慢查詢排查是通過分析執行計劃、優化索引等方式提升sql性能。具體步驟包括：1.開啟慢查詢日志并設置合理閾值；2.分析日志中執行時間長的sql；3.使用explain查看執行計劃，定位瓶頸；4.通過添加索引、重寫sql或調整配置進行優化；5.對頻繁出現的慢sql重點處理，考慮拆分或緩存；6.開發階段避免慢查詢，定期審核sql并監控性能指標；7.結合分庫分表、讀寫分離等手段綜合優化。
慢查詢排查，簡單來說，就是找出sql語句執行慢的原因，然后對癥下藥。這事兒說難不難，說簡單也不簡單，得有點經驗積累。
解決方案
首先，要開啟慢查詢日志。這是最基礎的一步，mysql會把執行時間超過一定閾值的SQL語句記錄下來，方便我們后續分析。這個閾值一般可以設置為1秒或者2秒，具體看你的業務需求。
開啟慢查詢日志后，過一段時間，就可以查看日志文件了。里面會記錄執行時間超過閾值的SQL語句，以及執行時間、鎖等待時間、掃描行數等信息。
拿到慢查詢日志后，就可以開始分析了。通常，我們可以按照執行時間排序，找出執行時間最長的SQL語句，然后重點分析。
分析SQL語句的時候，可以用EXPLaiN命令查看SQL語句的執行計劃。執行計劃會告訴你MySQL是如何執行這條SQL語句的，比如使用了哪些索引、掃描了多少行數據等。
通過分析執行計劃，可以找出SQL語句的瓶頸所在。比如，如果沒有使用索引，或者使用了錯誤的索引，或者掃描了大量的行數據，都可能導致SQL語句執行緩慢。
找到瓶頸后，就可以進行優化了。常見的優化方法包括：
- 添加索引或優化索引： 這是最常用的優化方法，可以大大提高查詢速度。
- 重寫SQL語句： 有時候，SQL語句的寫法不合理，也會導致執行緩慢?？梢試L試重寫SQL語句，使其更加高效。
- 優化數據庫配置： 有些數據庫配置參數也會影響查詢速度，比如innodb_buffer_pool_size等。可以根據實際情況調整這些參數。
- 升級硬件： 如果以上方法都無效，可能就需要考慮升級硬件了，比如增加內存、更換更快的硬盤等。
為什么我的慢查詢日志里全是同一條SQL？
這很常見，說明這條SQL語句可能是個熱點SQL，被頻繁執行，而且每次執行都很慢。這種情況下，更要重點關注這條SQL。
首先，確認這條SQL語句的功能。如果是核心業務邏輯，那必須優化。如果是輔助功能，可以考慮降低優先級，甚至暫時關閉。
然后，仔細分析這條SQL語句的執行計劃?？纯词欠窨梢蕴砑铀饕齺韮灮樵兯俣?。如果已經有索引了，看看索引是否有效。有時候，索引失效也會導致查詢速度變慢。
另外，還要考慮這條SQL語句是否可以拆分成多個小的SQL語句。有時候，一個復雜的SQL語句執行起來效率很低，可以嘗試拆分成多個簡單的SQL語句，然后通過程序邏輯組合結果。
最后，如果以上方法都無效，可以考慮使用緩存。把這條SQL語句的查詢結果緩存起來，下次直接從緩存中讀取，避免每次都執行SQL語句。
如何避免慢查詢的產生？
預防勝于治療。與其等到慢查詢出現再去排查，不如在開發階段就避免慢查詢的產生。
首先，要養成良好的SQL編寫習慣。盡量避免使用select *，只查詢需要的字段。盡量使用索引，避免全表掃描。盡量避免在WHERE子句中使用函數或表達式，這會導致索引失效。
其次，要定期進行SQL審核。讓經驗豐富的dba或開發人員審核SQL語句，找出潛在的性能問題。
另外，可以使用一些SQL性能分析工具，比如pt-query-digest，它可以幫助你分析慢查詢日志，找出性能瓶頸。
還有，要監控數據庫的性能指標，比如CPU使用率、內存使用率、磁盤IO等。如果發現性能指標異常，及時進行排查。
除了索引，還有哪些優化SQL的方法？
索引固然重要，但不是唯一的優化手段。
- 分庫分表： 如果數據量太大，可以考慮分庫分表，將數據分散到多個數據庫或表中，降低單個數據庫或表的壓力。
- 讀寫分離： 將讀操作和寫操作分離到不同的數據庫服務器上，提高并發處理能力。
- 使用緩存： 將熱點數據緩存起來，避免每次都訪問數據庫。
- 優化表結構： 合理設計表結構，可以減少數據冗余，提高查詢效率。
- 使用存儲過程： 將復雜的業務邏輯封裝成存儲過程，可以減少網絡傳輸，提高執行效率。
- 批量處理： 將多個操作合并成一個批量操作，可以減少數據庫的交互次數。
總而言之，sql優化是一個持續的過程，需要不斷學習和實踐。沒有一勞永逸的解決方案，只有不斷地嘗試和改進。
