Dépannage des temps d'exécution de requête lents dans MySQL
Jul 08, 2025 am 01:22 AMLes solutions à l'exécution lente de la requête MySQL incluent l'optimisation des instructions SQL, l'utilisation des index raisonnablement, l'ajustement des paramètres de configuration et d'autres optimisations détaillées. 1. Optimiser SQL: évitez de sélectionner *, utilisez la limite pour réduire la quantité de données, simplifiez la jointure et ne faites pas fonctionner les fonctions de champ dans où; 2. Utiliser l'index: créer des index pour les champs de requête couramment utilisés, faire attention à la combinaison de l'ordre d'index, éviter les index excessifs et analyser régulièrement les tables; 3. Ajuster la configuration: définissez la taille du pool de tampon approprié, activez les journaux de requête lents, augmentez de manière appropriée le nombre de connexions et vérifiez l'utilisation des tables temporaires; 4. Autres optimisations: Concevoir raisonnablement la structure de la table, considérer les tables de partitionnement, gérer les problèmes d'attente de verrouillage et maintenir régulièrement les tables.
L'exécution de la requête MySQL est un problème courant que de nombreux développeurs et le personnel de l'opération et de maintenance rencontrent. Il peut être causé par plusieurs facteurs, tels que les index manquants, les instructions de requête irrégulières, la configuration du serveur inapproprié, etc. Pour résoudre ce problème, nous ne pouvons pas compter uniquement sur une seule méthode, mais nous devons commencer à partir de plusieurs angles pour étudier.

Voici quelques raisons courantes et suggestions d'optimisation correspondantes:

Vérifiez et optimisez les instructions de requête SQL
Si SQL n'est pas bien écrit, il est souvent la source des goulots d'étranglement de performance. Même si le volume de données est petit, des sous-requêtes complexes, aucune limite sur le nombre de lignes renvoyées ou une utilisation fréquente de SELECT *
ne peut ralentir la requête.
- ** évitez de sélectionner ***: Prenez uniquement les champs dont vous avez besoin pour réduire le transfert de données inutile.
- Utilisation raisonnable de la limite : en particulier lorsque vous effectuez des requêtes de pagination, l'ajout de limite peut réduire considérablement la quantité de données analysées par la base de données.
- Réduisez la complexité des jointures : essayez d'éviter les jointures imbriquées multicouches, ou assurez-vous que les champs de jointure ont des indices.
- évitez d'effectuer des opérations de fonction sur les champs dans où : par exemple,
WHERE YEAR(create_time) = 2023
, ce qui entra?nera l'échec de l'index.
Un exemple simple:
Ce que vous avez écrit est:

Sélectionnez * dans les commandes où l'année (créé_at) = 2023;
Il vaut mieux le changer en:
Sélectionnez ID, User_ID, Montant des commandes où Création_AT entre ?2023-01-01? et ?2023-12-31?;
Assurez-vous que les champs pertinents ont des indices appropriés
Pour les tables sans index, la requête est une analyse complète de table, ce qui est inefficace. Mais il n'est pas nécessairement rapide après avoir ajouté un index, cela dépend de la fa?on de l'utiliser.
- Créer des index pour les colonnes fréquemment interrogées : telles que les clés primaires, les clés étrangères, les champs d'état, etc.
- Faites attention à l'ordre des index combinés : les indices de composés suivent le principe de la correspondance la plus à gauche, telle que
(user_id, status)
. Si vous n'utilisez questatus
pour interroger, l'index ne prendra pas effet. - évitez trop d'index : les index peuvent occuper un espace de disque et affecter la vitesse d'écriture.
- Tableau d'analyse périodique : utilisez
ANALYZE TABLE
pour mettre à jour les statistiques pour aider l'Optimiseur à choisir un meilleur plan d'exécution.
Vous pouvez afficher le plan d'exécution pour déterminer si l'index arrive:
Expliquez SELECT * dans les utilisateurs où email = 'test@example.com';
Analyser et optimiser les paramètres de configuration MySQL
Parfois, la requête lente n'est pas un problème avec SQL ou Index, mais la configuration de MySQL elle-même est déraisonnable.
- Ajustez la taille du pool de tampon (innodb_buffer_pool_size) : il s'agit d'un paramètre clé qui affecte les performances. Il est généralement recommandé de le régler à 50% ~ 80% de la mémoire physique.
- Allumez les journaux de requête lents : découvrez les requêtes vraiment longues.
slow_query_log = 1 long_query_time = 1 Slow_Query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
- Augmentez le nombre de connexions de manière appropriée (Max_Connections) : Si votre application a une concurrence élevée, des connexions insuffisantes ralentiront également le temps de réponse.
- Vérifiez régulièrement l'utilisation des tables temporaires : si vous trouvez un grand nombre de tables de disque temporaires, cela signifie que le tri ou le groupe par opération est trop lourd, et vous devez optimiser SQL ou augmenter TMP_TABLE_SIZE.
- La conception de la structure du tableau est déraisonnable : par exemple, le type de champ est trop grand (comme utiliser du texte pour stocker des cha?nes courtes), ce qui affectera également les performances.
- Partionnement et stratégie de division de table : En vertu de la grande quantité de données, les performances d'un seul tableau ont considérablement diminué, vous pouvez donc envisager de faire des divisions de table en fonction du temps ou de la logique métier.
- Problème d'attente de verrouillage : les transactions longues ou les opérations d'écriture non engagées peuvent entra?ner un blocage. Vous pouvez utiliser
SHOW ENGINE INNODB STATUS
pour afficher la situation actuelle de verrouillage. - Entretien régulier du tableau : par exemple,
OPTIMIZE TABLE
peut organiser des fragments et améliorer l'efficacité de la requête.
Autres petits détails qui sont facilement négligés
En général, le problème de l'optimisation de requête MySQL lente nécessite de commencer SQL lui-même, les paramètres d'index, le réglage de la configuration et d'autres aspects. Certains problèmes peuvent être efficaces en les ajustant simplement, tandis que d'autres nécessitent une observation et une itération continues. Fondamentalement, il n'y a que ces directions, essayons-le.
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1. Le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React dans la communauté de questions et réponses de développement PHP est le premier choix pour la combinaison Laravel Mysql Vue / React, en raison de sa maturité dans l'écosystème et de l'efficacité de développement élevée; 2. Les performances élevées nécessitent une dépendance à la cache (redis), une optimisation de la base de données, des files d'attente CDN et asynchrones; 3. La sécurité doit être effectuée avec le filtrage d'entrée, la protection CSRF, les HTTP, le cryptage de mot de passe et le contr?le d'autorisation; 4. Publicité facultative, abonnement aux membres, récompenses, commissions, paiement des connaissances et autres modèles, le noyau est de faire correspondre le ton communautaire et les besoins des utilisateurs.

Il existe trois fa?ons principales de définir des variables d'environnement dans PHP: 1. Configuration globale via Php.ini; 2. Passé via un serveur Web (tel que setenv d'Apache ou Fastcgi_param de Nginx); 3. Utilisez la fonction PUTENV () dans les scripts PHP. Parmi eux, PHP.ini convient aux configurations globales et modifiées, la configuration du serveur Web convient aux scénarios qui doivent être isolés et PUTENV () convient aux variables temporaires. Les stratégies de persistance incluent des fichiers de configuration (tels que PHP.ini ou la configuration du serveur Web), les fichiers .env sont chargés de bibliothèque Dotenv et l'injection dynamique de variables dans les processus CI / CD. Les informations sensibles à la gestion de la sécurité doivent être évitées à code dur et il est recommandé de l'utiliser.

Pourquoi ai-je besoin de la connexion MySQL de cryptage SSL / TLS? étant donné que les connexions non cryptées peuvent provoquer l'interception des données sensibles, l'activation de SSL / TLS peut empêcher les attaques de l'homme au milieu et répondre aux exigences de conformité; 2. Comment configurer SSL / TLS pour MySQL? Vous devez générer un certificat et une clé privée, modifier le fichier de configuration pour spécifier les chemins SSL-CA, SSL-CERT et SSL-Key et redémarrer le service; 3. Comment forcer SSL lorsque le client se connecte? Implémenté en spécifiant les exigences ou requirex509 lors de la création d'un utilisateur; 4. Les détails qui sont facilement négligés dans la configuration SSL incluent les autorisations de chemin de certificat, les problèmes d'expiration des certificats et les exigences de configuration du client.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

PHP joue le r?le du connecteur et du Brain Center dans le service client intelligent, responsable de la connexion des entrées frontales, du stockage de la base de données et des services d'IA externes; 2. Lors de la mise en ?uvre, il est nécessaire de créer une architecture multicouche: le front-end re?oit des messages utilisateur, les demandes de prétraitements et de routes de PHP, correspondent d'abord à la base de connaissances locale et manque, appelez des services AI externes tels que Openai ou DialogFlow pour obtenir une réponse intelligente; 3. La gestion de session est écrite à MySQL et à d'autres bases de données par PHP pour assurer la continuité du contexte; 4. Les services d'IA intégrés doivent utiliser Guzzle pour envoyer des demandes HTTP, stocker en toute sécurité les apikeys et faire un bon travail de gestion des erreurs et d'analyse de réponse; 5. La conception de la base de données doit inclure des sessions, des messages, des bases de connaissances et des tables d'utilisateurs, de créer raisonnablement des index, d'assurer la sécurité et les performances et de prendre en charge la mémoire du robot

Pour permettre aux conteneurs PHP de prendre en charge la construction automatique, le noyau réside dans la configuration du processus d'intégration continue (CI). 1. Utilisez Dockerfile pour définir l'environnement PHP, y compris l'image de base, l'installation d'extension, la gestion de la dépendance et les paramètres d'autorisation; 2. Configurez des outils CI / CD tels que GitLabci et définissez les étapes de construction, de test et de déploiement via le fichier .gitlab-ci.yml pour réaliser une construction, un test et un déploiement automatique; 3. Intégrer des cadres de test tels que PHPUnit pour s'assurer que les tests sont automatiquement exécutés après les modifications du code; 4. Utiliser des stratégies de déploiement automatisées telles que Kubernetes pour définir la configuration de déploiement via le fichier de déploiement.yaml; 5. Optimiser Dockerfile et adopter une construction en plusieurs étapes

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.
