今天一个客户反映网站某个页面很慢。初步分析是数据库查询造成的延时。
打开数据库的慢查询日志，监控到如下语句
# Time: 120115 1:09:37
# User@Host: sq_ttt[sq_ttt] @ localhost []
# Query_time: 3.895267 Lock_time: 0.000131 Rows_sent: 1 Rows_examined: 168835
use sq_ttt;
SET timestamp=1326560977;
SELECT A.*,A.aid AS id FROM p8_article A WHERE A.yz=1 AND A.fid IN (31) AND A.ispic=1 ORDER BY A.list DESC LIMIT 0,1;
这个查询用了3.8s时间。
于是进入数据库开始了这次分析。。。
首先看下表结构
CREATE TABLE `p8_article` (
`aid` mediumint(7) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`smalltitle` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
`fid` mediumint(7) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
`mid` mediumint(5) NOT NULL DEFAULT '0',
`fname` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',
`hits` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`pages` smallint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
`comments` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`posttime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`list` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`uid` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`username` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '',
`author` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '',
`copyfrom` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
`copyfromurl` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`titlecolor` varchar(15) NOT NULL DEFAULT '',
`fonttype` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`picurl` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '0',
`ispic` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`yz` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`yzer` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '',
`yztime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`levels` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0',
`levelstime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`keywords` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
`jumpurl` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`iframeurl` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`style` varchar(15) NOT NULL DEFAULT '',
`template` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
`target` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`ip` varchar(15) NOT NULL DEFAULT '',
`lastfid` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`money` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`buyuser` text NOT NULL,
`passwd` varchar(32) NOT NULL DEFAULT '',
`allowdown` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`allowview` varchar(150) NOT NULL DEFAULT '',
`editer` varchar(30) NOT NULL DEFAULT '',
`edittime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`begintime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`endtime` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`description` text NOT NULL,
`lastview` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`digg_num` mediumint(7) NOT NULL DEFAULT '0',
`digg_time` int(10) NOT NULL DEFAULT '0',
`forbidcomment` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`ifvote` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
`heart` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',
`htmlname` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '',
PRIMARY KEY (`aid`),
KEY `list` (`list`,`fid`,`yz`,`ispic`) USING BTREE
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=176567 DEFAULT CHARSET=gbk
然后我们采用explain看看是否使用了索引
mysql> explain SELECT A.list,A.aid AS id FROM p8_article A WHERE A.yz=1 AND A.fid IN (31) AND A.ispic=1 ORDER BY A.list DESC LIMIT 0,1;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | A | index | NULL | list | 9 | NULL | 1 | Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
可以发现使用了list索引，这个查询类型是index
注意：用explain分析的时候，这个type的速度顺序如下：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般我们优化，最少要到range。
不过今天的问题没有这样简单，因为当我删除索引后，发现即使不用索引也比这个快。
下面是我删掉全部索引的结果
mysql> SELECT A.list,A.aid AS id FROM p8_article A WHERE A.yz=1 AND A.fid IN (31) AND A.ispic=1 ORDER BY A.list DESC LIMIT 0,1;
+------------+------+
| list | id |
+------------+------+
| 1323887041 | 1312 |
+------------+------+
1 row in set (0.31 sec)
我们可以看到type是ALL，Extra里面还用了filesort.但即使这样，查询时间才0.31 sec
可以看到加了索引后，反而慢了。这也是我今天想说的一个问题：错误的索引可能会更慢！
调整索引
我们删掉list索引后，尝试重新建立这个复合索引。
mysql> create index list on p8_article(yz,fid,ispic,list);
Query OK, 175175 rows affected (2.80 sec)
Records: 175175 Duplicates: 0 Warnings: 0
这次索引的区别就在于顺序的改变，将list放在了最后。这个可以参考mysql联合索引的最左前缀。
这样在看看explain的状态
mysql> explain SELECT SQL_NO_CACHE A.list,A.aid AS id FROM p8_article A WHERE A.yz=1 AND A.fid IN (31) AND A.ispic=1 ORDER BY A.list DESC LIMIT 0,1;
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------------+------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------------+------+-------------+
| 1 | SIMPLE | A | ref | list | list | 5 | const,const,const | 37 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------------------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
现在显示查询时间为0.00 sec 基本可以忽略不计了。而经过索引的调整，网页的速度也确实得到了改善。
总结：索引错误的使用反而会拖慢查询，甚至比不用还慢。一定要根据最左前缀建立合适的索引，才可以起到加速查询的作用！
