MySQL 如何优化慢查询

MySQL 慢查询问题是性能调优的核心之一。本笔记详细介绍 慢查询的定位、分析、优化方法 ，包括 SQL 优化、索引优化、执行计划分析、表设计优化、数据库配置优化 等内容。

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一、慢查询的定义

慢查询（Slow Query） ：执行时间超过 long_query_time 阈值的 SQL 语句。

查看慢查询日志配置

-- 查看是否开启慢查询日志
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';

-- 开启慢查询日志
SET GLOBAL slow_query_log = ON;

-- 设置慢查询阈值（默认 10 秒）
SET GLOBAL long_query_time = 1;

-- 查看慢查询日志文件路径
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

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二、慢查询优化的总体思路

核心步骤

1. 确认慢 SQL ：通过慢查询日志、SHOW PROCESSLIST、Performance Schema。
2. 分析执行计划 ：使用 EXPLAIN、EXPLAIN ANALYZE。
3. 优化 SQL 语句：减少数据扫描量，改写语句。
4. 优化索引：添加合适索引，避免索引失效。
5. 优化表结构：拆分表、调整字段类型。
6. 优化数据库配置：调整缓存、连接池。

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三、常见慢查询原因

• 未命中索引（全表扫描）。
• 索引失效（函数、隐式转换、OR 等）。
• 返回数据量过大（缺少分页或 LIMIT）。
• SQL 语句不合理（子查询、嵌套、IN 大集合）。
• 表设计不合理（字段类型不合适，缺少主键）。
• 数据库参数配置问题（Buffer Pool 太小）。

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四、定位慢查询

方法 1：慢查询日志

开启慢查询日志，找到耗时最长的 SQL。

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';

方法 2：Performance Schema

实时监控 SQL 执行情况。

方法 3：SHOW PROCESSLIST

查看当前正在执行的 SQL。

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五、慢查询优化方法

1. 使用 EXPLAIN 分析执行计划

EXPLAIN 查看 SQL 的执行过程：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 100;

EXPLAIN 关键字段：

• type：连接类型（ALL、index、range、ref、const、eq_ref、system）。
• key：使用的索引。
• rows：扫描的行数。
• Extra：是否使用文件排序（Using filesort）、临时表（Using temporary）。

优化目标：

• 避免 ALL（全表扫描），尽量使用 ref 或 const。
• 使用合适的索引。

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2. SQL 语句优化技巧

**(1) 避免 SELECT ***

只查询需要的字段，减少数据量：

-- 慢
SELECT * FROM users;

-- 优化
SELECT id, name FROM users;

(2) 避免使用 OR，用 IN 或 UNION ALL 替代

-- 慢
SELECT * FROM users WHERE status = 1 OR age = 20;

-- 优化
SELECT * FROM users WHERE status IN (1, 20);

(3) 避免在索引列上使用函数

-- 慢（索引失效）
SELECT * FROM users WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01';

-- 优化
SELECT * FROM users WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time < '2024-01-02';

(4) 避免隐式类型转换

-- 慢（字段是 VARCHAR，条件写成数字）
SELECT * FROM users WHERE id = 100;

-- 优化
SELECT * FROM users WHERE id = '100';

(5) LIMIT 分页优化

大偏移量分页会导致性能差：

-- 慢
SELECT * FROM orders LIMIT 1000000, 10;

-- 优化（记录上次最大 ID）
SELECT * FROM orders WHERE id > 1000000 LIMIT 10;

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3. 索引优化

(1) 添加合适的索引

• 单列索引、联合索引。
• 最左前缀原则。

(2) 避免索引失效场景

• LIKE 左模糊（LIKE '%xx'）。
• OR 条件。
• 函数、表达式。
• 隐式类型转换。

(3) 使用覆盖索引

只查询索引列，避免回表：

SELECT user_id FROM orders WHERE user_id = 100; -- 如果 user_id 有索引，可以直接覆盖

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4. 表设计优化

• 字段类型选择合适（如 INT 优于 VARCHAR）。
• 避免大字段（TEXT/BLOB）频繁查询。
• 表分区、分库分表。

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5. 数据库参数优化

• 调整 InnoDB Buffer Pool Size（缓存更多索引和数据页）。
• 调整 query_cache_size（MySQL 8.0 已移除）。
• 调整 sort_buffer_size。

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六、常用工具

• EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE：执行计划分析。
• SHOW PROFILE：查看 SQL 执行各阶段耗时。
• 慢查询日志。
• pt-query-digest（Percona 工具）：分析慢日志。

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七、面试高频问答

Q1：如何排查 MySQL 慢查询？

• 开启慢查询日志，分析日志。
• 使用 EXPLAIN 查看执行计划。
• 查看索引是否命中。
• 使用 SHOW PROFILE 分析 SQL 执行阶段。

Q2：EXPLAIN 中 type 字段，哪个性能最好？

• 最好：const、eq_ref。
• 最差：ALL（全表扫描）。

Q3：为什么 LIMIT 大偏移量会慢？如何优化？

• 因为需要扫描并跳过大量记录。
• 优化方法：记录上次最大 ID，或者使用 延迟关联。

Q4：如何避免索引失效？

• 遵循最左匹配原则。
• 避免函数、隐式转换、OR。
• LIKE 避免左模糊。

Q5：如何快速定位最慢的 SQL？

• 开启慢查询日志。
• 使用 pt-query-digest 工具。

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八、总结优化 checklist

SQL 语句优化：

• 避免 SELECT *。
• 避免 OR，使用 IN。
• 避免函数、表达式操作。
• 避免隐式类型转换。

索引优化：

• 建立合理索引。
• 使用覆盖索引。
• 遵守最左前缀原则。

表设计优化：

• 字段类型选择合理。
• 避免大字段频繁查询。

数据库参数优化：

• 调整 Buffer Pool。
• 优化连接池。

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核心原则 ：
减少扫描行数 + 使用索引 + 合理 SQL 改写 + 缓存热点数据 + 监控分析工具