慢 SQL接口性能优化实战

发布于:2025-07-24 ⋅ 阅读:(22) ⋅ 点赞:(0)

在对某电商项目进行接口性能压测时,发现 /product/search 接口响应缓慢,存在明显性能瓶颈。通过慢查询日志排查和 SQL 优化,最终实现了接口响应速度的显著提升。本文完整还原此次优化过程,特别强调操作步骤和问题分析过程,为后续类似问题提供可复用参考。

一、问题背景

接口地址:

GET /product/search?keyword=手机&pageNum=1&pageSize=10

该接口支持关键词模糊搜索和分页查询,是产品列表页的重要入口。

二、JMeter 接口压测

使用 JMeter 进行 50 和 100 并发下的性能测试,结果如下:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

并发数 样本数 平均响应时间(ms) 最小值 最大值 标准差 吞吐量(req/s)
50 50 5869 2364 8465 1939 5.3
100 100 10791 2364 21543 5727 6.71

接口平均响应时间达到 5~10 秒,明显偏高,响应抖动也较严重。

三、开启 MySQL 慢查询日志

为定位 SQL 性能瓶颈,需先开启 MySQL 的慢查询日志。步骤如下:

1. 登录数据库

mysql -uroot -p

2. 临时开启慢查询日志(即时生效)

SET GLOBAL slow_query_log = 1;
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/lib/mysql/mysql-slow.log';
SET GLOBAL long_query_time = 1;  -- 超过1秒即记录为慢查询
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 1;

3. 查看设置是否生效

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log%';
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';

在这里插入图片描述

4. 永久配置(推荐)
编辑配置文件 /etc/my.cnf:

[mysqld]
slow_query_log = 1
slow_query_log_file = /var/lib/mysql/mysql-slow.log
long_query_time = 1
log_queries_not_using_indexes = 1

在这里插入图片描述

重启 MySQL 生效:

docker restart mysql

四、慢 SQL 日志分析

压测执行期间,慢查询日志出现以下记录:
tail -n 50 /var/lib/mysql/mysql-slow.log
在这里插入图片描述


Query_time: 2.606188  Rows_examined: 118788
SELECT id, name, price, ...
FROM pms_product
WHERE delete_status = 0
  AND publish_status = 1
  AND name LIKE '%手机%'
LIMIT 10;

分析结果:

  • LIKE ‘%手机%’ 会导致 无法使用索引;
  • Rows_examined 超过 11 万,全表扫描严重拖慢性能;
  • 查询时间达 2.606188 秒,符合慢 SQL 记录门槛;
  • 实际仅返回几行数据,说明检索效率极低。

五、SQL 优化策略

✅ 优化 1:添加联合索引(过滤条件优化)

CREATE INDEX idx_publish_delete ON pms_product (publish_status, delete_status);

目标:加速前置过滤条件,缩小扫描范围。

✅ 优化 2:替换模糊搜索模式(条件允许时)
将:

name LIKE '%手机%'

替换为前缀匹配:

name LIKE '手机%'

并添加索引:

CREATE INDEX idx_name ON pms_product(name);

说明:前缀匹配可命中索引,大幅提升查询性能。

✅ 优化 3:MySQL FULLTEXT 索引(英文关键词可用)

ALTER TABLE pms_product ADD FULLTEXT(name);

使用:

MATCH(name) AGAINST('手机');

注意:MySQL 原生不支持中文分词,适用于英文搜索场景。

✅ 优化 4:引入 Elasticsearch(推荐)
对于中文模糊搜索,应优先考虑引入 Elasticsearch:

  • 支持中文分词(如 IK Analyzer);
  • 查询速度快,灵活性强;
  • 支持高亮、相关度排序、纠错、自动补全等高级搜索功能。

七、总结

🎯 优化流程回顾:

  1. 压测工具发现接口响应慢
  2. 开启慢查询日志,定位 SQL 问题
  3. 分析执行计划,确认未命中索引、全表扫描
  4. 针对性优化索引和搜索逻辑
  5. 回归验证优化效果

📌 经验建议:

建议 说明
开启慢查询日志 持续监控系统中潜在瓶颈 SQL
适当控制模糊查询的使用 %关键词% 频繁使用时应考虑全文检索方案
数据量较大时应提前评估查询方式 多字段过滤、分页查询要设计好索引策略
中文搜索建议引入搜索引擎 如 Elasticsearch,提升性能和用户体验

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