执行SQL响应比较慢,有哪些排查思路和方案?
慢SQL排查思路
首先需要确定的是,你要排除是其他原因造成的系统响应慢,比如网络带宽,应用服务器(CPU,内存等),负载均衡,上游依赖等等。
1、排查思路
如果执行SQL响应比较慢,我觉得可能有以下4个原因:
第1个原因:没有索引或者 导致索引失效。
第2个原因:单表数据量数据过多,导致查询瓶颈
第3个原因:网络原因或者机器负载过高。
第4个原因:热点数据导致单点负载不均衡。
接下来,我针对以上几种情况,分别来聊一聊我的解决方案。
2、解决方案
第1种情况:索引失效或者没有没有索引的情况
首先,可以打开MySQL的慢查询日志,收集一段时间的慢查询日志内容,然后找出耗时最长的SQL语句,对这些SQL语句进行分析。
show variables like '%slow_query_log%'
比如可以利用执行计划explain去查看SQL是否有命中索引。如果发现慢查询的SQL没有命中索引,可以尝试去优化这些SQL语句,保证SQL走索引执行。如果SQL结构没有办法优化的话,可以考虑在表上再添加对应的索引。我们在优化SQL或者是添加索引的时候,都需要符合最左匹配原则。
第2种情况:单表数据量数据过多,导致查询瓶颈的情况。即使SQL语句走了索引,表现性能也不会特别好。这个时候我们需要考虑对表进行切分。表切分规则一般分为两种,一种是水平切分,一种是垂直切分。
水平切分的意思是把一张数据行数达到千万级别的大表,按照业务主键切分为多张小表,这些小表可能达到100张甚至1000张。
那垂直切分的意思是,将一张单表中的多个列,按照业务逻辑把关联性比较大的列放到同一张表中去。
除了这种分表之外,我们还可以分库,比如我们已经拆分完1000表,然后,把后缀为0-100的表放到同一个数据库实例中,然后,100-200的表放到另一个数据库实例中,依此类推把1000表存放到10个数据库实例中。这样的话,我们就可以根据业务主键把请求路由到不同数据库实例,从而让每一个数据库实例承担的流量比较小,达到提高数据库性能的目的。
第3种情况:网络原因或者机器负载过高的情况,我们可以进行读写分离.
比如MySQL支持一主多从的分布式部署,我们可以将主库只用来处理写数据的操作,而多个从库只用来处理读操作。在流量比较大的场景中,可以增加从库来提高数据库的负载能力,从而提升数据库的总体性能。
第4种情况:热点数据导致单点负载不均衡的情况。
这种情况下,除了对数据库本身的调整以外,还可以增加缓存。将查询比较频繁的热点数据预存到缓存当中,比如Redis、MongoDB、ES等,以此来缓解数据的压力,从而提高数据库的响应速度。
以上就是我对执行SQL响应慢的排查思路和解决方案的理解,希望能够帮助到大家!
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