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如何在MySQL中追踪和调试SQL语句执行过程引言MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于各类应用程序开发中。
在开发过程中，我们经常需要对SQL语句进行调试和优化，以提高查询性能和减少潜在的问题。
本文将介绍如何在MySQL中追踪和调试SQL语句执行过程的方法。
一、MySQL查询执行过程概述在深入了解如何追踪和调试SQL语句之前，我们先来了解一下MySQL查询执行的基本过程。
当我们执行一条SQL语句时，MySQL会经历以下几个主要阶段：1. 语法解析和语义检查：MySQL首先对SQL语句进行解析，并进行语法和语义检查，确保语句的正确性和合法性。
2. 查询优化：MySQL会根据查询的复杂性、表的结构以及索引等因素，选择最优的执行计划。
优化的目标是尽可能减少磁盘I/O操作和CPU计算，提高查询性能。
3. 执行计划生成和执行：MySQL会生成执行计划，决定如何访问和处理相关表中的数据。
然后，MySQL根据执行计划执行查询，并返回结果。
二、追踪SQL语句执行过程的方法在开发和调试过程中，我们通常需要了解SQL语句是如何被执行的，以便发现潜在的问题和优化查询性能。
下面介绍几种在MySQL中追踪SQL语句执行过程的方法：1. EXPLAIN命令：EXPLAIN命令是MySQL提供的一个非常有用的工具，用于分析查询语句的执行计划。
我们可以通过执行"EXPLAIN SELECT * FROMtable_name"来查看执行计划，并了解MySQL是如何执行查询的。
执行EXPLAIN命令后，MySQL会返回一个包含详细执行计划的结果集。
这些信息包括所使用的索引、表的读取方式、数据的访问顺序等。
通过分析执行计划，我们可以判断查询是否进行了索引扫描、是否存在全表扫描等问题，从而优化查询。
2. 慢查询日志：MySQL的慢查询日志是记录执行时间超过一定阈值的SQL语句的日志。
我们可以通过设置"slow_query_log"参数启用慢查询日志，并设置"long_query_time"参数指定执行时间的阈值。
MYSQL数据库和MSSQL数据库性能对比分析及优化策略企业的数据库管理系统（DBMS）是企业网络基础设施中非常重要的一部分，它们承载了组织的全部数据。
因此，选择合适的DBMS系统是至关重要的。
MYSQL和MSSQL是两种最流行的关系型数据库管理系统。
他们各有优劣，根据你的商业需求，你需要先了解他们之间的一些重要区别。
性能对比MYSQL和MSSQL之间最大的区别可能在于他们在性能方面的表现。
MYSQL的性能在处理大量数据时表现出色，并且在处理非事务性操作时表现出色。
另一方面，MSSQL对事务操作的支持非常出色，而且更适合处理大量的并发访问。
虽然两者的性能都很出色，但在某些特定情况下，某一个系统可能更适合你的需求。
例如，如果你需要处理大量数据并且不需要强大的事务支持，那么MYSQL可能是更好的选择。
另一方面，如果你需要支持复杂的事务，例如金融和工业自动化等领域，那么MSSQL可能是更好的选择。
优化策略无论你选择的是MYSQL还是MSSQL，你都需要考虑数据库的性能优化。
以下是一些针对两种系统的优化策略。
MSSQL优化策略1. 索引优化：索引是数据库查询的关键。
通过创建适当的索引，可以确保查询速度最优。
对于高交易/高并发的环境，对索引进行适当优化是非常必要的。
2. 数据库服务器性能优化：对于MSSQL，可以通过调整数据库服务器参数来提高性能。
例如，可以通过增加内存、磁盘空间和CPU来提高性能。
3. 选择正确的数据类型：为每个表和列选择正确的数据类型是非常重要的，这可以直接影响到查询和插入数据。
MYSQL优化策略1. 缓存优化：将经常访问的数据缓存在内存中，以避免每次请求都必须查询磁盘中的数据。
这可以大大提高查询性能。
2. 语句优化：使用正确的SQL语句可以大大提高系统性能，并减少查询时间。
您可以使用MySQL EXPLAIN命令来优化查询，并使用索引对查询进行加速。
3. 数据库分区：对于大型数据库，分区可以使查询更快。
记⼀次mysql千万订单汇总查询优化正⽂公司订单系统每⽇订单量庞⼤，有很多表数据超千万。
公司SQL优化这块做的很不好，可以说是没有做，所以导致查询很慢。
节选某个功能中的⼀句SQL EXPLAIN查看执⾏计划，EXPLAIN + SQL 查看SQL执⾏计划⼀个索引没⽤到，受影响⾏接近2000万，难怪会慢。
原来的SQL打印出来估计有好⼏张A4纸，我发个整理后的简版。
SELECT COUNT(t.w_order_id) lineCount, SUM(ROUND(t.feel_total_money / 100, 2)) AS lineTotalFee, SUM(ROUND(t.feel_fact_money / 100, 2)) AS lineFactFeeFROM w_orders_his tWHERE 1=1 AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') >= STR_TO_DATE(#{beginTime},'%Y-%m-%d') AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') <= STR_TO_DATE(#{endTime},'%Y-%m-%d') AND t.pay_state = #{payState} AND t.store_id LIKE '%#{storeId}%' limit 0,10这条sql需求是在两千万的表中捞出指定时间和条件的订单进⾏总数总⾦额汇总处理。
优化sql需要根据公司的业务，技术的架构等，且针对不同业务每条SQL的优化都是有差异的。
优化点1：AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') >= STR_TO_DATE(#{beginTime},'%Y-%m-%d')AND DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') <= STR_TO_DATE(#{endTime},'%Y-%m-%d')我们知道sql中绝对要减少函数的使⽤，像左边DATE_FORMAT(t.create_time, '%Y-%m-%d') 是绝对禁⽌使⽤的，如果数据库有⼀百万数据那么就会执⾏⼀百万次函数，⾮常⾮常影响效率。
一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？当一条SQL查询执行时间过长时，优化可以从多个方面入手。
以下是一些可能的优化方向：1. 执行计划分析：使用数据库提供的工具分析查询执行计划。
在MySQL中，可以使用EXPLAIN关键字来查看查询的执行计划，了解数据库是如何执行查询的。
通过分析执行计划，可以找到潜在的性能问题，例如是否使用了索引、是否有全表扫描等。
2. 索引优化：确保查询中涉及的列上有适当的索引。
缺乏索引或者使用不当的索引可能导致查询性能下降。
可以考虑创建、调整或删除索引以优化查询性能。
注意，索引并不是越多越好，需要根据具体查询模式和数据分布来合理选择索引。
3. 适当使用缓存：利用数据库缓存，如MySQL的查询缓存或其他缓存机制，可以避免重复执行相同的查询。
但要注意，在某些情况下，查询缓存可能并不总是有益的，因此需要谨慎使用。
4. 分析慢查询日志：启用慢查询日志并分析其中记录的查询，找出执行时间较长的语句。
慢查询日志可以提供有关执行时间、索引使用等方面的信息，有助于定位潜在的性能问题。
5. 表结构优化：检查表的设计，确保表结构符合业务需求。
有时，调整表的结构，如拆分或合并表，可以改善查询性能。
6. 分批处理：如果查询涉及大量数据，考虑使用分页或分批处理的方式，以避免一次性处理大量数据导致的性能问题。
7. 数据库参数调整：调整数据库系统的参数，如连接池大小、内存配置等，以适应查询的需求。
不同的数据库系统有不同的配置参数，需要根据具体情况来调整。
8. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小存储空间、提高查询效率。
尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行函数操作，因为这可能导致索引失效。
9. 数据库版本升级：考虑将数据库升级到最新版本，因为新版本通常包含了性能改进和优化。
在进行优化时，通常需要综合考虑以上多个方面，并根据具体的业务场景和数据特点来制定合适的优化策略。
同时，对于复杂的查询和大规模数据，可能需要结合数据库监控工具来实时监测系统性能。
mysql⾼并发解决⽅案mysql⾼并发的解决⽅法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，⽔平切分等。
⾼并发⼤多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化⽅案如下：（1）代码中sql语句优化（2）数据库字段优化，索引优化（3）加缓存，redis/memcache等（4）主从，读写分离（5）分区表（6）垂直拆分，解耦模块（7）⽔平切分⽅案分析：1、⽅法1个⽅法2是最简单，也是提升效率最快的⽅式。
因为每条语句都命中了索引，是最⾼效的。
但是如果是为了使sql达到最优⽽去建索引，那么索引就泛滥了，对于千万级以上的表来说，维护索引的成本⼤⼤增加，反⽽增加了数据库的内存的开销。
2、数据库字段的优化。
曾经发现⼀⾼级程序员在表字段的设计上，⼀个⽇期类型，被设计为varchar类型，不规范的同时，⽆法对写⼊数据校验，做索引的效率也有差别3、缓存适合读多写少更新频度相对较低的业务场景，否则缓存异议不⼤，命中率不⾼。
缓存通常来说主要为了提⾼接⼝处理速度，降低并发带来的db压⼒以及由此产⽣的其他问题。
4、分区不是分表，结果还是⼀张表，只不过把存放的数据⽂件分成了多个⼩块。
在表数据⾮常⼤的情况下，可以解决⽆法⼀次载⼊内存，以及⼤表数据维护等问题。
5、垂直拆分将表按列拆成多表，常见于将主表的扩展数据独⽴开，⽂本数据独⽴开，降低磁盘io的压⼒。
6、⽔平拆，⽔平拆分的主要⽬的是提升单表并发读写能⼒(压⼒分散到各个分表中)和磁盘IO性能(⼀个⾮常⼤的.MYD⽂件分摊到各个⼩表的.MYD⽂件中)。
如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太⼤的并发量，分区表也⼀般能够满⾜。
所以，⼀般情况下，⽔平拆分是最后的选择，在设计时还是需要⼀步⼀步⾛。
mysql 慢sql参数
摘要：
1.MySQL 慢SQL 参数介绍
2.慢SQL 的查询方法
3.慢SQL 的优化方法
4.总结
正文：
MySQL 慢SQL 参数是在MySQL 中，对于执行时间较长的SQL 语句进行性能优化的一个重要参数。
当一条SQL 语句的执行时间超过慢SQL 参数的设定值时，MySQL 就会认为这是一条慢SQL，然后将该SQL 语句的相关信息记录到慢查询日志中，以供开发人员进一步分析和优化。
慢SQL 的查询方法主要有两种，一种是使用MySQL 自带的慢查询日志，另一种是使用第三方的慢查询工具，例如Slow Query Log Analyzer。
使用MySQL 自带的慢查询日志，只需要在MySQL 配置文件中开启慢查询日志功能，并设置日志文件路径和大小即可。
使用第三方工具，则需要下载并安装相应的软件，然后按照说明书进行配置和使用。
对于慢SQL 的优化方法，可以从以下几个方面进行：
1.优化SQL 语句：对于慢SQL，首先要看SQL 语句是否写得合理，例如是否使用了索引，是否有不必要的子查询等。
2.优化索引：索引是提高查询速度的重要手段，对于慢SQL，可以检查是否缺少必要的索引，或者索引是否合理。
3.优化数据库结构：数据库结构的设计对于查询性能有很大的影响，对于慢SQL，可以检查数据库结构是否合理，是否有不必要的数据冗余等。
4.优化硬件环境：硬件环境的升级可以提高查询性能，例如升级CPU、内存、磁盘等。
MySQL数据库SQL优化⼯具
SQL Tuning Expert for MySQL 是公司推出的针对MySQL的SQL优化⼯具。
该⼯具不仅让DBA或者SQL开发⼈员，轻松阅读和理解执⾏计划，⽽且能产⽣等价SQL，并找出最快的等价SQL.
下⾯开始介绍如何⽤⼯具优化SQL.
1. 创建数据库连接，也可以稍后创建。
连接名可以随意填写，也可以⽤默认值，我个⼈喜欢⽤它来标识连接的是哪个数据库。
填好连接信息，点击 “连接” 按钮。
2. 在SQL编辑器中，输⼊需要优化的SQL后, 点击“优化SQL”按钮。
3. 在弹出的“测试运⾏所有SQL选项”窗⼝中，提供了很多性能基准测试的选项。
我们这⾥使⽤默认选项，直接点“确定”按钮开始SQL优化。
4. ⼯具产⽣了28条等价SQL，并且开始性能基准测试。
优化结束后，最快的等价SQL是改写4（提⽰3）, ⼯具将源SQL 从 3分27 秒，优化到31 秒。
源SQL的执⾏时间是 3分27 秒。
改写4（提⽰3）的执⾏时间是 31 秒。
5. 点击改写4（提⽰3），⽤等价的改写4（提⽰3）替换应⽤程序源代码中的源SQL。
重新编译应⽤程序，测试后发布。
SQL 执⾏时间从 3分27 秒，优化到31 秒, 速度快了85%。
MSSQL、MySQL数据库删除⼤批量千万级百万级数据的优化SQL Server上⾯删除1.6亿条记录，不能⽤Truncate（因为只是删除其中少部分数据）。
经过实验，每次删除400万条要花1.5 - 3⼩时，⽽且是越到后⾯越慢，正常的话，需要⼤约102个⼩时，⼤约4天半时间。
这在⽣产环境下是不能接受的。
经过⼀个处理之后，我每次删除400万条记录花5 - 6分钟，删除全部1.6亿条记录花了4 - 5个⼩时！为什么？？每次删除记录，数据库都要相应地更新索引，这是很慢的IO操作，⽽且后⾯索引碎⽚越来越多，就更慢，这就是为什么⼀开始只花1.5⼩时，后⾯要3⼩时才能删除400万条记录的原因。
删除之前，做个完整备份。
我在删除前先保存当前索引的DDL，然后删除其索引，然后根据使⽤的删除条件建⽴⼀个临时的索引（这是提⾼速度的另外⼀个重要原因！）开始删除操作，完成之后再重建之前的索引。
如果需要保留的数据⽐较少的话，可以把要保留的数据备份出来。
在drop表。
重新创建，先不要急着创建索引、主键，把数据导回去，然后在建索引、约束之类的。
记得在删除的时候不要在记录⽇志的模式下⾯，否则⽇志⽂件就要爆了。
2、在My SQL数据库使⽤中，有的表存储数据量⽐较⼤，达到每天三百万条记录左右，此表中建⽴了三个索引，这些索引都是必须的，其他程序要使⽤。
由于要求此表中的数据只保留当天的数据，所以每当在凌晨的某⼀时刻当其他程序处理完其中的数据后要删除该表中昨天以及以前的数据，使⽤delete删除表中的上百万条记录时，MySQL删除速度⾮常缓慢每⼀万条记录需要⼤概4分钟左右，这样删除所有⽆⽤数据要达到⼋个⼩时以上，这是难以接受的。
查询MySQL官⽅⼿册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正⽐的，于是删除掉其中的两个索引后测试，发现此时删除速度相当快，⼀百万条记录在⼀分钟多⼀些，可是这两个索引其他模块在每天⼀次的数据整理中还要使⽤，于是想到了⼀个折中的办法：在删除数据之前删除这两个索引，此时需要三分钟多⼀些，然后删除其中⽆⽤数据，此过程需要不到两分钟，删除完成后重新创建索引，因为此时数据库中的数据相对较少，约三四⼗万条记录(此表中的数据每⼩时会增加约⼗万条)，创建索引也⾮常快，约⼗分钟左右。
SQL优化的⼏种⽅法及总结优化⼤纲：通过explain 语句帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
SQL语句中的IN包含的值不应该过多。
当只需要⼀条数据的时候，使⽤limit 1。
如果限制条件中其他字段没有索引，尽量少⽤or。
尽量⽤union all代替union。
不使⽤ORDER BY RAND()。
区分in和exists、not in和not exists。
使⽤合理的分页⽅式以提⾼分页的效率。
查询的数据过⼤，可以考虑使⽤分段来进⾏查询。
避免在where⼦句中对字段进⾏null值判断。
避免在where⼦句中对字段进⾏表达式操作。
必要时可以使⽤force index来强制查询⾛某个索引。
注意查询范围，between、>、<等条件会造成后⾯的索引字段失效。
关于JOIN优化。
优化使⽤1、mysql explane ⽤法 explane显⽰了mysql如何使⽤索引来处理select语句以及连接表。
可以帮助更好的索引和写出更优化的查询语句。
EXPLAIN SELECT*FROM l_line WHERE `status` =1and create_at >'2019-04-11';explain字段列说明table：显⽰这⼀⾏的数据是关于哪张表的type：这是重要的列，显⽰连接使⽤了何种类型。
从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、indexhe和allpossible_keys：显⽰可能应⽤在这张表中的索引。
如果为空，没有可能的索引。
可以为相关的域从where语句中选择⼀个合适的语句key：实际使⽤的索引。
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key_len：使⽤的索引的长度。
