我在面试的时候一问到同学数据库调优，大家就说加索引，除了加索引大家还知道别的么？或者索引相关的点你全部都知道么？聚簇索引，非聚簇索引，普通索引，唯一索引，change buffer，表锁、行锁、间隙锁以及行锁并发情况下的最大TPS是多少？还有索引为啥会选择错误？这些大家知道嘛？我觉得调优能回答的点还是很多很多的，我自己看了《MySQL实战》、《高性能MySQL》、《丁奇MySQL47讲》之后总结了自己去面试回答的一套逻辑，个人觉得是比较不错的一套逻辑，这套连招下来，一般面试官都会暗自对你竖起大拇指。这篇文章内容需要大家有一定的数据库基础知识，不过我想大家都点进来了，肯定都会了。正文数据库调优其实一般情况都是我们的SQL调优，SQL的调优就可以解决大部分问题了，当然也不排除SQL执行环节的调优。我们所谓的调优也就是在，执行器执行之前的分析器，优化器阶段完成的，不了解数据库组成结构的同学可以看下我主页的文章【数据库面试之数据库基础架构】那我们开发工作中怎么去调优的呢？一般在开发涉及SQL的业务都会去本地环境跑一遍SQL，用explain去看一下执行计划，看看分析的结果是否符合自己的预期，用没用到相关的索引，然后再去线上环境跑一下看看执行时间（这里只有查询语句，修改语句也无法在线上执行）。但是这里就要说到第一个坑了。排除缓存干扰因为在MySQL8.0之前我们的数据库是存在缓存这样的情况的，因为存在缓存，可能会发现sql怎么执行都是很快，当然第一次其实不快但是不容易注意到，但上线后因为数据变动频繁导致缓存经常失效，rt（Response time）时高时低。我们在执行SQL的时候，记得加上SQL NoCache去跑SQL，这样跑出来的时间就是真实的查询时间了。大家如果是8.0以上的版本就不用担心这个问题，如果是8.0之下的版本，记得排除缓存的干扰。Explain最开始提到了用执行计划去分析，我想explain是大家SQL调优都会回答到的吧。因为这基本上是写SQL的必备操作，那我现在问大家一个问题：explain你记得哪些字段，分别有什么含义？我默认大家都是有数据库基础的，所以每个我这里不具体讨论每个字段，怕大家忘记我贴一遍图大家自己回忆一下。那我再问大家一下，你们认为这个统计的行数就是完全对的么？索引一定会走到最优索引么？当然我都这么问了，你们肯定也知道结果了，行数只是一个接近的数字，不是完全正确的，索引也不一定就是走最优的，是可能走错的。我的总行数大概有10W行，但是我去用explain去分析sql的时候，就会发现只得到了9.4W，为啥行数只是个近视值呢？MySQL中数据的单位都是页，MySQL又采用了采样统计的方法，采样统计的时候，InnoDB默认会选择N个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。我们数据是一直在变的，所以索引的统计信息也是会变的，会根据一个阈值，重新做统计。至于MySQL索引可能走错也很好理解，如果走A索引要扫描100行，B索引只要20行，但是他可能选择走A索引，你可能会想MySQL是不是有病啊，其实不是的。一般走错都是因为优化器在选择的时候发现，走A索引没有额外的代价，比如走B索引并不能直接拿到我们的值，还需要回到主键索引才可以拿到，多了一次回表的过程，这个也是会被优化器考虑进去的。他发现走A索引不需要回表，没有额外的开销，所有他选错了。如果是上面的统计信息错了，那简单，我们用analyze table tablename 就可以重新统计索引信息了，所以在实践中，如果你发现explain的结果预估的rows值跟实际情况差距比较大，可以采用这个方法来处理。还有一个方法就是force index强制走正确的索引，或者优化SQL，最后实在不行，可以新建索引，或者删掉错误的索引。覆盖索引上面我提到了，可能需要回表这样的操作，那我们怎么能做到不回表呢？在自己的索引上就查到自己想要的，不要去主键索引查了。覆盖索引如果在我们建立的索引上就已经有我们需要的字段，就不需要回表了，在电商里面也是很常见的，我们需要去商品表通过各种信息查询到商品id，id一般都是主键，可能sql类似这样：因为商品id itemId一般都是主键，在size索引上肯定会有我们这个值，这个时候就不需要回主键表去查询id信息了。由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。联合索引还是商品表举例，我们需要根据他的名称，去查他的库存，假设这是一个很高频的查询请求，你会怎么建立索引呢？大家可以思考上面的回表的消耗对SQL进行优化。是的建立一个，名称和库存的联合索引，这样名称查出来就可以看到库存了，不需要查出id之后去回表再查询库存了，联合索引在我们开发过程中也是常见的，但是并不是可以一直建立的，大家要思考索引占据的空间。最左匹配原则大家在写sql的时候，最好能利用到现有的SQL最大化利用，像上面的场景，如果利用一个模糊查询 itemname like 't-shirt%‘，这样还是能利用到这个索引的，而且如果有这样的联合索引，大家也没必要去新建一个商品名称单独的索引了。很多时候我们索引可能没建对，那你调整一下顺序，可能就可以优化到整个SQL了。索引下推你已经知道了前缀索引规则，那我就说一个官方帮我们优化的东西，索引下推。select * from itemcenter where name like 't-shirt%' and size=22 and age = 20;所以这个语句在搜索索引树的时候，只能用 “t-shirt”，找到第一个满足条件的记录ID1，当然，这还不错，总比全表扫描要好。然后呢？当然是判断其他条件是否满足，比如size。在MySQL 5.6之前，只能从ID1开始一个个回表，到主键索引上找出数据行，再对比字段值。而MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。唯一索引普通索引选择难题这个在我的面试视频里面其实问了好几次了，核心是需要回答到change buffer，那change buffer又是个什么东西呢？当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新，而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InooDB会将这些更新操作缓存在change buffer中，这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了。在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行change buffer中与这个页有关的操作，通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。需要说明的是，虽然名字叫作change buffer，实际上它是可以持久化的数据。也就是说，change buffer在内存中有拷贝，也会被写入到磁盘上。将change buffer中的操作应用到原数据页，得到最新结果的过程称为merge。除了访问这个数据页会触发merge外，系统有后台线程会定期merge。在数据库正常关闭（shutdown）的过程中，也会执行merge操作。显然，如果能够将更新操作先记录在change buffer，减少读磁盘，语句的执行速度会得到明显的提升。而且，数据读入内存是需要占用buffer pool的，所以这种方式还能够避免占用内存，提高内存利用率那么，什么条件下可以使用change buffer呢？对于唯一索引来说，所有的更新操作都要先判断这个操作是否违反唯一性约束。要判断表中是否存在这个数据，而这必须要将数据页读入内存才能判断，如果都已经读入到内存了，那直接更新内存会更快，就没必要使用change buffer了。因此，唯一索引的更新就不能使用change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。change buffer用的是buffer pool里的内存，因此不能无限增大，change buffer的大小，可以通过参数innodb_change_buffer_max_size来动态设置，这个参数设置为50的时候，表示change buffer的大小最多只能占用buffer pool的50%。将数据从磁盘读入内存涉及随机IO的访问，是数据库里面成本最高的操作之一，change buffer因为减少了随机磁盘访问，所以对更新性能的提升是会很明显的。change buffer的使用场景因为merge的时候是真正进行数据更新的时刻，而change buffer的主要目的就是将记录的变更动作缓存下来，所以在一个数据页做merge之前，change buffer记录的变更越多（也就是这个页面上要更新的次数越多），收益就越大。因此，对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时change buffer的使用效果最好，这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发merge过程。这样随机访问IO的次数不会减少，反而增加了change buffer的维护代价，所以，对于这种业务模式来说，change buffer反而起到了副作用。前缀索引我们存在邮箱作为用户名的情况，每个人的邮箱都是不一样的，那我们是不是可以在邮箱上建立索引，但是邮箱这么长，我们怎么去建立索引呢？MySQL是支持前缀索引的，也就是说，你可以定义字符串的一部分作为索引。默认地，如果你创建索引的语句不指定前缀长度，那么索引就会包含整个字符串。我们是否可以建立一个区分度很高的前缀索引，达到优化和节约空间的目的呢？使用前缀索引，定义好长度，就可以做到既节省空间，又不用额外增加太多的查询成本。上面说过覆盖索引了，覆盖索引是不需要回表的，但是前缀索引，即使你的联合索引已经包涵了相关信息，他还是会回表，因为他不确定你到底是不是一个完整的信息。很长的字段，想做索引我们怎么去优化他呢？因为存在一个磁盘占用的问题，索引选取的越长，占用的磁盘空间就越大，相同的数据页能放下的索引值就越少，搜索的效率也就会越低。你可以substring()函数截取掉前面的，然后建立索引。但比如所有人的身份证都是区域开头的，同区域的人很多，那怎么做良好的区分呢？REVERSE（）函数翻转一下，区分度可能就高了。这些操作都用到了函数，我就说一下函数的坑。条件字段函数操作日常开发过程中，大家经常对很多字段进行函数操作，如果对日期字段操作，浮点字符操作等等，大家需要注意的是，如果对字段做了函数计算，就用不上索引了，这是MySQL的规定。对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，因此优化器就决定放弃走树搜索功能。需要注意的是，优化器并不是要放弃使用这个索引。这个时候大家可以用一些取巧的方法，比如 select * from tradelog where id + 1 = 10000 就走不上索引，select * from tradelog where id = 9999就可以。隐式类型转换select * from t where id = 1如果id是字符类型的，1是数字类型的，你用explain会发现走了全表扫描，根本用不上索引，为啥呢？因为MySQL底层会对你的比较进行转换，相当于加了 CAST( id AS signed int) 这样的一个函数，上面说过函数会导致走不上索引。隐式字符编码转换还是一样的问题，如果两个表的字符集不一样，一个是utf8mb4，一个是utf8，因为utf8mb4是utf8的超集，所以一旦两个字符比较，就会转换为utf8mb4再比较。转换的过程相当于加了CONVERT(id USING utf8mb4)函数，那又回到上面的问题了，用到函数就用不上索引了。还有大家一会可能会遇到mysql突然卡顿的情况，那可能是MySQLflush了。flushredo log大家都知道，也就是我们对数据库操作的日志，他是在内存中的，每次操作一旦写了redo log就会立马返回结果，但是这个redo log总会找个时间去更新到磁盘，这个操作就是flush。在更新之前，当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页“。那什么时候会flush呢？InnoDB的redo log写满了，这时候系统会停止所有更新操作，把checkpoint往前推进，redo log留出空间可以继续写。系统内存不足，当需要新的内存页，而内存不够用的时候，就要淘汰一些数据页，空出内存给别的数据页使用。如果淘汰的是“脏页”，就要先将脏页写到磁盘。你一定会说，这时候难道不能直接把内存淘汰掉，下次需要请求的时候，从磁盘读入数据页，然后拿redo log出来应用不就行了？这里其实是从性能考虑的，如果刷脏页一定会写盘，就保证了每个数据页有两种状态：一种是内存里存在，内存里就肯定是正确的结果，直接返回；另一种是内存里没有数据，就可以肯定数据文件上是正确的结果，读入内存后返回。这样的效率最高。MySQL认为系统“空闲”的时候，只要有机会就刷一点“脏页”。MySQL正常关闭，这时候，MySQL会把内存的脏页都flush到磁盘上，这样下次MySQL启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。那我们怎么做才能把握flush的时机呢？Innodb刷脏页控制策略，我们每个电脑主机的io能力是不一样的，你要正确地告诉InnoDB所在主机的IO能力，这样InnoDB才能知道需要全力刷脏页的时候，可以刷多快。这就要用到innodb_io_capacity这个参数了，它会告诉InnoDB你的磁盘能力，这个值建议设置成磁盘的IOPS，磁盘的IOPS可以通过fio这个工具来测试。正确地设置innodb_io_capacity参数，可以有效的解决这个问题。这中间有个有意思的点，刷脏页的时候，旁边如果也是脏页，会一起刷掉的，并且如果周围还有脏页，这个连带责任制会一直蔓延，这种情况其实在机械硬盘时代比较好，一次IO就解决了所有问题。但是现在都是固态硬盘了，innodb_flush_neighbors=0这个参数可以不产生连带制，在MySQL 8.0中，innodb_flush_neighbors参数的默认值已经是0了。资料参考：《MySQL实战》、《高性能MySQL》、《丁奇MySQL47讲》总结Mysql调优还不算全，行锁、表锁、间隙锁、同步场景等等都没怎么提到，因为他们的场景比较复杂，每种都可以单独开一篇了，等我更新总结给到大家。除此之外，大家的格局也要打开一点，可以从整体的服务架构上去答，比如微服务部署、Redis缓存、读写分离、分库分表等等。我后面会每周都更新几篇技术和面试技巧系列文章，非常感谢各位同学能看到这里，如果这个文章写得还不错，   求点赞👍 求关注❤️  求分享👥 创作不易，各位的支持和认可，就是我创作的动力，我们下篇文章见！