慢SQL查询的排查解决

1. 排查问题方向

从索引、架构、网络、I/O吞吐量、内存、锁、SQL语句等各个方向去分析。由于设计范围广，如果不理清思路逐步分析，便会使得排查效率极低。针对这个问题需要有个全局监控，然后再分情况分析。

大多数情况下正常，偶尔很慢：

可能是数据库正在刷新脏页，例如redo log需要同步到磁盘；或者执行的时候遇到了锁；或者SQL语句有问题，由于真是场景数据量大导致速度极慢；当然这是我们主要考虑的方向，也有其它原因：当时网络卡顿；内存不足；I/O数量太大等情况，当然一般公司都不太可能出现这种情况。

某个SQL一直执行慢：

可能没用上索引或索引失效（例如：查询的字段没有建索引；对索引字段运算或函数操作；）我们有了大概方向之后就可以结合具体手段去定位

慢查询排查方法：

慢查询日志（my.ini 设置慢查询时间、慢查询日志记录）；执行计划（explain）；show processlist；

explain需要关注的字段：type（）；key；key_len；possible_keys；extra（useing index：覆盖索引，不回表；useing filesort：不能通过索引排序，需要额外排序）；

2. 优化方向

索引、SQL语句、数据库结构优化、优化器优化、架构优化、I/O、内存、网络

索引：

建立索引时就要考虑，一般建在where、order by，建立索引的条件，数据基数大、区分度高、不过度索引，避免索引失效，尽可能覆盖索引，5.6可以支持索引下推可以使的速度更快；写多读少的场景可以考虑用普通索引代替唯一索引，因为更新时可以使用change buffer进行优化，减少磁盘IO（将更新操作记录到change buffer等查询来了将数据读到内存再进行修改）

SQL语句调优举例：

1. limit 分页，limit 20000, 10修改成where id>20000 limit 10；2.insert 多条时写成一条，可以利用主键索引特性让数据有序插入时效率提高；SQL写法优化：union、union all；注意临时表、视图等等；

数据库结构：

1.冷热分离；2.经常联合的表建中间表或字段冗余；

架构：

分库分表（横向拆分、纵向拆分）；读写分离；集群；

其它：

把数据、索引、日志文件放到不同的 I/O 设备上，增加读写速度；提升硬件、网速等；