MySQL中為什么簡單的一行查詢也會慢

這篇文章主要講解了“MySQL中為什么簡單的一行查詢也會慢”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“MySQL中為什么簡單的一行查詢也會慢”吧！

在MySQL中，有很多看上去邏輯相同，但性能卻差異巨大的SQL語句。對這些語句使用不當的話，就會不經意間導致整個數據庫的壓力變大。

案例一：條件字段函數操作

假設你現在維護了一個交易系統，其中交易記錄表tradelog包含交易流水號（tradeid）、交易員id（operator）、交易時間（t_modified）等字段。為了便于描述，我們先忽略其他字段。這個表的建表語句如下：

mysql> CREATE TABLE `tradelog` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `operator` int(11) DEFAULT NULL,
  `t_modified` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`),
  KEY `t_modified` (`t_modified`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

假設，現在已經記錄了從2016年初到2018年底的所有數據，運營部門有一個需求是，要統計發生在所有年份中7月份的交易記錄總數。這個邏輯看上去并不復雜，你的SQL語句可能會這么寫：

mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;

由于t_modified字段上有索引，于是你就很放心地在生產庫中執行了這條語句，但卻發現執行了特別久，才返回了結果。

如果你問DBA同事為什么會出現這樣的情況，他大概會告訴你：如果對字段做了函數計算，就用不上索引了，這是MySQL的規定。

現在你已經學過了InnoDB的索引結構了，可以再追問一句為什么？為什么條件是where t_modified='2018-7-1’的時候可以用上索引，而改成where month(t_modified)=7的時候就不行了？

下面是這個t_modified索引的示意圖。方框上面的數字就是month()函數對應的值。

                                                                圖1 t_modified索引示意圖

如果你的SQL語句條件用的是where t_modified='2018-7-1’的話，引擎就會按照上面綠色箭頭的路線，快速定位到 t_modified='2018-7-1’需要的結果。

實際上，B+樹提供的這個快速定位能力，來源于同一層兄弟節點的有序性。

但是，如果計算month()函數的話，你會看到傳入7的時候，在樹的第一層就不知道該怎么辦了。

也就是說，對索引字段做函數操作，可能會破壞索引值的有序性，因此優化器就決定放棄走樹搜索功能。

需要注意的是，優化器并不是要放棄使用這個索引。

在這個例子里，放棄了樹搜索功能，優化器可以選擇遍歷主鍵索引，也可以選擇遍歷索引t_modified，優化器對比索引大小后發現，索引t_modified更小，遍歷這個索引比遍歷主鍵索引來得更快。因此最終還是會選擇索引t_modified。

接下來，我們使用explain命令，查看一下這條SQL語句的執行結果。

                                                                           圖2 explain 結果

key="t_modified"表示的是，使用了t_modified這個索引；我在測試表數據中插入了10萬行數據，rows=100335，說明這條語句掃描了整個索引的所有值；Extra字段的Using index，表示的是使用了覆蓋索引。

也就是說，由于在t_modified字段加了month()函數操作，導致了全索引掃描。為了能夠用上索引的快速定位能力，我們就要把SQL語句改成基于字段本身的范圍查詢。按照下面這個寫法，優化器就能按照我們預期的，用上t_modified索引的快速定位能力了。

mysql> select count(*) from tradelog where
    -> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or
    -> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or 
    -> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');

當然，如果你的系統上線時間更早，或者后面又插入了之后年份的數據的話，你就需要再把其他年份補齊。

到這里我給你說明了，由于加了month()函數操作，MySQL無法再使用索引快速定位功能，而只能使用全索引掃描。

不過優化器在個問題上確實有“偷懶”行為，即使是對于不改變有序性的函數，也不會考慮使用索引。比如，對于select * from tradelog where id + 1 = 10000這個SQL語句，這個加1操作并不會改變有序性，但是MySQL優化器還是不能用id索引快速定位到9999這一行。所以，需要你在寫SQL語句的時候，手動改寫成 where id = 10000 -1才可以。

案例二：隱式類型轉換

接下來我再跟你說一說，另一個經常讓程序員掉坑里的例子。

我們一起看一下這條SQL語句：

mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;

交易編號tradeid這個字段上，本來就有索引，但是explain的結果卻顯示，這條語句需要走全表掃描。你可能也發現了，tradeid的字段類型是varchar(32)，而輸入的參數卻是整型，所以需要做類型轉換。

那么，現在這里就有兩個問題：

1. 數據類型轉換的規則是什么？

2. 為什么有數據類型轉換，就需要走全索引掃描？

先來看第一個問題，你可能會說，數據庫里面類型這么多，這種數據類型轉換規則更多，我記不住，應該怎么辦呢？

這里有一個簡單的方法，看 select “10” > 9的結果：

1. 如果規則是“將字符串轉成數字”，那么就是做數字比較，結果應該是1；

2. 如果規則是“將數字轉成字符串”，那么就是做字符串比較，結果應該是0。

驗證結果如圖3所示。

圖3 MySQL中字符串和數字轉換的效果示意圖

從圖中可知，select “10” > 9返回的是1，所以你就能確認MySQL里的轉換規則了：在MySQL中，字符串和數字做比較的話，是將字符串轉換成數字。

這時，你再看這個全表掃描的語句：

mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;

就知道對于優化器來說，這個語句相當于：

mysql> select * from tradelog where  CAST(tradid AS signed int) = 110717;

也就是說，這條語句觸發了我們上面說到的規則：對索引字段做函數操作，優化器會放棄走樹搜索功能。

現在，我留給你一個小問題，id的類型是int，如果執行下面這個語句，是否會導致全表掃描呢？

select * from tradelog where id="83126";

你可以先自己分析一下，再到數據庫里面去驗證確認。

接下來，我們再來看一個稍微復雜點的例子。

案例三：隱式字符編碼轉換

假設系統里還有另外一個表trade_detail，用于記錄交易的操作細節。為了便于量化分析和復現，我往交易日志表tradelog和交易詳情表trade_detail這兩個表里插入一些數據。

mysql> CREATE TABLE `trade_detail` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /*操作步驟*/
  `step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /*步驟信息*/
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `tradeid` (`tradeid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

insert into tradelog values(1, 'aaaaaaaa', 1000, now());
insert into tradelog values(2, 'aaaaaaab', 1000, now());
insert into tradelog values(3, 'aaaaaaac', 1000, now());

insert into trade_detail values(1, 'aaaaaaaa', 1, 'add');
insert into trade_detail values(2, 'aaaaaaaa', 2, 'update');
insert into trade_detail values(3, 'aaaaaaaa', 3, 'commit');
insert into trade_detail values(4, 'aaaaaaab', 1, 'add');
insert into trade_detail values(5, 'aaaaaaab', 2, 'update');
insert into trade_detail values(6, 'aaaaaaab', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(7, 'aaaaaaab', 4, 'commit');
insert into trade_detail values(8, 'aaaaaaac', 1, 'add');
insert into trade_detail values(9, 'aaaaaaac', 2, 'update');
insert into trade_detail values(10, 'aaaaaaac', 3, 'update again');
insert into trade_detail values(11, 'aaaaaaac', 4, 'commit');

這時候，如果要查詢id=2的交易的所有操作步驟信息，SQL語句可以這么寫：

mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /*語句Q1*/

                                                                             圖5 語句Q1的執行過程

圖中：

• 第1步，是根據id在tradelog表里找到L2這一行；

• 第2步，是從L2中取出tradeid字段的值；

• 第3步，是根據tradeid值到trade_detail表中查找條件匹配的行。explain的結果里面第二行的key=NULL表示的就是，這個過程是通過遍歷主鍵索引的方式，一個一個地判斷tradeid的值是否匹配。

進行到這里，你會發現第3步不符合我們的預期。因為表trade_detail里tradeid字段上是有索引的，我們本來是希望通過使用tradeid索引能夠快速定位到等值的行。但，這里并沒有。

如果你去問DBA同學，他們可能會告訴你，因為這兩個表的字符集不同，一個是utf8，一個是utf8mb4，所以做表連接查詢的時候用不上關聯字段的索引。這個回答，也是通常你搜索這個問題時會得到的答案。

但是你應該再追問一下，為什么字符集不同就用不上索引呢？

我們說問題是出在執行步驟的第3步，如果單獨把這一步改成SQL語句的話，那就是：

mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;

其中，$L2.tradeid.value的字符集是utf8mb4。

參照前面的兩個例子，你肯定就想到了，字符集utf8mb4是utf8的超集，所以當這兩個類型的字符串在做比較的時候，MySQL內部的操作是，先把utf8字符串轉成utf8mb4字符集，再做比較。

這個設定很好理解，utf8mb4是utf8的超集。類似地，在程序設計語言里面，做自動類型轉換的時候，為了避免數據在轉換過程中由于截斷導致數據錯誤，也都是“按數據長度增加的方向”進行轉換的。

因此， 在執行上面這個語句的時候，需要將被驅動數據表里的字段一個個地轉換成utf8mb4，再跟L2做比較。

也就是說，實際上這個語句等同于下面這個寫法：

select * from trade_detail  where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;

CONVERT()函數，在這里的意思是把輸入的字符串轉成utf8mb4字符集。

這就再次觸發了我們上面說到的原則：對索引字段做函數操作，優化器會放棄走樹搜索功能。

到這里，你終于明確了，字符集不同只是條件之一，連接過程中要求在被驅動表的索引字段上加函數操作，是直接導致對被驅動表做全表掃描的原因。

作為對比驗證，我給你提另外一個需求，“查找trade_detail表里id=4的操作，對應的操作者是誰”，再來看下這個語句和它的執行計劃。

mysql>select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;

圖7 SQL語句優化后的explain結果

這里，我主動把 l.tradeid轉成utf8，就避免了被驅動表上的字符編碼轉換，從explain結果可以看到，這次索引走對了。

小結

今天我給你舉了三個例子，其實是在說同一件事兒，即：對索引字段做函數操作，可能會破壞索引值的有序性，因此優化器就決定放棄走樹搜索功能。

第二個例子是隱式類型轉換，第三個例子是隱式字符編碼轉換，它們都跟第一個例子一樣，因為要求在索引字段上做函數操作而導致了全索引掃描。

MySQL的優化器確實有“偷懶”的嫌疑，即使簡單地把where id+1=1000改寫成where id=1000-1就能夠用上索引快速查找，也不會主動做這個語句重寫。

因此，每次你的業務代碼升級時，把可能出現的、新的SQL語句explain一下，是一個很好的習慣。

執行一行也慢為什么？

為了便于描述，我還是構造一個表，基于這個表來說明今天的問題。這個表有兩個字段id和c，并且我在里面插入了10萬行記錄。

mysql> CREATE TABLE `t` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `c` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB;

delimiter ;;
create procedure idata()
begin
  declare i int;
  set i=1;
  while(i<=100000)do
    insert into t values(i,i);
    set i=i+1;
  end while;
end;;
delimiter ;

call idata();

接下來，我會用幾個不同的場景來舉例，有些是前面的文章中我們已經介紹過的知識點，你看看能不能一眼看穿，來檢驗一下吧。

第一類：查詢長時間不返回

如圖1所示，在表t執行下面的SQL語句：

mysql> select * from t where id=1;

查詢結果長時間不返回。

                                                        圖2 Waiting for table metadata lock狀態示意圖

出現這個狀態表示的是，現在有一個線程正在表t上請求或者持有MDL寫鎖，把select語句堵住了。

在MySQL 5.7版本下復現這個場景，也很容易。如圖3所示，我給出了簡單的復現步驟。

圖4 查獲加表鎖的線程id

等flush

接下來，我給你舉另外一種查詢被堵住的情況。

我在表t上，執行下面的SQL語句：

mysql> select * from information_schema.processlist where id=1;

這里，我先賣個關子。

你可以看一下圖5。我查出來這個線程的狀態是Waiting for table flush，你可以設想一下這是什么原因。

圖5 Waiting for table flush狀態示意圖

這個狀態表示的是，現在有一個線程正要對表t做flush操作。MySQL里面對表做flush操作的用法，一般有以下兩個：

flush tables t with read lock;

flush tables with read lock;

這兩個flush語句，如果指定表t的話，代表的是只關閉表t；如果沒有指定具體的表名，則表示關閉MySQL里所有打開的表。

但是正常這兩個語句執行起來都很快，除非它們也被別的線程堵住了。

所以，出現Waiting for table flush狀態的可能情況是：有一個flush tables命令被別的語句堵住了，然后它又堵住了我們的select語句。

現在，我們一起來復現一下這種情況，復現步驟如圖6所示：

                                                           圖6 Waiting for table flush的復現步驟

在session A中，我故意每行都調用一次sleep(1)，這樣這個語句默認要執行10萬秒，在這期間表t一直是被session A“打開”著。然后，session B的flush tables t命令再要去關閉表t，就需要等session A的查詢結束。這樣，session C要再次查詢的話，就會被flush 命令堵住了。

圖7是這個復現步驟的show processlist結果。這個例子的排查也很簡單，你看到這個show processlist的結果，肯定就知道應該怎么做了。

                                                                        圖 8 行鎖復現

                                                                圖10 通過sys.innodb_lock_waits 查行鎖

可以看到，這個信息很全，4號線程是造成堵塞的罪魁禍首。而干掉這個罪魁禍首的方式，就是KILL QUERY 4或KILL 4。

不過，這里不應該顯示“KILL QUERY 4”。這個命令表示停止4號線程當前正在執行的語句，而這個方法其實是沒有用的。因為占有行鎖的是update語句，這個語句已經是之前執行完成了的，現在執行KILL QUERY，無法讓這個事務去掉id=1上的行鎖。

實際上，KILL 4才有效，也就是說直接斷開這個連接。這里隱含的一個邏輯就是，連接被斷開的時候，會自動回滾這個連接里面正在執行的線程，也就釋放了id=1上的行鎖。

第二類：查詢慢

經過了重重封“鎖”，我們再來看看一些查詢慢的例子。

先來看一條你一定知道原因的SQL語句：

mysql> select * from t where c=50000 limit 1;

由于字段c上沒有索引，這個語句只能走id主鍵順序掃描，因此需要掃描5萬行。

作為確認，你可以看一下慢查詢日志。注意，這里為了把所有語句記錄到slow log里，我在連接后先執行了 set long_query_time=0，將慢查詢日志的時間閾值設置為0。

圖12 掃描一行卻執行得很慢

是不是有點奇怪呢，這些時間都花在哪里了？

如果我把這個slow log的截圖再往下拉一點，你可以看到下一個語句，select * from t where id=1 lock in share mode，執行時掃描行數也是1行，執行時間是0.2毫秒。

圖14 兩個語句的輸出結果

第一個語句的查詢結果里c=1，帶lock in share mode的語句返回的是c=1000001。看到這里應該有更多的同學知道原因了。如果你還是沒有頭緒的話，也別著急。我先跟你說明一下復現步驟，再分析原因。

圖16 id=1的數據狀態

session B更新完100萬次，生成了100萬個回滾日志(undo log)。

帶lock in share mode的SQL語句，是當前讀，因此會直接讀到1000001這個結果，所以速度很快；而select * from t where id=1這個語句，是一致性讀，因此需要從1000001開始，依次執行undo log，執行了100萬次以后，才將1這個結果返回。

注意，undo log里記錄的其實是“把2改成1”，“把3改成2”這樣的操作邏輯，畫成減1的目的是方便你看圖。

小結

今天我給你舉了在一個簡單的表上，執行“查一行”，可能會出現的被鎖住和執行慢的例子。這其中涉及到了表鎖、行鎖和一致性讀的概念。

在實際使用中，碰到的場景會更復雜。但大同小異，你可以按照我在文章中介紹的定位方法，來定位并解決問題。

最后，我給你留一個問題吧。

我們在舉例加鎖讀的時候，用的是這個語句，select * from t where id=1 lock in share mode。由于id上有索引，所以可以直接定位到id=1這一行，因此讀鎖也是只加在了這一行上。

但如果是下面的SQL語句，

begin;
select * from t where c=5 for update;
commit;

這個語句序列是怎么加鎖的呢？加的鎖又是什么時候釋放呢？

上期問題時間

表結構如下：

mysql> CREATE TABLE `table_a` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `b` varchar(10) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB;

假設現在表里面，有100萬行數據，其中有10萬行數據的b的值是’1234567890’， 假設現在執行語句是這么寫的:

mysql> select * from table_a where b='1234567890abcd';

這時候，MySQL會怎么執行呢？

最理想的情況是，MySQL看到字段b定義的是varchar(10)，那肯定返回空呀。可惜，MySQL并沒有這么做。

那要不，就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去做匹配，肯定也沒能夠快速判斷出索引樹b上并沒有這個值，也很快就能返回空結果。

但實際上，MySQL也不是這么做的。

這條SQL語句的執行很慢，流程是這樣的：

1. 在傳給引擎執行的時候，做了字符截斷。因為引擎里面這個行只定義了長度是10，所以只截了前10個字節，就是’1234567890’進去做匹配；

2. 這樣滿足條件的數據有10萬行；

3. 因為是select *， 所以要做10萬次回表；

4. 但是每次回表以后查出整行，到server層一判斷，b的值都不是’1234567890abcd’;

5. 返回結果是空。

感謝各位的閱讀，以上就是“MySQL中為什么簡單的一行查詢也會慢”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對MySQL中為什么簡單的一行查詢也會慢這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！