慢查询优化方案

如果你的项目中出现了一些查询超时情况，很可能是项目中有了一些慢查询的情况产生，下面就慢查询的排查和解决方案进行一番分析。

sql排查方式

首先，如何排查sql是否走了索引，通过explain关键字找出sql的执行计划，通过在对执行计划的分析，找出某表关联部分是否走了索引。
具体语法：

explain select * from table_name;

具体执行计划的指标含义，详见：Sql执行计划的一些指标含义

让不走索引的sql走索引

mysql有个特别神奇的东西叫做索引，一个sql走或不走索引，查询效率差别极大，因此大部分的查询效率问题都是不走索引造成的，也就意味着，只要找到不走索引的原因，就能解决大部分查询效率的问题。因此专门开了一个文章罗列不走索引的情况，欢迎大家补充或指正。
不走索引的情况及一些规避方案

联合索引，避免回表

众所周知，联合索引的叶子节点存储了索引字段的值，因此，合理的设计联合索引，可以避免回表操作。比如：我的表中有四十个字段，但是查询频率比较高的只有a，b，c三个字段，这时候，如果我想进一步提升效率，我可以将abc三个字段设计一个联合索引，查询的速度就会有进一步提升。

特殊优化，深度分页

深度分页： 指的是在分页查询的时候，页数标记的特别高（如查询第10000页的数据），这样，如果正常查询的sql会出现 select * from table_name limit 10000,10 的sql出现，会造成极大的性能问题。因此深度分页问题需要有一定的优化。

方案一：从业务方面搞定，因为很多业务根本用不到那么多分页，那么就可以限制最大分页的页数，比如百度的最大显示页码就只有76页。

业务方面如果搞不定，只能通过技术手段搞定，那么我们就分析一下问题出在哪？

我们能够想到，性能瓶颈出在了limit页码过大的问题上，我们知道，索引的结构（B+树）有一个特性，就是叶子节点之间依靠双向链表连接，这个特性主要是针对范围查询做的优化，因此在进行分页查询的时候，我们会直接通过链表进行查询，问题就出在了这里，由于页码过大，而且查询字段过多，每次查询时候需要回表，所以链表在遍历的时候时间过长，造成了性能瓶颈。因此引申出了下面两个优化方案。

方案二：分页查询时将id作为查询条件传过来，然后往后查十条，这样可以先通过索引锁定到第一条数据，然后通过链表往后遍历十条数据，从而达到优化的效果。
如果你的已有的方案不是那么方便改，可以考虑下边的方案。

方案三：在sql中先分页查询到id（不需回表查询速度较快），然后在进行表关联进行分页查询，具体sql如下（类似）：

select table.* from table_name as table inner join ( select id from table limit 3000000,10 ) as tmp on tmp.id=table.id;

突破瓶颈，分库分表

分库

每个数据库是有一个最大连接数的，超过这个连接数会查询超时，所以，在你的项目的并发量超过一定量级之后，你就需要考虑分库了，至于具体分多少个库，看实际QPS量有多少，一个库默认的连接数是100，按照具体QPS推算需要分出多少个库。

分表

分表又分为水平分表和垂直分表。
水平分表： 是将一张表的字段拆分到两张表上，从而达到单表数据存储量降低的目的。一般应用的场景都是按照业务含义拆分，可以拆分成多张一对一的表，各个表通过主键关联，比如将sku表拆分成sku基础信息表，sku扩展表，sku状态表，等等。
垂直分表： 是单表数据过多后，会导致数据查询时候读盘次数增加，从而查询效率降低，这时候就考虑将数据分到多张表上，通常做法是确定一个拆分键，将拆分键进行一定的算法（比如：hash运算后按照分表数取模），最终落到某张表中。
基本上单表量级超过两千万就可以考虑分表了，分多少表按照 最大量级除以500-1000万 左右数据计算。至于为什么最大阈值是两千万，可以看下 mysql B+树 索引机制 及 InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？ 深入了解一下。

削峰操作，临时缓存

有一种慢查询的情况是出在了一种峰值查询的时候，就是有时候会出现定时任务批量处理数据的情况，但是定时任务过于集中，导致某一个短暂的时间段QPS暴增，从而数据库扛不住压力，出现了慢查询甚至于数据库崩溃，由于是峰值的问题，扩容机器又很浪费，不扩容又扛不住压力，为了避免这类问题，可以考虑引入缓存机制进行削峰操作，通过缓存机制短暂的保存数据库信息，让峰值的请求都压在缓存上，从而间接的避免了慢查询的情况。

当然，无论是使用缓存中间件Redis，或者内存中间件MemoryCache都可以解决这类问题。

更换思路，曲线救国

如果是在查询效率提升不上去，就考虑更换查询中间件吧，使用大数据的处理方式，比如，落ElasticSearch查询。