
- 根据服务器硬件资源优化配置
- 监控与诊断
- 使用慢查询日志识别性能问题
- 监控数据库的CPU、内存、I/O使用情况