1. 问题发生时间
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2. 怎么发现的
待补充
3. 当时的现象
3.1 现象一
大多数情况下都正常，偶尔很慢。
3.1.1 主要考虑原因
- 数据库在刷新脏页，例如redo log写满了需要同步到磁盘。
- 或者执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。
- 此次执行的SQL语句存在问题，且真实业务数据量大，便会导致速度极慢的问题。
【补充】
脏页：当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。
redo log：mysql 设计了 redo log ， 具体来说就是只记录事务对数据页做了哪些修改，这样就能完美地解决性能问题。
3.1.2 其他可能原因
- 网络不好
- 内存不足
- I/O吞吐量小
- 形成了瓶颈效应，不过一般公司不会出现这种情况，用的设施都很好的
3.2 现象二
这条SQL语句一直执行的很慢。
3.2.1 主要考虑原因
没有用上索引或者索引失效：
- 例如该字段没有索引
- 或者由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。
4. 具体的指标
5. 排查的方案
从索引、架构、网络、I/O吞吐量、内存、锁、SQL语句等各个方面来分析。
由于涉及范围比较广，如果不能理清思路去逐步分析，便会使得排查效率极低。
为了快速定位，针对这个问题，我们得对系统有个全局监控。
在有了大概方向后，还得结合具体手段去定位慢查询SQL:
- 首先数据库中设置SQL慢查询，我们可以修改配置文件，在my.ini增加几行：主要是慢查询的定义时间（超过2秒就是慢查询），以及慢查询log日志记录（slow_query_log）或者直接通过命令行，通过MySQL数据库开启慢查询。
[mysqlId]
// 定义查过多少秒的查询算是慢查询，我这里定义的是2秒
long_query_time = 2
#5.8、5.1等版本配置如下选项
log-slow-queries="mysql_slow_query.log"
#5.5及以上版本配置如下选项
slow-query-log=On
slow_query_log_file="mysql_slow_query.log"
// 记录下没有使用索引的query
log-query-not-using-indexestpspb 16glos dndnorte/t
mysql>set global slow_query_log=ON
mysql>set global long_query_time = 3600;
mysql>set global
log_querise_not_using_indexes=ON;
- 然后当出现慢查询时，我们可以去分析’慢查询日志’。我们可以使用’show processlist’命令定位低效率执行SQL，也可以用‘explain’分析SQL的‘执行计划’。
【补充】
使用‘explain’字段，一般会关注哪些字段？
其实使用这个我们主要是看有没有使用到索引，索引失效，访问类型等问题。因此，我们大多情况都是看possible_keys、key、key_len（这三个一般套起来分析），还有就是Extra、type（看全表扫描还是索引、还是索引范围扫描）等等。
possible_keys：表示查询可能使用的索引。
key：实际使用的索引。
key_len: 使用索引字段的长度，结合起来看出索引使用情况。
Extra
using index：覆盖索引，不回表，尽量覆盖，可以提高效率。
using filesort：需要额外的排序，不能通过索引得到排序结果，尽量避免这种情况，会使得速度很慢。
6. 排查后的解决方案
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
6.1 索引
需要从建立索引就开始考虑，索引一般建在where和order by，数据基数要大，区分度要高，不要过度索引，在提高速度同时节约内存。
避免索引失效，然后可以尽量覆盖索引，5.6支持索引下推可以使得速度更快。
在写多读少的场景下，可以选择‘普通索引’而不要‘唯一索引’。因为更新时，普通索引可以使用change buffer进行优化，减少磁盘IO，将更新操作记录到change bugger，等查询来了将数据读到内存再进行修改。
6.2 SQL语句
我们有很多优化手段，随便举几个，比如分页查询优化，该方案适用于主键自增的表，可以把Limit查询转换成某个位置的查询。
select * from tb_sku where id>20000 limit 10;
Insert插入语句时，多条插入语句写成一条，同时可以利用主键索引特性让数据有序插入而使效率更高。
当然还有很多关于SQL写法的优化，这里略提。比如还有，注意union和union all的区别，union all好；注意使用DISTINCT，在没有必要时不要用，它同union一样会使查询变慢，注意临时表、视图等等。
6.2.1 数据库结构
可以考虑将字段多的表分解成多个表。有些字段使用频率高，有些低，数据量大时，会由于使用频率低的存在而变慢，可以考虑分开。
而对于经常联合查询的表，可以考虑建立中间表。
6.2.2 架构
在真实业务场景中，数据量大，并发压力大，我们可以考虑分库分表，纵向、横向分割表，减少表的尺寸，还有采用读/写分离（主库写，从库读）集群模式。
当然采用集群，无疑要增加成本，分库分表又要考虑分布式事务、分布式ld、一致性等等问
题，因此有好也有坏，当你采用某种措施之前也得考虑其性价比，最终带来的好处更多还是坏处更多。
6.2.3 其他
除了这些，我们有时也会考虑，把数据、日志、索引放到不同‘I/O’设备上，增加读取速度，‘升级硬件’，'提高网速’等等。不过也不能一味地去追求速度，因为也得考虑成本，所以具体问题需要具体分析。
7. 解决后的指标
待补充
参考资料：
【大厂面试】分析一下SQL执行慢的原因？如何排查，优化思路？文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-423987.html
到了这里，关于SQL执行慢的问题排查和优化思路的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
