发现和处理MySQL中的慢SQL是优化数据库性能的重要步骤。以下分步骤说明具体方法：

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一、发现慢SQL

1. 开启慢查询日志

• 配置参数：
  在MySQL配置文件（my.cnf或my.ini）中设置：

  slow_query_log = 1
  slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
  long_query_time = 2    # 阈值（单位：秒，超过此时间的SQL会被记录）
  log_queries_not_using_indexes = 1  # 记录未使用索引的查询
  

• 重启生效：

  systemctl restart mysql
  

2. 使用工具分析慢日志

• 内置工具：

  mysqldumpslow /var/log/mysql/slow.log  # 统计慢查询
  

• 第三方工具（如Percona Toolkit）：

  pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log > analysis.txt  # 生成详细报告
  

3. 实时监控

• 查看当前运行查询：

  SHOW FULL PROCESSLIST;  -- 查看正在执行的SQL
  

• 性能模式（Performance Schema）：

  SELECT * FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
  ORDER BY avg_timer_wait DESC LIMIT 10;  -- 按平均耗时排序
  

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二、分析慢SQL原因

1. 使用EXPLAIN分析执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 30;

• 关键字段： 详细描述：执行计划字段详细解释
  • type：扫描类型（ALL为全表扫描，index（索引扫描）、range（索引范围扫描）。
  • key：使用的索引。
  • rows：预估扫描行数。
  • Extra：额外信息（如Using filesort表示需要优化排序）。

2. 检查索引有效性

• 确认查询字段是否有合适的索引：

  SHOW INDEX FROM table_name;
  

• 使用FORCE INDEX测试索引效果（仅调试用）。

3. 统计信息更新

• 更新表的统计信息，优化器可能因过时统计选择错误索引：

  ANALYZE TABLE table_name;
  

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三、处理慢SQL

1. SQL语句优化

• 避免SELECT *，只查询必要字段。
• 减少子查询，改用JOIN。
• 分页优化：避免LIMIT 100000,10，改用游标或延迟关联。
• 示例优化前：

  SELECT * FROM orders WHERE date(created_at) = '2023-10-01';
  

  优化后：

  SELECT * FROM orders 
  WHERE created_at BETWEEN '2023-10-01 00:00:00' AND '2023-10-01 23:59:59';
  

2. 索引优化

• 为高频查询字段添加索引：

  ALTER TABLE users ADD INDEX idx_age (age);
  

• 联合索引注意最左前缀原则。
• 删除冗余索引。

3. 表结构优化

• 大表分区（如按时间范围）。
• 字段类型优化（如用INT替代VARCHAR存储数字）。
• 垂直拆分：将大字段（如TEXT）拆分到单独表。

4. 配置调优

• 调整innodb_buffer_pool_size（通常设为物理内存的70-80%）。
• 增加tmp_table_size和max_heap_table_size，避免临时表磁盘化。

5. 架构升级

• 读写分离：主库处理写操作，从库处理读操作。
• 引入缓存（如Redis）缓存热点数据。
• 对海量数据考虑分库分表（如ShardingSphere）。

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四、验证优化效果

1. 对比优化前后的执行时间。
2. 检查EXPLAIN结果是否减少全表扫描。
3. 监控数据库QPS（每秒查询数）和慢查询数量是否下降。

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五、自动化工具推荐

• 监控报警：Prometheus + Grafana + MySQL Exporter。
• SQL审核：Archery、Yearning。
• 云数据库：阿里云RDS的SQL洞察、AWS Performance Insights。

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通过以上步骤，可以系统化地定位和解决慢SQL问题，显著提升数据库性能。