我要评论如何定位并解决慢查询？
1. 开启/检查慢日志
- 看一下是否开启慢日志
show variables like 'slow_query_log'; show variables like 'long_query_time'; show variables like 'slow_query_log_file';
- 如果未开启，临时开启（生产环境建议永久配置）：
set global slow_query_log = on; set global long_query_time = 1;
2. 分析日志
mysqldumpslow（mysql 自带）
# 按执行次数排序前10条 mysqldumpslow -s c -t 10 /var/log/mysql/slow.log # 按总耗时排序前10条 mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log
3. 用explain分析执行计划
在sql前面加explain
explain select id, order_no from orders where user_id = 100 and create_time >= '2024-01-01' order by create_time desc;
- 重点查看四个字段
| 字段 | 看什么 |
|---|---|
| type | 是否出现 all（全表扫描） |
| rows | 扫描行数是否过大 |
| key | 是否使用到了正确索引 |
| extra | 是否出现 using filesort 或 using temporary |
sql优化？
一、基础优化
1. 避免select *
-- ❌ 不推荐 select * from users; -- ✅ 推荐 select id, name, email from users;
2. 使用合适的where条件
- 尽量在where中使用索引字段
- 避免对字段进行函数操作或类型转换(导致索引失效)
-- ❌ 索引失效 select * from orders where year(create_time) = 2024; -- ✅ 使用范围查询，可走索引 select * from orders where create_time >= '2024-01-01' and create_time < '2025-01-01';
3. 合理使用索引
- 对经常用于where、join、order by、group by的列建立索引
- 比卖你过度索引(影响写入性能)
- 考虑使用复合索引（最左前缀原则）
4. 避免全表扫描
通过explain检查是否使用了索引
explain select * from products where category_id = 10;
二、join优化（多表查询）
1. 大表驱动小表
- 在mysql中，通常将小结果姐放在left，大表在right
2. 确保join字段都有索引
- 两个表关联字段都应该有索引
3. 避免多层嵌套join
- 复杂join可拆分为多个简单查询
三、子查询 vsjoin
子查询在某些数据库中效率较低，可以尝试改成join
-- ❌ 子查询（可能低效） select * from users where id in (select user_id from orders where amount > 100); -- ✅ 改写为 join select distinct u.* from users u join orders o on u.id = o.user_id where o.amount > 100;
分页优化
- 深分页（如limit 100000,20）性能查，因为要跳过大量的数据
- 优化方案：
- 使用游标分页（基于上一页最后一条记录的id或时间）：
- 优化方案：
select * from messages where id > 100000 order by id limit 20;
如何创建、使用索引？
索引介绍
| 索引类型 | 说明 |
|---|---|
| 主键索引 | 聚簇索引，数据按主键物理存储，每一张表只能一个 |
| 唯一索引 | 不允许出现重复值 |
| 普通索引 | 最基本的索引，允许重复和null |
| 全文索引 | 用于文本搜索 |
| 前缀索引 | 对字符串类的前n个字段创建索引，节省空间 |
| 覆盖索引 | 非独立类型，查询字段全部包含在索引中，无需回表 |
一、创建索引
1. 创建普通索引
-- 方法1：create index（推荐用于已有表） create index index_name on table_name (column_name); -- 示例：在 users 表的 email 字段上创建索引 create index idx_email on users (email);
2. 创建唯一索引
create unique index idx_username on users (username);
3. 创建复合索引
- 符合索引使用时必须遵循最左前缀原则，查询时必须包含最左边的列才能生效
-- 按顺序：先按 category_id，再按 created_at 排序 create index idx_category_created on products (category_id, created_at);
4. 在建表时直接定义索引
create table orders ( id bigint primary key auto_increment, user_id int not null, status varchar(20), created_at datetime, -- 主键自动创建聚簇索引（innodb） index idx_user_status (user_id, status), -- 普通复合索引 unique index uk_order_no (order_no) -- 唯一索引 );
5. 添加主键（自动添加聚簇索引）
alter table table_name add primary key (id);
到此这篇关于mysql 慢查询定位与 sql 性能优化实战指南的文章就介绍到这了,更多相关mysql慢查询内容请搜索代码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代码网！
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