我熟练应用ctrl c和ctrl v 开发curd代码好多年了。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。
那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？
有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？
今天这篇文章，我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些，并给出原因和解决方案。
数据库查询流程
我们先来看下，一条查询语句下来，会经历哪些流程。
比如我们有一张数据库表
TABLE `user` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名字',
`age` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '年龄',
`gender` int(8) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '性别',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_age` (`age`),
KEY `idx_gender` (`gender`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
我们平常写的应用代码（go或C++之类的），这时候就叫客户端了。
客户端底层会带着账号密码，尝试向mysql建立一条TCP长链接。
mysql的连接管理模块会对这条连接进行管理。
建立连接后，客户端执行一条查询sql语句。比如：
select * from user where gender = 1 and age = 100;
客户端会将sql语句通过网络连接给mysql。
mysql收到sql语句后，会在分析器中先判断下SQL语句有没有语法错误，比如select，如果少打一个l，写成slect，则会报错You have an error in your SQL syntax;。这个报错对于我这样的手残党来说可以说是很熟悉了。
接下来是优化器，在这里会根据一定的规则选择该用什么索引。
之后，才是通过执行器去调用存储引擎的接口函数。
存储引擎类似于一个个组件，它们才是mysql真正获取一行行数据并返回数据的地方，存储引擎是可以替换更改的，既可以用不支持事务的MyISAM，也可以替换成支持事务的Innodb。这个可以在建表的时候指定。比如
CREATE TABLE `user` ( ...) ENGINE=InnoDB;
现在最常用的是InnoDB。
我们就重点说这个。
InnoDB中，因为直接操作磁盘会比较慢，所以加了一层内存提提速，叫buffer pool，这里面，放了很多内存页，每一页16KB，有些内存页放的是数据库表里看到的那种一行行的数据，有些则是放的索引信息。
查询SQL到了InnoDB中。会根据前面优化器里计算得到的索引，去查询相应的索引页，如果不在buffer pool里则从磁盘里加载索引页。再通过索引页加速查询，得到数据页的具体位置。如果这些数据页不在buffer pool中，则从磁盘里加载进来。
这样我们就得到了我们想要的一行行数据。
最后将得到的数据结果返回给客户端。
慢查询分析
如果上面的流程比较慢的话，我们可以通过开启profiling看到流程慢在哪。
mysql> set profiling=ON;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql> show variables like 'profiling';
+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| profiling | ON |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
然后正常执行sql语句。
这些SQL语句的执行时间都会被记录下来，此时你想查看有哪些语句被记录下来了，可以执行 show profiles;
mysql> show profiles;
+----------+------------+---------------------------------------------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+---------------------------------------------------+
| 1 | 0.06811025 | select * from user where age>=60 |
| 2 | 0.00151375 | select * from user where gender = 2 and age = 80 |
| 3 | 0.00230425 | select * from user where gender = 2 and age = 60 |
| 4 | 0.00070400 | select * from user where gender = 2 and age = 100 |
| 5 | 0.07797650 | select * from user where age!=60 |
+----------+------------+---------------------------------------------------+
5 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
关注下上面的query_id，比如select * from user where age>=60对应的query_id是1，如果你想查看这条SQL语句的具体耗时，那么可以执行以下的命令。
mysql> show profile for query 1;
+----------------------+----------+
| Status | Duration |
+----------------------+----------+
| starting | 0.000074 |
| checking permissions | 0.000010 |
| Opening tables | 0.000034 |
| init | 0.000032 |
| System lock | 0.000027 |
| optimizing | 0.000020 |
| statistics | 0.000058 |
| preparing | 0.000018 |
| executing | 0.000013 |
| Sending data | 0.067701 |
| end | 0.000021 |
| query end | 0.000015 |
| closing tables | 0.000014 |
| freeing items | 0.000047 |
| cleaning up | 0.000027 |
+----------------------+----------+
15 rows in set, 1 warning (0.00 sec)
通过上面的各个项，大家就可以看到具体耗时在哪。比如从上面可以看出Sending data的耗时最大，这个是指执行器开始查询数据并将数据发送给客户端的耗时，因为我的这张表符合条件的数据有好几万条，所以这块耗时最大，也符合预期。
一般情况下，我们开发过程中，耗时大部分时候都在Sending data阶段，而这一阶段里如果慢的话，最容易想到的还是索引相关的原因。
索引相关原因
索引相关的问题，一般能用explain命令帮助分析。通过它能看到用了哪些索引，大概会扫描多少行之类的信息。
mysql会在优化器阶段里看下选择哪个索引，查询速度会更快。
一般主要考虑几个因素，比如：
选择这个索引大概要扫描多少行（rows）
为了把这些行取出来，需要读多少个16kb的页
走普通索引需要回表，主键索引则不需要，回表成本大不大？
回到show profile中提到的sql语句，我们使用explain select * from user where age>=60 分析一下。
上面的这条语句，使用的type为ALL，意味着是全表扫描，possible_keys是指可能用得到的索引，这里可能使用到的索引是为age建的普通索引，但实际上数据库使用的索引是在key那一列，是NULL。也就是说这句sql不走索引，全表扫描。
这个是因为数据表里，符合条件的数据行数（rows）太多，如果使用age索引，那么需要将它们从age索引中读出来，并且age索引是普通索引，还需要回表找到对应的主键才能找到对应的数据页。算下来还不如直接走主键划算。于是最终选择了全表扫描。
当然上面只是举了个例子，实际上，mysql执行sql时，不用索引或者用的索引不符合我们预期这件事经常发生，索引失效的场景有很多，比如用了不等号，隐式转换等，这个相信大家背八股文的时候也背过不少了，我也不再赘述。
聊两个生产中容易遇到的问题吧。
索引不符合预期
实际开发中有些情况比较特殊，比如有些数据库表一开始数据量小，索引少，执行sql时，确实使用了符合你预期的索引。但随时时间边长，开发的人变多了，数据量也变大了，甚至还可能会加入一些其他重复多余的索引，就有可能出现用着用着，用到了不符合你预期的其他索引了。从而导致查询突然变慢。
这种问题，也好解决，可以通过force index指定索引。比如
通过explain可以看出，加了force index之后，sql就选用了idx_age这个索引了。
走了索引还是很慢
有些sql，用explain命令看，明明是走索引的，但还是很慢。一般是两种情况：
第一种是索引区分度太低，比如网页全路径的url链接，这拿来做索引，一眼看过去全都是同一个域名，如果前缀索引的长度建得不够长，那这走索引跟走全表扫描似的，正确姿势是尽量让索引的区分度更高，比如域名去掉，只拿后面URI部分去做索引。
第二种是索引中匹配到的数据太大，这时候需要关注的是explain里的rows字段了。
它是用于预估这个查询语句需要查的行数的，它不一定完全准确，但可以体现个大概量级。
当它很大时，一般常见的是下面几种情况。
如果这个字段具有唯一的属性，比如电话号码等，一般是不应该有大量重复的，那可能是你代码逻辑出现了大量重复插入的操作，你需要检查下代码逻辑，或者需要加个唯一索引限制下。
如果这个字段下的数据就是会很大，是否需要全部拿？如果不需要，加个
limit限制下。如果确实要拿全部，那也不能一次性全拿，今天你数据量小，可能一次取一两万都没啥压力，万一哪天涨到了十万级别，那一次性取就有点吃不消了。你可能需要分批次取，具体操作是先用order by id排序一下，拿到一批数据后取最大id作为下次取数据的起始位置。
连接数过小
索引相关的原因我们聊完了，我们来聊聊，除了索引之外，还有哪些因素会限制我们的查询速度的。
我们可以看到，mysql的server层里有个连接管理，它的作用是管理客户端和mysql之间的长连接。
正常情况下，客户端与server层如果只有一条连接，那么在执行sql查询之后，只能阻塞等待结果返回，如果有大量查询同时并发请求，那么后面的请求都需要等待前面的请求执行完成后，才能开始执行。
因此很多时候我们的应用程序，比如go或java这些，会打印出sql执行了几分钟的日志，但实际上你把这条语句单独拎出来执行，却又是毫秒级别的。这都是因为这些sql语句在等待前面的sql执行完成。
怎么解决呢？
如果我们能多建几条连接，那么请求就可以并发执行，后面的连接就不用等那么久了。
而连接数过小的问题，受数据库和客户端两侧同时限制。
数据库连接数过小
Mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。
可以通过设置mysql的max_connections参数，更改数据库的最大连接数。
mysql> set global max_connections= 500;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> show variables like 'max_connections';
+-----------------+-------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-------+
| max_connections | 500 |
+-----------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
上面的操作，就把最大连接数改成了500。
应用侧连接数过小
数据库连接大小是调整过了，但貌似问题还是没有变化？还是有很多sql执行达到了几分钟，甚至超时？
那有可能是因为你应用侧（go，java写的应用，也就是mysql的客户端）的连接数也过小。
应用侧与mysql底层的连接，是基于TCP协议的长链接，而TCP协议，需要经过三次握手和四次挥手来实现建连和释放。如果我每次执行sql都重新建立一个新的连接的话，那就要不断握手和挥手，这很耗时。所以一般会建立一个长连接池，连接用完之后，塞到连接池里，下次要执行sql的时候，再从里面捞一条连接出来用，非常环保。
我们一般写代码的时候，都会通过第三方的orm库来对数据库进行操作，而成熟的orm库，百分之一千万都会有个连接池。
而这个连接池，一般会有个大小。这个大小就控制了你的连接数最大值，如果说你的连接池太小，都还没有数据库的大，那调了数据库的最大连接数也没啥作用。
一般情况下，可以翻下你使用的orm库的文档，看下怎么设置这个连接池的大小，就几行代码的事情，改改就好。比如go语言里的gorm里是这么设置的
func Init() {
db, err := gorm.Open(mysql.Open(conn), config)
sqlDB, err := db.DB()
// SetMaxIdleConns 设置空闲连接池中连接的最大数量
sqlDB.SetMaxIdleConns(200)
// SetMaxOpenConns 设置打开数据库连接的最大数量
sqlDB.SetMaxOpenConns(1000)
buffer pool太小
连接数是上去了，速度也提升了。
曾经遇到过面试官会追问，有没有其他办法可以让速度更快呢？
那必须要眉头紧锁，假装思考，然后说：有的。
我们在前面的数据库查询流程里，提到了进了innodb之后，会有一层内存buffer pool，用于将磁盘数据页加载到内存页中，只要查询到buffer pool里有，就可以直接返回，否则就要走磁盘IO，那就慢了。
也就是说，如果我的buffer pool 越大，那我们能放的数据页就越多，相应的，sql查询时就更可能命中buffer pool，那查询速度自然就更快了。
可以通过下面的命令查询到buffer pool的大小，单位是Byte。
mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+-----------+
| innodb_buffer_pool_size | 134217728 |
+-------------------------+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
也就是128Mb。
如果想要调大一点。可以执行
mysql> set global innodb_buffer_pool_size = 536870912;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
+-------------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+-----------+
| innodb_buffer_pool_size | 536870912 |
+-------------------------+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
这样就把buffer pool增大到512Mb了。
但是吧，如果buffer pool大小正常，只是别的原因导致的查询变慢，那改buffer pool毫无意义。
但问题又来了。
怎么知道buffer pool是不是太小了？
这个我们可以看buffer pool的缓存命中率。
通过 show status like 'Innodb_buffer_pool_%';可以看到跟buffer pool有关的一些信息。
Innodb_buffer_pool_read_requests表示读请求的次数。
Innodb_buffer_pool_reads 表示从物理磁盘中读取数据的请求次数。
所以buffer pool的命中率就可以这样得到：
buffer pool 命中率 = 1 - (Innodb_buffer_pool_reads/Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100%
比如我上面截图里的就是，1 - (405/2278354) = 99.98%。可以说命中率非常高了。
一般情况下buffer pool命中率都在99%以上，如果低于这个值，才需要考虑加大innodb buffer pool的大小。
当然，还可以把这个命中率做到监控里，这样半夜sql变慢了，早上上班还能定位到原因，就很舒服。
还有哪些骚操作？
前面提到的是在存储引擎层里加入了buffer pool用于缓存内存页，这样可以加速查询。
那同样的道理，server层也可以加个缓存，直接将第一次查询的结果缓存下来，这样下次查询就能立刻返回，听着挺美的。
按道理，如果命中缓存的话，确实是能为查询加速的。但这个功能限制很大，其中最大的问题是只要数据库表被更新过，表里面的所有缓存都会失效，数据表频繁的更新，就会带来频繁的缓存失效。所以这个功能只适合用于那些不怎么更新的数据表。
另外，这个功能在8.0版本之后，就被干掉了。所以这功能用来聊聊天可以，没必要真的在生产中使用啊。
总结
数据查询过慢一般是索引问题，可能是因为选错索引，也可能是因为查询的行数太多。
客户端和数据库连接数过小，会限制sql的查询并发数，增大连接数可以提升速度。
innodb里会有一层内存buffer pool用于提升查询速度，命中率一般>99%，如果低于这个值，可以考虑增大buffer pool的大小，这样也可以提升速度。
查询缓存（query cache）确实能为查询提速，但一般不建议打开，因为限制比较大，并且8.0以后的Mysql里已经将这个功能干掉了。
