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这篇文章主要讲解了“MySQL中为什么简单的一行查询也会慢”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“MySQL中为什么简单的一行查询也会慢”吧！
在MySQL中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的SQL语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。
假设你现在维护了一个交易系统，其中交易记录表tradelog包含交易流水号（tradeid）、交易员id（operator）、交易时间（t_modified）等字段。为了便于描述，我们先忽略其他字段。这个表的建表语句如下：
mysql> CREATE TABLE `tradelog` ( `id` int(11) NOT NULL, `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL, `operator` int(11) DEFAULT NULL, `t_modified` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `tradeid` (`tradeid`), KEY `t_modified` (`t_modified`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
假设，现在已经记录了从2016年初到2018年底的所有数据，运营部门有一个需求是，要统计发生在所有年份中7月份的交易记录总数。这个逻辑看上去并不复杂，你的SQL语句可能会这么写：
mysql> select count(*) from tradelog where month(t_modified)=7;
由于t_modified字段上有索引，于是你就很放心地在生产库中执行了这条语句，但却发现执行了特别久，才返回了结果。
如果你问DBA同事为什么会出现这样的情况，他大概会告诉你：如果对字段做了函数计算，就用不上索引了，这是MySQL的规定。
现在你已经学过了InnoDB的索引结构了，可以再追问一句为什么？为什么条件是where t_modified='2018-7-1’的时候可以用上索引，而改成where month(t_modified)=7的时候就不行了？
下面是这个t_modified索引的示意图。方框上面的数字就是month()函数对应的值。
图1 t_modified索引示意图
如果你的SQL语句条件用的是where t_modified='2018-7-1’的话，引擎就会按照上面绿色箭头的路线，快速定位到 t_modified='2018-7-1’需要的结果。
实际上，B+树提供的这个快速定位能力，来源于同一层兄弟节点的有序性。
但是，如果计算month()函数的话，你会看到传入7的时候，在树的第一层就不知道该怎么办了。
也就是说，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。
在这个例子里，放弃了树搜索功能，优化器可以选择遍历主键索引，也可以选择遍历索引t_modified，优化器对比索引大小后发现，索引t_modified更小，遍历这个索引比遍历主键索引来得更快。因此最终还是会选择索引t_modified。
接下来，我们使用explain命令，查看一下这条SQL语句的执行结果。
图2 explain 结果
key="t_modified"表示的是，使用了t_modified这个索引；我在测试表数据中插入了10万行数据，rows=100335，说明这条语句扫描了整个索引的所有值；Extra字段的Using index，表示的是使用了覆盖索引。
也就是说，由于在t_modified字段加了month()函数操作，导致了全索引扫描。为了能够用上索引的快速定位能力，我们就要把SQL语句改成基于字段本身的范围查询。按照下面这个写法，优化器就能按照我们预期的，用上t_modified索引的快速定位能力了。
mysql> select count(*) from tradelog where -> (t_modified >= '2016-7-1' and t_modified<'2016-8-1') or -> (t_modified >= '2017-7-1' and t_modified<'2017-8-1') or -> (t_modified >= '2018-7-1' and t_modified<'2018-8-1');
当然，如果你的系统上线时间更早，或者后面又插入了之后年份的数据的话，你就需要再把其他年份补齐。
到这里我给你说明了，由于加了month()函数操作，MySQL无法再使用索引快速定位功能，而只能使用全索引扫描。
不过优化器在个问题上确实有“偷懒”行为，即使是对于不改变有序性的函数，也不会考虑使用索引。比如，对于select * from tradelog where id + 1 = 10000这个SQL语句，这个加1操作并不会改变有序性，但是MySQL优化器还是不能用id索引快速定位到9999这一行。所以，需要你在写SQL语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1才可以。
接下来我再跟你说一说，另一个经常让程序员掉坑里的例子。
我们一起看一下这条SQL语句：
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
交易编号tradeid这个字段上，本来就有索引，但是explain的结果却显示，这条语句需要走全表扫描。你可能也发现了，tradeid的字段类型是varchar(32)，而输入的参数却是整型，所以需要做类型转换。
那么，现在这里就有两个问题：
数据类型转换的规则是什么？
为什么有数据类型转换，就需要走全索引扫描？
先来看第一个问题，你可能会说，数据库里面类型这么多，这种数据类型转换规则更多，我记不住，应该怎么办呢？
这里有一个简单的方法，看 select “10” > 9的结果：
如果规则是“将字符串转成数字”，那么就是做数字比较，结果应该是1；
如果规则是“将数字转成字符串”，那么就是做字符串比较，结果应该是0。
验证结果如图3所示。
图3 MySQL中字符串和数字转换的效果示意图
从图中可知，select “10” > 9返回的是1，所以你就能确认MySQL里的转换规则了：在MySQL中，字符串和数字做比较的话，是将字符串转换成数字。
这时，你再看这个全表扫描的语句：
mysql> select * from tradelog where tradeid=110717;
就知道对于优化器来说，这个语句相当于：
mysql> select * from tradelog where CAST(tradid AS signed int) = 110717;
也就是说，这条语句触发了我们上面说到的规则：对索引字段做函数操作，优化器会放弃走树搜索功能。
现在，我留给你一个小问题，id的类型是int，如果执行下面这个语句，是否会导致全表扫描呢？
select * from tradelog where id="83126";
你可以先自己分析一下，再到数据库里面去验证确认。
接下来，我们再来看一个稍微复杂点的例子。
假设系统里还有另外一个表trade_detail，用于记录交易的操作细节。为了便于量化分析和复现，我往交易日志表tradelog和交易详情表trade_detail这两个表里插入一些数据。
mysql> CREATE TABLE `trade_detail` ( `id` int(11) NOT NULL, `tradeid` varchar(32) DEFAULT NULL, `trade_step` int(11) DEFAULT NULL, /*操作步骤*/ `step_info` varchar(32) DEFAULT NULL, /*步骤信息*/ PRIMARY KEY (`id`), KEY `tradeid` (`tradeid`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into tradelog values(1, 'aaaaaaaa', 1000, now()); insert into tradelog values(2, 'aaaaaaab', 1000, now()); insert into tradelog values(3, 'aaaaaaac', 1000, now()); insert into trade_detail values(1, 'aaaaaaaa', 1, 'add'); insert into trade_detail values(2, 'aaaaaaaa', 2, 'update'); insert into trade_detail values(3, 'aaaaaaaa', 3, 'commit'); insert into trade_detail values(4, 'aaaaaaab', 1, 'add'); insert into trade_detail values(5, 'aaaaaaab', 2, 'update'); insert into trade_detail values(6, 'aaaaaaab', 3, 'update again'); insert into trade_detail values(7, 'aaaaaaab', 4, 'commit'); insert into trade_detail values(8, 'aaaaaaac', 1, 'add'); insert into trade_detail values(9, 'aaaaaaac', 2, 'update'); insert into trade_detail values(10, 'aaaaaaac', 3, 'update again'); insert into trade_detail values(11, 'aaaaaaac', 4, 'commit');
这时候，如果要查询id=2的交易的所有操作步骤信息，SQL语句可以这么写：
mysql> select d.* from tradelog l, trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and l.id=2; /*语句Q1*/
图5 语句Q1的执行过程
图中：
第1步，是根据id在tradelog表里找到L2这一行；
第2步，是从L2中取出tradeid字段的值；
第3步，是根据tradeid值到trade_detail表中查找条件匹配的行。explain的结果里面第二行的key=NULL表示的就是，这个过程是通过遍历主键索引的方式，一个一个地判断tradeid的值是否匹配。
进行到这里，你会发现第3步不符合我们的预期。因为表trade_detail里tradeid字段上是有索引的，我们本来是希望通过使用tradeid索引能够快速定位到等值的行。但，这里并没有。
如果你去问DBA同学，他们可能会告诉你，因为这两个表的字符集不同，一个是utf8，一个是utf8mb4，所以做表连接查询的时候用不上关联字段的索引。这个回答，也是通常你搜索这个问题时会得到的答案。
但是你应该再追问一下，为什么字符集不同就用不上索引呢？
我们说问题是出在执行步骤的第3步，如果单独把这一步改成SQL语句的话，那就是：
mysql> select * from trade_detail where tradeid=$L2.tradeid.value;
其中，$L2.tradeid.value的字符集是utf8mb4。
参照前面的两个例子，你肯定就想到了，字符集utf8mb4是utf8的超集，所以当这两个类型的字符串在做比较的时候，MySQL内部的操作是，先把utf8字符串转成utf8mb4字符集，再做比较。
这个设定很好理解，utf8mb4是utf8的超集。类似地，在程序设计语言里面，做自动类型转换的时候，为了避免数据在转换过程中由于截断导致数据错误，也都是“按数据长度增加的方向”进行转换的。
因此， 在执行上面这个语句的时候，需要将被驱动数据表里的字段一个个地转换成utf8mb4，再跟L2做比较。
也就是说，实际上这个语句等同于下面这个写法：
select * from trade_detail where CONVERT(traideid USING utf8mb4)=$L2.tradeid.value;
CONVERT()函数，在这里的意思是把输入的字符串转成utf8mb4字符集。
这就再次触发了我们上面说到的原则：对索引字段做函数操作，优化器会放弃走树搜索功能。
到这里，你终于明确了，字符集不同只是条件之一，连接过程中要求在被驱动表的索引字段上加函数操作，是直接导致对被驱动表做全表扫描的原因。
作为对比验证，我给你提另外一个需求，“查找trade_detail表里id=4的操作，对应的操作者是谁”，再来看下这个语句和它的执行计划。
mysql>select l.operator from tradelog l , trade_detail d where d.tradeid=l.tradeid and d.id=4;
图7 SQL语句优化后的explain结果
这里，我主动把 l.tradeid转成utf8，就避免了被驱动表上的字符编码转换，从explain结果可以看到，这次索引走对了。
今天我给你举了三个例子，其实是在说同一件事儿，即：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。
第二个例子是隐式类型转换，第三个例子是隐式字符编码转换，它们都跟第一个例子一样，因为要求在索引字段上做函数操作而导致了全索引扫描。
MySQL的优化器确实有“偷懒”的嫌疑，即使简单地把where id+1=1000改写成where id=1000-1就能够用上索引快速查找，也不会主动做这个语句重写。
因此，每次你的业务代码升级时，把可能出现的、新的SQL语句explain一下，是一个很好的习惯。
为了便于描述，我还是构造一个表，基于这个表来说明今天的问题。这个表有两个字段id和c，并且我在里面插入了10万行记录。
mysql> CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; delimiter ;; create procedure idata() begin declare i int; set i=1; while(i<=100000)do insert into t values(i,i); set i=i+1; end while; end;; delimiter ; call idata();
接下来，我会用几个不同的场景来举例，有些是前面的文章中我们已经介绍过的知识点，你看看能不能一眼看穿，来检验一下吧。
如图1所示，在表t执行下面的SQL语句：
mysql> select * from t where id=1;
查询结果长时间不返回。
图2 Waiting for table metadata lock状态示意图
出现这个状态表示的是，现在有一个线程正在表t上请求或者持有MDL写锁，把select语句堵住了。
在MySQL 5.7版本下复现这个场景，也很容易。如图3所示，我给出了简单的复现步骤。
图4 查获加表锁的线程id
接下来，我给你举另外一种查询被堵住的情况。
我在表t上，执行下面的SQL语句：
mysql> select * from information_schema.processlist where id=1;
这里，我先卖个关子。
你可以看一下图5。我查出来这个线程的状态是Waiting for table flush，你可以设想一下这是什么原因。
图5 Waiting for table flush状态示意图
这个状态表示的是，现在有一个线程正要对表t做flush操作。MySQL里面对表做flush操作的用法，一般有以下两个：
flush tables t with read lock; flush tables with read lock;
这两个flush语句，如果指定表t的话，代表的是只关闭表t；如果没有指定具体的表名，则表示关闭MySQL里所有打开的表。
但是正常这两个语句执行起来都很快，除非它们也被别的线程堵住了。
所以，出现Waiting for table flush状态的可能情况是：有一个flush tables命令被别的语句堵住了，然后它又堵住了我们的select语句。
现在，我们一起来复现一下这种情况，复现步骤如图6所示：
图6 Waiting for table flush的复现步骤
在session A中，我故意每行都调用一次sleep(1)，这样这个语句默认要执行10万秒，在这期间表t一直是被session A“打开”着。然后，session B的flush tables t命令再要去关闭表t，就需要等session A的查询结束。这样，session C要再次查询的话，就会被flush 命令堵住了。
图7是这个复现步骤的show processlist结果。这个例子的排查也很简单，你看到这个show processlist的结果，肯定就知道应该怎么做了。
图 8 行锁复现
图10 通过sys.innodb_lock_waits 查行锁
可以看到，这个信息很全，4号线程是造成堵塞的罪魁祸首。而干掉这个罪魁祸首的方式，就是KILL QUERY 4或KILL 4。
不过，这里不应该显示“KILL QUERY 4”。这个命令表示停止4号线程当前正在执行的语句，而这个方法其实是没有用的。因为占有行锁的是update语句，这个语句已经是之前执行完成了的，现在执行KILL QUERY，无法让这个事务去掉id=1上的行锁。
实际上，KILL 4才有效，也就是说直接断开这个连接。这里隐含的一个逻辑就是，连接被断开的时候，会自动回滚这个连接里面正在执行的线程，也就释放了id=1上的行锁。
经过了重重封“锁”，我们再来看看一些查询慢的例子。
先来看一条你一定知道原因的SQL语句：
mysql> select * from t where c=50000 limit 1;
由于字段c上没有索引，这个语句只能走id主键顺序扫描，因此需要扫描5万行。
作为确认，你可以看一下慢查询日志。注意，这里为了把所有语句记录到slow log里，我在连接后先执行了 set long_query_time=0，将慢查询日志的时间阈值设置为0。
图12 扫描一行却执行得很慢
是不是有点奇怪呢，这些时间都花在哪里了？
如果我把这个slow log的截图再往下拉一点，你可以看到下一个语句，select * from t where id=1 lock in share mode，执行时扫描行数也是1行，执行时间是0.2毫秒。
图14 两个语句的输出结果
第一个语句的查询结果里c=1，带lock in share mode的语句返回的是c=1000001。看到这里应该有更多的同学知道原因了。如果你还是没有头绪的话，也别着急。我先跟你说明一下复现步骤，再分析原因。
图16 id=1的数据状态
session B更新完100万次，生成了100万个回滚日志(undo log)。
带lock in share mode的SQL语句，是当前读，因此会直接读到1000001这个结果，所以速度很快；而select * from t where id=1这个语句，是一致性读，因此需要从1000001开始，依次执行undo log，执行了100万次以后，才将1这个结果返回。
注意，undo log里记录的其实是“把2改成1”，“把3改成2”这样的操作逻辑，画成减1的目的是方便你看图。
今天我给你举了在一个简单的表上，执行“查一行”，可能会出现的被锁住和执行慢的例子。这其中涉及到了表锁、行锁和一致性读的概念。
在实际使用中，碰到的场景会更复杂。但大同小异，你可以按照我在文章中介绍的定位方法，来定位并解决问题。
最后，我给你留一个问题吧。
我们在举例加锁读的时候，用的是这个语句，select * from t where id=1 lock in share mode。由于id上有索引，所以可以直接定位到id=1这一行，因此读锁也是只加在了这一行上。
但如果是下面的SQL语句，
begin; select * from t where c=5 for update; commit;
这个语句序列是怎么加锁的呢？加的锁又是什么时候释放呢？
表结构如下：
mysql> CREATE TABLE `table_a` ( `id` int(11) NOT NULL, `b` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `b` (`b`) ) ENGINE=InnoDB;
假设现在表里面，有100万行数据，其中有10万行数据的b的值是’1234567890’， 假设现在执行语句是这么写的:
mysql> select * from table_a where b='1234567890abcd';
这时候，MySQL会怎么执行呢？
最理想的情况是，MySQL看到字段b定义的是varchar(10)，那肯定返回空呀。可惜，MySQL并没有这么做。
那要不，就是把’1234567890abcd’拿到索引里面去做匹配，肯定也没能够快速判断出索引树b上并没有这个值，也很快就能返回空结果。
但实际上，MySQL也不是这么做的。
这条SQL语句的执行很慢，流程是这样的：
在传给引擎执行的时候，做了字符截断。因为引擎里面这个行只定义了长度是10，所以只截了前10个字节，就是’1234567890’进去做匹配；
这样满足条件的数据有10万行；
因为是select *， 所以要做10万次回表；
但是每次回表以后查出整行，到server层一判断，b的值都不是’1234567890abcd’;
返回结果是空。
感谢各位的阅读，以上就是“MySQL中为什么简单的一行查询也会慢”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对MySQL中为什么简单的一行查询也会慢这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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