大家好，我是老码，今天咱们来聊聊MySQL存储过程的性能优化，重点是如何利用SHOW STATUS和EXPLAIN这两把利器，揪出存储过程里的性能瓶颈，然后一顿操作猛如虎，让它跑得飞起。
开场白：存储过程，爱恨交织的家伙
存储过程这玩意儿，有人爱得死去活来，觉得封装逻辑、减少网络传输，简直是救星；也有人恨得咬牙切齿，觉得调试困难、维护麻烦，简直是噩梦。其实吧，任何技术都有两面性，存储过程用好了，能提升性能、简化开发，用不好，那就是给自己挖坑。
今天，咱们就聚焦性能优化，看看怎么让存储过程成为你的得力助手，而不是拖后腿的猪队友。
第一部分：理解性能瓶颈：存储过程的阿喀琉斯之踵
在优化之前，咱得先搞清楚，存储过程的性能瓶颈通常在哪里？ 主要就那几个老生常谈的问题：
- SQL语句执行效率低下： 这是最常见的瓶颈。比如，一个查询扫描了太多行，或者使用了错误的索引，都会导致性能下降。
- 循环和游标： 循环和游标是存储过程的常见结构，但如果使用不当，会严重影响性能。想象一下，你在一个循环里执行一个查询，每次循环都要访问数据库，那得多慢啊！
- 锁竞争： 存储过程可能会涉及到多个事务并发访问同一张表，如果锁竞争激烈，会导致等待，从而降低性能。
- 临时表使用不当： 临时表可以用来存储中间结果，但如果创建和销毁频繁，或者存储的数据量太大，也会影响性能。
- 资源限制： 数据库服务器的资源（CPU、内存、磁盘IO）是有限的，如果存储过程消耗了大量的资源，会导致其他操作变慢。
第二部分：SHOW STATUS： 性能诊断的听诊器
SHOW STATUS命令可以用来查看MySQL服务器的各种状态变量，这些变量可以帮助我们了解存储过程的执行情况，从而找出潜在的性能瓶颈。
2.1 如何使用SHOW STATUS
SHOW STATUS命令有两种形式：
SHOW GLOBAL STATUS;查看全局状态变量。SHOW SESSION STATUS;查看当前会话的状态变量。
通常，我们在存储过程执行前后分别执行SHOW SESSION STATUS，然后比较状态变量的差异，就可以知道存储过程都干了些什么。
2.2 几个重要的状态变量
| 状态变量 | 含义 | 作用 |
|---|---|---|
Com_select |
SELECT语句的执行次数。 |
可以用来判断存储过程中SELECT语句是否过多，是否需要优化查询。 |
Com_insert |
INSERT语句的执行次数。 |
可以用来判断存储过程中INSERT语句是否过多，是否需要批量插入。 |
Com_update |
UPDATE语句的执行次数。 |
可以用来判断存储过程中UPDATE语句是否过多，是否需要优化更新条件。 |
Com_delete |
DELETE语句的执行次数。 |
可以用来判断存储过程中DELETE语句是否过多，是否需要优化删除条件。 |
Handler_read_key |
使用索引读取行的次数。 | 可以用来判断索引是否被有效利用。如果这个值很高，说明索引使用得很好；如果很低，说明可能需要优化索引。 |
Handler_read_next |
按照索引顺序读取下一行的次数。 | 可以用来判断是否进行了全表扫描。如果这个值很高，说明可能需要优化索引。 |
Handler_read_rnd_next |
按照非索引顺序读取下一行的次数。 | 这个值越高，说明进行了大量的随机读取，性能越差。通常是由于没有使用索引或者索引失效导致的。 |
Created_tmp_tables |
创建的临时表的数量。 | 临时表的创建和销毁会消耗资源，如果这个值很高，说明需要优化存储过程，尽量减少临时表的使用。 |
Created_tmp_disk_tables |
在磁盘上创建的临时表的数量。 | 磁盘临时表的性能比内存临时表差很多，如果这个值很高，说明需要优化存储过程，尽量避免创建磁盘临时表。 |
Select_full_join |
执行全连接的次数。 | 全连接是非常耗时的操作，应该尽量避免。 |
Select_full_range_join |
使用范围查询进行的连接次数。 | 这个值如果很高，说明需要优化连接条件，尽量使用索引。 |
Select_range |
使用范围查询的次数。 | 可以用来判断范围查询是否过多，是否需要优化查询条件。 |
Select_range_check |
没有使用索引进行的范围查询的次数。 | 这个值越高，说明范围查询的性能越差，需要优化索引。 |
Select_scan |
全表扫描的次数。 | 全表扫描是最慢的查询方式，应该尽量避免。 |
Slow_queries |
慢查询的数量。 | 这个值越高，说明存在慢查询，需要重点关注。 |
Threads_created |
创建的线程数量。 | 如果这个值很高，说明服务器需要频繁创建线程，可能会影响性能。 |
Threads_connected |
当前连接的线程数量。 | 可以用来监控并发连接数。 |
Threads_running |
正在运行的线程数量。 | 可以用来监控并发线程数。 |
Qcache_hits |
查询缓存命中次数。 | 如果这个值很高，说明查询缓存利用率很高，可以提高性能。 |
Qcache_inserts |
查询缓存插入次数。 | 可以用来判断查询缓存是否频繁插入新的查询结果。 |
Qcache_not_cached |
没有被缓存的查询数量。 | 可以用来判断哪些查询没有被缓存，可以考虑优化查询，使其能够被缓存。 |
2.3 实例演示：利用SHOW STATUS定位瓶颈
假设我们有一个存储过程，用于统计某个用户的订单数量：
DROP PROCEDURE IF EXISTS sp_count_orders;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE sp_count_orders(IN user_id INT, OUT order_count INT)
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 1;
DECLARE total_orders INT DEFAULT 0;
-- 模拟大量订单数据
CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_orders (
order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id INT,
order_date DATE
);
-- 插入大量订单数据
WHILE i <= 1000 DO
INSERT INTO temp_orders (user_id, order_date) VALUES (user_id, CURDATE());
SET i = i + 1;
END WHILE;
SELECT COUNT(*) INTO order_count FROM temp_orders WHERE user_id = user_id;
END //
DELIMITER ;
-- 调用存储过程
SET @order_count = 0;
CALL sp_count_orders(123, @order_count);
SELECT @order_count;
DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_orders;这个存储过程看起来很简单，但实际上效率很低，因为：
- 使用了循环插入数据，效率很低。
SELECT COUNT(*)语句没有使用索引。
现在，我们使用SHOW STATUS来诊断一下：
-- 执行存储过程前
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_select';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_insert';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Created_tmp_tables';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%';
-- 调用存储过程
SET @order_count = 0;
CALL sp_count_orders(123, @order_count);
SELECT @order_count;
-- 执行存储过程后
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_select';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_insert';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Created_tmp_tables';
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%';通过比较执行前后的状态变量，我们可以发现：
Com_select的值增加了1，说明执行了一个SELECT语句。Com_insert的值增加了1000，说明执行了1000个INSERT语句。Created_tmp_tables的值增加了1，说明创建了一个临时表。Handler_read_rnd_next的值很高，说明进行了大量的随机读取，这通常是由于没有使用索引导致的。
第三部分：EXPLAIN：SQL语句的透视镜
EXPLAIN命令可以用来分析SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句的执行计划，它可以帮助我们了解MySQL是如何执行这些语句的，从而找出潜在的性能问题。
3.1 如何使用EXPLAIN
EXPLAIN命令很简单，只需要在SQL语句前面加上EXPLAIN即可：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM temp_orders WHERE user_id = 123;3.2 EXPLAIN结果的解读
EXPLAIN命令会返回一个结果集，包含了多个字段，每个字段都代表了执行计划的一个方面。
| 字段 | 含义 | 作用 |
|---|---|---|
id |
查询的标识符，表示查询中SELECT语句的执行顺序。 |
id越大，优先级越高，越先执行；id相同，从上往下执行；id为NULL，表示这是一个结果集，通常是UNION的结果。 |
select_type |
查询的类型，常见的类型有：SIMPLE（简单查询，不包含子查询或UNION）、PRIMARY（最外层的SELECT语句）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表，FROM子句中的子查询）、UNION（UNION语句的第二个或之后的SELECT语句）、UNION RESULT（UNION的结果）。 |
可以用来判断查询是否过于复杂，是否需要拆分成多个简单的查询。 |
table |
查询的表名。 | 可以用来判断查询是否访问了正确的表。 |
partitions |
查询的分区信息。 | 如果表进行了分区，可以用来判断查询是否使用了正确的分区。 |
type |
连接类型，表示MySQL是如何查找表中的行的。常见的类型有：system（表中只有一行数据）、const（使用主键或唯一索引）、eq_ref（使用主键或唯一索引进行连接）、ref（使用非唯一索引）、range（范围查询）、index（全索引扫描）、ALL（全表扫描）。 |
type的值越好，性能越高。通常，我们希望type的值是const、eq_ref、ref或range，尽量避免index和ALL。 |
possible_keys |
可能使用的索引。 | 可以用来判断是否有合适的索引可以使用。 |
key |
实际使用的索引。 | 可以用来判断是否使用了索引。如果key为NULL，说明没有使用索引。 |
key_len |
索引的长度。 | 可以用来判断使用了索引的哪些列。 |
ref |
用于索引匹配的列或常量。 | 可以用来判断索引是如何被使用的。 |
rows |
估计需要扫描的行数。 | 可以用来判断查询的效率。rows越小，性能越高。 |
filtered |
过滤的百分比。 | 表示经过WHERE条件过滤后，剩下的数据的百分比。 |
Extra |
额外的信息。 | 包含了很多有用的信息，例如：Using index（使用了覆盖索引）、Using where（使用了WHERE条件）、Using temporary（使用了临时表）、Using filesort（使用了文件排序）。 |
3.3 实例演示：利用EXPLAIN优化SQL语句
我们还是用上面的存储过程，执行EXPLAIN命令：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM temp_orders WHERE user_id = 123;得到的结果可能如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SIMPLE | temp_orders | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1000 | 10.00 | Using where |
可以看到，type是ALL，说明进行了全表扫描；key是NULL，说明没有使用索引。Extra是Using where，说明使用了WHERE条件。
为了优化这个查询，我们可以给user_id列加上索引：
ALTER TABLE temp_orders ADD INDEX idx_user_id (user_id);然后再执行EXPLAIN命令：
EXPLAIN SELECT COUNT(*) FROM temp_orders WHERE user_id = 123;得到的结果可能如下：
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
| — | ———— | ———– | ———- | —- | ————– | ———- | ——– | —- | —- | ——– | Using index condition |
| 1 | SIMPLE | temp_orders | NULL | ref | idx_user_id | idx_user_id | 4 | const | 1000 | 10.00 | Using where |
可以看到，type变成了ref，说明使用了索引；key是idx_user_id，说明使用了idx_user_id索引。rows变成了1000，说明仍然需要扫描很多行，因为测试数据中所有user_id都是一样的，实际场景中应该会少很多。
第四部分：存储过程优化实战：屠龙之技
现在，我们已经掌握了SHOW STATUS和EXPLAIN这两把利器，可以开始对存储过程进行优化了。
4.1 优化SQL语句
- 使用索引： 这是最基本的优化手段。确保查询条件中的列都有合适的索引，避免全表扫描。
- *避免`SELECT `：** 只选择需要的列，减少IO开销。
- 优化
WHERE条件： 尽量使用索引覆盖的列，避免复杂的表达式。 - 避免在
WHERE条件中使用函数： 函数会导致索引失效。 - 使用
JOIN代替子查询： 在很多情况下，JOIN的效率比子查询更高。 - 批量操作： 尽量使用批量
INSERT、UPDATE、DELETE，减少网络传输和数据库连接的开销。
4.2 优化循环和游标
- 尽量避免使用循环和游标： 如果可以使用集合操作代替循环，就尽量使用集合操作。
- 如果必须使用循环，尽量减少循环次数： 可以通过优化算法或者使用临时表来减少循环次数。
- 避免在循环中执行查询： 如果必须在循环中执行查询，尽量将查询结果缓存到临时表中，避免重复查询。
4.3 优化锁竞争
- 尽量减少事务的持有时间： 尽快提交事务，避免长时间占用锁资源。
- 使用较低的事务隔离级别： 较低的事务隔离级别可以减少锁竞争。
- 使用乐观锁： 乐观锁可以减少锁竞争，提高并发性能。
4.4 优化临时表
- 尽量减少临时表的使用： 如果可以使用其他方式代替临时表，就尽量使用其他方式。
- 如果必须使用临时表，尽量使用内存临时表： 内存临时表的性能比磁盘临时表高很多。
- 尽量减少临时表的数据量： 只存储需要的列，避免存储大量的数据。
- 避免频繁创建和销毁临时表： 可以使用
CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS语句来避免重复创建临时表。
4.5 优化资源消耗
- 合理设置数据库服务器的参数： 例如，
innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size等参数。 - 监控数据库服务器的资源使用情况： 例如，CPU、内存、磁盘IO等。
- 避免执行长时间运行的存储过程： 长时间运行的存储过程会占用大量的资源，影响其他操作。
4.6 优化示例
我们回到之前的存储过程，对其进行优化：
DROP PROCEDURE IF EXISTS sp_count_orders;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE sp_count_orders(IN user_id INT, OUT order_count INT)
BEGIN
-- 优化后的代码
-- 创建临时表并添加索引
CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_orders (
order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
user_id INT,
order_date DATE,
INDEX idx_user_id (user_id) -- 添加索引
);
-- 批量插入数据
SET @sql = CONCAT('INSERT INTO temp_orders (user_id, order_date) VALUES ');
SET @i = 1;
WHILE @i <= 1000 DO
SET @sql = CONCAT(@sql, '(', user_id, ', CURDATE()),');
SET @i = @i + 1;
END WHILE;
SET @sql = SUBSTRING(@sql, 1, LENGTH(@sql) - 1); -- 移除最后一个逗号
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;
-- 使用索引进行查询
SELECT COUNT(*) INTO order_count FROM temp_orders WHERE user_id = user_id;
END //
DELIMITER ;
-- 调用存储过程
SET @order_count = 0;
CALL sp_count_orders(123, @order_count);
SELECT @order_count;
DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_orders;在这个优化后的存储过程中，我们做了以下几点：
- 给
user_id列添加了索引。 - 使用批量插入代替循环插入数据。
这些优化可以显著提高存储过程的性能。当然，这只是一个简单的示例，实际的优化可能更加复杂，需要根据具体情况进行分析和调整。
结束语：没有银弹，只有不断优化
存储过程的性能优化是一个持续的过程，没有一劳永逸的解决方案。我们需要不断地分析、测试、优化，才能让存储过程跑得更快、更稳。
希望今天的分享对大家有所帮助，记住SHOW STATUS和EXPLAIN，它们是你优化存储过程的得力助手。下次遇到存储过程性能问题，不要慌，拿起这两把利器，一步一步分析，总能找到问题的根源。
感谢大家的观看，咱们下期再见！