mysql 查询的时候加了索引 查询还是很慢怎么办
发布网友
发布时间：2022-04-22 04:31
共3个回答
热心网友
时间：2022-04-07 17:52
MySQL的最佳是单表百万级,一旦上到千万级就慢了,只能分表,分表不行就集群或者换数据库吧。
1.SQL你基础不怎么好 ，sql中尽量少使用 select *
2.索引字段类型注意下
这两个优化好 一般速度不会很慢 ，再慢的话 看下你数据库服务器吧
热心网友
时间：2022-04-07 19:10
优化语句,呗,如果语句也不复杂,就是你的连接不稳定了
热心网友
时间：2022-04-07 20:45
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 4，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：4”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。
