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SQL慢查询怎么排查_深入讲解快速提升实战能力【技巧】

冷漠man

冷漠man

发布时间:2025-12-22 13:57:13

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来源于php中文网

原创

慢查询排查需按日志定位、真实参数还原、执行计划分析、索引验证四步闭环进行,关键在于使用带真实参数的SQL执行EXPLAIN并结合慢日志中的Query_time和Rows_examined综合判断。

sql慢查询怎么排查_深入讲解快速提升实战能力【技巧】

排查 SQL 慢查询不是靠猜,而是靠证据链:从日志定位、参数还原、执行计划分析,到索引验证,环环相扣。关键不在于“会不会 explain”,而在于“有没有用对顺序”和“有没有带真实参数”。

一、先让慢 SQL 自己“开口说话”——开启并读懂慢查询日志

这是所有排查的起点,跳过这步直接 explain,就像没查病灶就开药方。

  • 动态开启(立即生效,适合临时诊断):
    SET GLOBAL slow_query_log = 1;
    SET GLOBAL long_query_time = 0.5;

    注意:long_query_time 实际按秒向下取整,0.5 表示记录 >0.5 秒的语句(含 0.5001 秒)。
  • 配置文件永久开启(推荐生产环境):
    my.cnf[mysqld] 下添加:
    slow_query_log = 1
    slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
    long_query_time = 1
    log_queries_not_using_indexes = 1

    后者能抓出“明明有索引却没走”的隐形问题。
  • 看日志时盯紧三行:
    Query_time(真实耗时)、Rows_examined(扫描行数)、SQL 本身(注意末尾可能带参数值,比如 WHERE user_id=12345)。

二、别拿测试数据“演戏”——用真实参数还原 SQL 再 explain

同一句 SQL,参数不同,MySQL 可能走完全不同的执行路径。用 WHERE id = ? 这种占位符 explain,结果毫无参考价值。

  • 从慢日志里复制完整 SQL,把实际参数填进去,例如:
    日志中是 SELECT * FROM orders WHERE status=1 AND create_time > '2025-11-01',就拿这整条去 explain。
  • 执行 EXPLAIN FORMAT=TRADITIONAL SELECT ...,重点关注:
    type:ALL(全表扫描)或 index(全索引扫描)要立刻警惕;
    rows:预估扫描行数,超 1 万建议优化;
    key:实际使用的索引名,为空说明没走索引;
    Extra:出现 Using filesortUsing temporary 是排序/分组性能瓶颈信号。

三、索引不是越多越好,而是“刚好够用”——聚焦命中与结构

加索引前先问三个问题:这个字段是否高频出现在 WHERE / JOIN / ORDER BY 中?当前 SQL 是否真能用上它?它的数据分布是否足够区分?

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  • 联合索引必须遵守最左匹配:建了 (user_id, status, create_time),以下能命中:
    WHERE user_id = 100
    WHERE user_id = 100 AND status = 1
    WHERE user_id = 100 AND create_time > '2025-01-01' ✅(但 status 不参与,create_time 无法用索引排序)
    WHERE status = 1 ❌(跳过最左列,索引失效)
  • 常见失效场景:
    对索引列做函数:WHERE YEAR(create_time) = 2025 → 改成 create_time BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
    前导通配符:name LIKE '%张' → 无法用索引,考虑倒排或全文索引;
    隐式类型转换WHERE mobile = 13812345678(mobile 是 VARCHAR)→ 改成字符串 '13812345678'

四、别只盯着单条 SQL——结合上下文看整体影响

一条慢 SQL 可能只是表象,背后可能是锁争用、连接池打满、或者缓存穿透。

  • SHOW PROCESSLIST 查实时阻塞:
    State 列是否卡在 LockedWaiting for table metadata lock
    Time 列是否持续增长,确认是不是被长事务拖住。
  • SHOW STATUS LIKE 'slow_queries' 看慢查询总次数,结合业务峰值判断是否集中爆发;
    SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time' 确认当前阈值是否合理(高并发系统可设为 0.2~0.5 秒)。
  • 如果某类查询高频且固定(如首页商品列表),别硬扛数据库,加 Redis 缓存结果,设置合理过期策略。

基本上就这些。流程不复杂,但容易忽略真实参数、日志聚合和锁上下文。动手前多看一眼 Rows_examined 和 Query_time,比调十次 explain 都管用。

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