解决方法一
分析慢SQL日志以及CPU使用率监控指标来定位效率低的SQL查询,再查看SQL执行计划来优化相关查询效率低的SQL语句。
- 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及对应的执行计划,来定位查询运行缓慢的原因。查询关系数据库MySQL版慢日志,请参见 查看慢日志。
- 查看关系数据库MySQL版实例的CPU使用率指标,协助定位问题。
- 创建添加只读实例负责部分查询业务,减轻主实例负载,分担主数据库查询压力。
- 多表关联查询时,关联字段要加上索引。
- 尽量避免用select * 语句进行全表扫描,可以指定字段或者添加where条件。
- like条件中以%开头会引起索引失效,不用%开头(或者以%结尾)可以使用索引。
- 不要在索引列上进行运算操作。
- 避免SQL中出现不必要的隐式类型转换。
- 涉及到order by/group by的语句,将where条件和order/group的字段作为联合索引,排序方法要一致。
- 联合索引遵循最左侧原则,将where使用最频繁的列放在最左侧。
解决方法二
分析当前数据库正在运行线程来定位效率低的SQL,再优化这些低效SQL语句来降低实例的CPU使用率以提升系统性能。具体步骤如下:
- 连接MySQL实例。具体操作请参见 实例连接方式介绍 ,查看连接实例的内容。
- 执行 show full processlist 命令查看当前MySQL正在进行的线程,包括线程的状态、是否锁表等,可以实时地查看当前SQL的执行情况,定位效率低的查询。
- 运行此sql语句:select * from information_schema.processlist where user='$业务用户' and Command<>'sleep' order by time desc limit 50。
- 得到需要优化的查询后,可获知执行耗时长、资源消耗大,执行次数频繁的SQL语句。可采取对应措施进行优化,保持数据库性能的稳定性。