【超详细】分析数据库sql语句执行慢的排查思路以及优化_sql查询慢如何排查

定位数据库语句执行慢的原因可以分为几个步骤进行。以下是一些常用的方法和工具，帮助定位到数据库性能瓶颈并进行优化：

1. 分析慢查询日志

• 启用慢查询日志：大多数数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）都支持慢查询日志功能。启用该功能可以记录所有执行时间超过设定阈值的查询。

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
#设置慢查询时间阈值为1秒，这表示任何执行时间超过1秒的查询都会被记录到慢查询日志中。
SET GLOBAL long_query_time = 1; 
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• 查看慢查询日志：分析这些日志，找出哪些查询执行时间过长，并重点关注它们。

2. 使用EXPLAIN命令

• EXPLAIN分析查询：使用EXPLAIN命令来查看查询计划，了解查询是如何被执行的，是否使用了索引，有没有全表扫描等。

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE some_column = 'some_value';
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• 解释结果：重点关注查询计划中的各个字段，如type（访问类型）、possible_keys（可能使用的索引）、key（实际使用的索引）、rows（扫描的行数）等。

执行后会出现几个字段，以下对字段进行解释

• id：查询中每个子查询和表访问的顺序。
• select_type：查询的类型，常见的值有 SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）等。
• table：显示此输出行涉及的表。
• type：访问类型，表示MySQL选择了何种类型的查询操作，常见的值有 ALL（全表扫描）、index（利用索引扫描）、range（索引范围扫描）等。
• possible_keys：显示可能用于此表的索引。如果没有一个可用的索引，将为NULL。
• key：实际使用的索引，如果为NULL，则未使用索引。
• key_len：表示索引中使用的字节数。
• ref：表示哪个字段或常数与key共同在索引中被使用。
• rows：表示MySQL认为必须检查的行数。
• Extra：包含有关MySQL如何解析查询的其他信息。

3. 检查索引

• 索引存在性：确保查询中涉及到的字段有合适的索引。

SHOW INDEX FROM your_table;
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• 索引使用情况：通过查询计划确认查询是否实际使用了索引，如果没有，检查索引的设计是否合理。

4. 优化查询语句

• **避免SELECT * **：只查询需要的字段，减少不必要的数据传输。
• 避免子查询：在可能的情况下使用JOIN替代子查询，因为有时JOIN会更高效。
• 避免函数操作：尽量避免在WHERE子句中对列使用函数，因为这可能导致索引失效。

5. 数据库配置优化

• 调整配置：根据工作负载调优数据库的配置参数，如MySQL的innodb_buffer_pool_size、query_cache_size等。
• 连接池：使用数据库连接池来管理数据库连接，减少连接建立和关闭的开销。

6. 磁盘和硬件资源

• I/O性能：检查磁盘I/O性能，确保没有I/O瓶颈。
• 硬件升级：如果数据量很大且增长迅速，考虑升级硬件，如增加内存、使用SSD等。

7. 使用性能监控工具

• 内置工具：大多数数据库都有内置的性能监控工具，例如MySQL的SHOW STATUS、SHOW PROCESSLIST，PostgreSQL的pg_stat_activity等。
• 第三方工具：如Percona Monitoring and Management (PMM)、New Relic、Datadog等，可以提供更详细的性能分析和监控。

示例：综合运用

假设你有一个查询执行非常慢，可以按以下步骤进行分析和优化：

1. 查看慢查询日志：

#这将启用慢查询日志记录功能。
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;
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分析慢查询日志，找到该查询。

#要查看慢查询日志文件的位置，可以使用以下命令：
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
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2. 使用EXPLAIN分析查询计划：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123;
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针对 EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123; 这个具体的查询，可以根据以下几点来分析执行计划：

1. type字段：关注type字段，它表示了MySQL选择了何种类型的查询操作。如果看到type是ALL，意味着进行了全表扫描，这通常是性能问题的原因之一。如果看到type是index或range，则表示MySQL正在使用索引，这通常是较好的情况。
2. possible_keys和key字段：比较possible_keys和key字段，如果possible_keys中列出了某个索引，但是key是NULL，表示可能存在索引可用但未使用的情况。这可能需要进一步检查索引是否适当，或者查询条件是否与索引匹配。
3. rows字段：rows字段表示MySQL估计需要检查的行数。这个值越大，查询性能可能就越差。你可以通过这个值来估计查询的效率，尤其是在不同的查询条件下进行对比。
4. 检查索引情况：

SHOW INDEX FROM orders;
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4. 优化查询语句：
   • 如果查询使用了SELECT *，修改为只选择需要的字段。
   • 如果WHERE条件中的列没有索引用，创建索引：

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);
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5. 调整数据库配置和硬件资源：
   • 检查数据库配置，调整相应参数。
   • 检查磁盘I/O，考虑硬件升级。

通过上述方法，你可以逐步排查和解决数据库语句执行慢的问题，提高数据库性能。