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<强> 1。无索引,索引失效导致慢查询
如果在一张几千万数据的表中以一个没有索引的列作为查询条件,大部分情况下查询会非常耗时,这种查询毫无疑问是一个慢SQL查询。所以对于大数据量的查询,需要建立适合的索引来优化查询。
虽然很多时候建立了索引,但在一些特定的场景下,索引还有可能会失效,所以索引失效也是导致慢查询的主要原因之一。
<强> 2。锁等待
常用的存储引擎有InnoDB和MyISAM,前者支持行锁和表锁,后者只支持表锁。
如果数据库操作是基于表锁实现的,试想下,如果一张订单表在更新时,需要锁住整张表,那么其它大量数据库操作(包括查询)都将处于等待状态,这将严重影响到系统的并发性能。
这时,InnoDB存储引擎支持的行锁更适合高并发场景。但在使用InnoDB存储引擎时,要特别注意行锁升级为表锁的可能。在批量更新操作时,行锁就很可能会升级为表锁。
MySQL认为如果对一张表使用大量行锁,会导致事务执行效率下降,从而可能造成其它事务长时间锁等待和更多的锁冲突问题发生,致使性能严重下降,所以MySQL会将行锁升级为表锁。还有,行锁是基于索引加的锁,如果在更新操作时,条件索引失效,那么行锁也会升级为表锁。
因此,基于表锁的数据库操作,会导致SQL阻塞等待,从而影响执行速度。在一些更新操作(插入、更新、删除)大于或等于读操作的情况下,MySQL不建议使用MyISAM存储引擎。
除了锁升级之外,行锁相对表锁来说,虽然粒度更细,并发能力提升了,但也带来了新的问题,那就是死锁,因此,在使用行锁时,要注意避免死锁。
<强> 3。不恰当的SQL语句
使用不恰当的SQL语句也是慢SQL最常见的诱因之一,例如,习惯使用& lt; SELECT *祝辞,& lt; SELECT COUNT(*)的在SQL语句,在大数据表中使用& lt;限制M, N>分页查询,以及对非索引字段进行排序等等。
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