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✨欢迎加入探索MYSQL慢查询之旅✨
? 大家好！我是你们的技术达人danci_btq。你是否因为MYSQL慢查询而头疼不已？今天我来教你如何高效地优化这些慢查询，让你的数据库飞速跑！? 在本文中，我们将探索一些简单而有效的方法，让你轻松应对MYSQL慢查询问题。准备好了吗？Let’s go！?
Part1、认识MYSQL慢查询 ?
在MySQL数据库中，慢查询（Slow Query）通常指的是执行时间超过预设阈值的查询语句。这些查询可能会消耗大量的数据库资源，导致系统性能下降或响应时间延长。因此，监控和优化慢查询是数据库管理员（DBA）和开发人员的重要任务之一。
慢查询的影响
- 性能瓶颈：慢查询会消耗大量的CPU、内存和I/O资源，导致数据库性能下降。
- 响应时间：用户请求的响应时间可能会因为慢查询而延长，影响用户体验。
- 资源浪费：不必要的慢查询会浪费数据库服务器的资源，降低整体系统的稳定性。
Part2、配置和识别慢查询 ?
| 开启慢查询监控 |
mysql有一个配置是long_query_time，值是数字，单位是秒。当一条SQL语句执行耗时超过long_query_time的值时，mysql就认为这条sql为慢查询SQL。
临时配置
找开命令窗口配置
// 查看慢查询是否开启
show variables like 'slow_query_log';
// 开启慢查询（值可以是1或on)
set global slow_query_log = 1;
// 关闭慢查询（值可以是1或off)
set global slow_query_log = 0;
// 查看long_query_time值
show variable like 'long_query_time';
// 设置long_query_time值 (单位是秒)
set global long_query_time=5;
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永久生效配置
MySQL的配置文件（通常是 my.cnf 或 my.ini）
如果你还没有启用慢查询日志，你还需要在配置文件中设置 slow_query_log 为 ON，并指定一个日志文件路径（如果需要的话）。
[mysqld]
// 启用慢查询日志
slow_query_log = 1
// 指定日志文章路径
slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log
// 开启慢查询
long_query_time = 2
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注：此配置需要重启mysql服务
Part3、分析慢查询原因 ?
引起慢查询的原因大致归纳如下：
- 没有索引或索引不生效：
- 没有在适当的列上建立索引，导致MySQL执行全表扫描。
- 索引设计不合理或查询条件导致索引失效，如隐式类型转换、查询条件包含OR等。
- I/O吞吐量小：
- 磁盘I/O成为瓶颈，导致数据读取速度缓慢。
- 内存不足：
- MySQL需要频繁地进行磁盘I/O操作以获取数据，降低了查询速度。
- 网络速度慢：
- 对于远程数据库连接，网络延迟可能导致查询响应缓慢。
- 查询出的数据量过大：
- 查询返回的结果集过大，增加了数据传输和处理的时间。
- 锁或死锁：
- 查询时遇到表锁、行锁或其他类型的锁，导致查询被阻塞或延迟。
- 查询语句未优化：
- 查询语句编写不合理，如使用了不必要的子查询、复杂的连接条件等。
- 硬件资源限制：
- CPU、内存、磁盘等硬件资源不足或配置不合理，影响MySQL性能。
- CPU、内存、磁盘等硬件资源不足或配置不合理，影响MySQL性能。
Part4、解决和避免慢查询
- 提高网速、更换更高容量的硬盘、增加内存或者 cpu 的数量等等。
- 调整配置参数：mysql 有许多参数可以配置，可以根据实际情况调整这些参数，如增加缓存大小、线程池大小等等。
- 添加索引：索引可以提高查询效率，特别是对于大型表。通过分析慢查询日志或者使用 explain 命令找到需要优化的查询语句，然后为其中涉及的列添加索引（注意不要添加过多的索引）。
- 优化查询语句：合理优化查询语句可以减少查询时间。例如，可以尝试减少子查询的数量，避免使用SELECT *，多表JOIN，避免使用 like ‘%xxx%’ 的模糊查询等。
- 批量处理数据：有时候大量数据的操作往往比单个数据的操作更有效率。因此，尽可能以批量方式操作数据，如使用 insert … values() 和 update … set … where in() 等。
- 分库分表：若数据量较大，可能会对单个数据库的性能造成压力。此时可以考虑将数据分散存储到多个数据库中，或者将单张表的数据拆分为多张表来存储。注意，这种方法需要谨慎设计，在实际应用中可能会引入更多的问题。
- 表中的大字段剥离。
- 字段冗余。
- 减少sql中函数运算与其他计算。
- 修改SQL语句：优化查询语句，避免使用SELECT *、子查询、多表JOIN等不必要的操作。
- 数据库优化：调整数据库参数、内存占用、磁盘IO等，提高系统性能，增加查询效率。
- 针对查询频繁的热点数据增加缓存，引入非关系型数据库。
- 主从复制，读写分离，一般情况下，查询的情况比写的情况多，所以考虑将数据库分为主库，从库，主库处理写的操作，从库处理读的操作。
总结 ?
在MySQL数据库中，慢查询是一个不容忽视的问题，它不仅会消耗大量的系统资源，还可能导致系统性能下降和用户体验变差。因此，有效地识别、分析和解决慢查询问题是数据库管理员和开发人员的重要职责。
首先，我们需要通过配置MySQL的慢查询日志功能来监控慢查询。这包括临时配置和永久配置两种方式，其中永久配置需要在MySQL的配置文件中设置相关参数，并确保MySQL服务重启后配置生效。
其次，当慢查询发生时，我们需要分析其原因。常见的原因包括没有索引或索引不生效、I/O吞吐量小、内存不足、网络速度慢、查询出的数据量过大、锁或死锁、查询语句未优化以及硬件资源限制等。
针对这些原因，我们可以采取一系列措施来解决和避免慢查询。这些措施包括提高网络速度、更换高容量硬盘、增加内存或CPU数量等硬件升级措施；调整MySQL的配置参数，如增加缓存大小、线程池大小等；为查询涉及的列添加合适的索引；优化查询语句，减少不必要的子查询和复杂的连接条件；批量处理数据以减少I/O操作；分库分表以分散存储数据；剥离表中的大字段以减少数据传输和处理时间；减少SQL中的函数运算和其他计算；针对热点数据增加缓存；引入主从复制和读写分离策略等。
总之，解决慢查询问题需要从多个方面入手，包括硬件配置、MySQL配置、索引设计、查询优化以及数据库架构等方面。只有综合考虑并采取合适的措施，才能有效地提高MySQL的性能和稳定性，确保用户获得良好的体验。
