深入分析MySQL Sending data查询慢问题

站长资源 2024/11/24 佚名

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通过一个实例给大家分享了MySQL Sending data表查询慢问题解决办法。

最近在代码优化中，发现了一条sql语句非常的慢，于是就用各种方法进行排查，最后终于找到了原因。

一、事故现场

SELECT og.goods_barcode, og.color_id, og.size_id, SUM(og.goods_number) AS sold_number FROM order o 
LEFT JOIN order_goods og ON o.order_id = og.order_id WHERE o.is_send = 0 AND o.shipping_status = 0 
AND o.create_time > '2017-10-10 00:00:00' AND o.ck_id = 1 AND og.goods_id = 13421 AND o.is_separate = 1 AND o.order_status IN (0, 1) AND og.is_separate = 1 
GROUP BY og.color_id, og.size_id

上面的这条语句是一个联表分组查询语句。

执行结果：

我们可以看到，这条语句用了 1.300 秒, 而 Sending data 就用了 1.28 秒，占用了将近 99% 的时间，所以，我们对这个进行优化。

怎么优化呢？

二、SQL语句分析三板斧

1、explain分析

对上边的语句进行 explain 分析：

explain SELECT og.goods_barcode, og.color_id, og.size_id, SUM(og.goods_number) AS sold_number FROM order o 
LEFT JOIN order_goods og ON o.order_id = og.order_id WHERE o.is_send = 0 AND o.shipping_status = 0 
AND o.create_time > '2017-10-10 00:00:00' AND o.ck_id = 1 AND og.goods_id = 13421 AND o.is_separate = 1 AND o.order_status IN (0, 1) AND og.is_separate = 1 
GROUP BY og.color_id, og.size_id

执行结果：

通过explain, 我们可以看到上边的语句，有用到索引key。

2、show processlist

explain看不出问题，那到底慢在哪里呢？

于是想到了使用 show processlist 查看sql语句执行状态，查询结果如下：

发现很长一段时间，查询都处在 “Sending data”状态

查询一下“Sending data”状态的含义，原来这个状态的名称很具有误导性，所谓的“Sending data”并不是单纯的发送数据，而是包括“收集 + 发送数据”。

这里的关键是为什么要收集数据，原因在于：mysql使用“索引”完成查询结束后，mysql得到了一堆的行id，如果有的列并不在索引中，mysql需要重新到“数据行”上将需要返回的数据读取出来返回个客户端。

3、show profile

为了进一步验证查询的时间分布，于是使用了 show profile 命令来查看详细的时间分布

首先打开配置：set profiling=on;

执行完查询后，使用show profiles查看query id;

使用show profile for query query_id查看详细信息;

三、排查优化

1.排查对比

经过以上步骤，已经确定查询慢是因为大量的时间耗费在了Sending data状态上，结合Sending data的定义，将目标聚焦在查询语句的返回列上面

经过一一排查，最后定为到一个description的列上，这个列的设计为：descriptionvarchar(8000) DEFAULT NULL COMMENT '游戏描述',

于是采取了对比的方法，看看“不返回description的结果”如何。show profile的结果如下：

【解决方法】

找到了问题的根本原因，解决方法也就不难了。有几种方法：

1）查询时去掉description的查询，但这受限于业务的实现，可能需要业务做较大调整

2）表结构优化，将descripion拆分到另外的表，这个改动较大，需要已有业务配合修改，且如果业务还是要继续查询这个description的信息，则优化后的性能也不会有很大提升。

MySQL,Sending,data

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2024年11月24日

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