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MySQL的一条慢SQL查询导致整个网站宕机的解决方法

2024-07-24 12:53:57
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来源:转载
供稿:网友

直接切入正题吧:

通常来说,我们看到的慢查询一般还不致于导致挂站,顶多就是应用响应变慢
不过这个恰好今天被我撞见了,一个慢查询把整个网站搞挂了
先看看这个SQL张撒样子:

# Query_time: 70.472013 Lock_time: 0.000078 Rows_sent: 7915203 Rows_examined: 15984089 Rows_affected: 0
# Bytes_sent: 1258414478
use js_sku;
SET timestamp=1465850117;
SELECT 
ss_id, ss_sa_id, ss_si_id, ss_av_zid, ss_av_fid, ss_artno,
ss_av_zvalue, ss_av_fvalue, ss_av_zpic, ss_av_fpic, ss_number,
ss_sales, ss_cprice, ss_price, ss_stock, ss_orderid, ss_status,
ss_add_time, ss_lastmodify
FROM js_sgoods_sku
WHERE ss_si_id = 0 AND ss_status > 0
ORDER BY
ss_orderid DESC, ss_av_fid ASC;
这里贴出来的就是 mysql slow log 的信息,查询时间用了高达 70s!!
看到慢查询我们一般第一反应是这个 语句没有用到索引? 或者是索引不合理么? 那我们会去看看执行计划:

mysql> explain SELECT 
-> ss_id, ss_sa_id, ss_si_id, ss_av_zid, ss_av_fid, ss_artno,
-> ss_av_zvalue, ss_av_fvalue, ss_av_zpic, ss_av_fpic, ss_number,
-> ss_sales, ss_cprice, ss_price, ss_stock, ss_orderid, ss_status,
-> ss_add_time, ss_lastmodify
-> FROM js_sgoods_sku
-> WHERE ss_si_id = 0 AND ss_status > 0
-> ORDER BY
-> ss_orderid DESC, ss_av_fid ASC;
+----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------+---------+-----------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------+---------+-----------------------------+
| 1 | SIMPLE | js_sgoods_sku | ref | ss_si_id | ss_si_id | 4 | const | 9516091 | Using where; Using filesort |
+----+-------------+---------------+------+---------------+----------+---------+-------+---------+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

这个看起来似乎用到了索引,可是为什么扫描到行还是这么多呢? 那我们就去看看表结构了,期望能从中找到点有价值的东西:
我们看到如下可用信息:
KEY `ss_si_id` (`ss_si_id`,`ss_av_zid`,`ss_av_fid`) USING BTREE,
`ss_si_id` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '对应js_sgoods_info.si_id',

我们看到 索引似乎还能比较能够接受,但是我们看到 这个 ss_si_id 这个字段实际上是 goods_info 表的主键,也就是说它的离散程度应该是很大的,也就是区分度很大。
其实到这一步我们基本上可以认为 是由于我们这个表里边有很多 ss_si_id=0 导致,不过我们可以进一步的来证实我们的猜想:

1. 首先我们可以先确定我们的统计信息没有问题
2. 其次我们再count ss_si_id=0 的这个值有多少数据,来进一步验证我们的猜想。

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