连云港市千栀味食品贸易有限公司
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连云港市千栀味食品贸易有限公司 2026/09/09 18:05:21

线上告警：接口响应超时。一查，又是慢SQL。

这种场景太常见了。数据库是后端最常见的性能瓶颈，而慢SQL是罪魁祸首。这篇把我排查慢SQL的套路整理出来。

第一步：找到慢SQL

1. 开启慢查询日志

-- 查看是否开启SHOWVARIABLESLIKE'slow_query%';SHOWVARIABLESLIKE'long_query_time';-- 动态开启（重启失效）SETGLOBALslow_query_log='ON';SETGLOBALlong_query_time=1;-- 超过1秒算慢SETGLOBALslow_query_log_file='/var/log/mysql/slow.log';

永久生效写my.cnf：

[mysqld] slow_query_log = 1 slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log long_query_time = 1 log_queries_not_using_indexes = 1 # 没用索引的也记录

2. 分析慢查询日志

# 用mysqldumpslow分析mysqldumpslow-st-t10/var/log/mysql/slow.log# -s t: 按查询时间排序# -t 10: 显示前10条# 输出示例# Count: 156 Time=3.21s (500s) Lock=0.00s (0s) Rows=1000.0 (156000)# SELECT * FROM orders WHERE user_id = N AND status = N

3. 实时查看正在执行的SQL

-- 查看当前进程SHOWPROCESSLIST;SHOWFULLPROCESSLIST;-- 显示完整SQL-- 看哪个SQL执行时间长SELECT*FROMinformation_schema.processlistWHEREcommand!='Sleep'ORDERBYtimeDESC;-- 杀掉卡住的查询KILL进程ID;

4. performance_schema分析

-- 开启（MySQL 5.6+默认开启）-- 查询最耗时的SQLSELECTDIGEST_TEXT,COUNT_STARASexec_count,SUM_TIMER_WAIT/1000000000000AStotal_time_sec,AVG_TIMER_WAIT/1000000000ASavg_time_ms,SUM_ROWS_EXAMINEDASrows_examinedFROMperformance_schema.events_statements_summary_by_digestORDERBYSUM_TIMER_WAITDESCLIMIT10;

第二步：分析执行计划

找到慢SQL后，用EXPLAIN分析。

EXPLAIN基本用法

EXPLAINSELECT*FROMordersWHEREuser_id=123ANDstatus=1;

输出关键字段：

字段含义关注点
type访问类型ALL全表扫描要优化
key实际用的索引NULL说明没用索引
rows预估扫描行数越小越好
Extra额外信息Using filesort、Using temporary要注意

type类型（从好到差）

system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL - const: 主键或唯一索引等值查询，最多一条 - eq_ref: 多表join时，被驱动表用主键/唯一索引 - ref: 普通索引等值查询 - range: 索引范围扫描 - index: 全索引扫描（比ALL好，但也不理想） - ALL: 全表扫描，必须优化

真实案例分析

-- 问题SQLEXPLAINSELECT*FROMordersWHEREcreate_time>'2024-01-01'ANDstatus=1ORDERBYidDESCLIMIT100;-- 输出+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-----------------------------+|id|select_type|table|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|Extra|+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-----------------------------+|1|SIMPLE|orders|ALL|idx_create|NULL|NULL|NULL|500000|Usingwhere;Usingfilesort|+----+-------------+--------+------+---------------+------+---------+------+--------+-----------------------------+

问题：

  1. type=ALL：全表扫描
  2. key=NULL：没用索引
  3. Using filesort：额外排序

第三步：索引优化

1. 联合索引的最左前缀原则

-- 有索引 (a, b, c)-- 能用上索引WHEREa=1WHEREa=1ANDb=2WHEREa=1ANDb=2ANDc=3-- 用不上或部分用上WHEREb=2-- 不能用（跳过了a）WHEREa=1ANDc=3-- 只用到a（跳过了b）WHEREb=2ANDc=3-- 不能用

2. 覆盖索引

-- 原SQL，需要回表SELECT*FROMusersWHEREage>20;-- 优化：只查索引包含的列SELECTid,name,ageFROMusersWHEREage>20;-- 如果有索引 (age, name)，就是覆盖索引，不用回表-- Extra显示 Using index

3. 索引失效的常见原因

-- 1. 对索引列做运算或函数SELECT*FROMordersWHEREYEAR(create_time)=2024;-- ❌SELECT*FROMordersWHEREcreate_time>='2024-01-01'ANDcreate_time<'2025-01-01';-- ✅-- 2. 隐式类型转换-- phone是varchar类型SELECT*FROMusersWHEREphone=13800138000;-- ❌ 数字，会转换SELECT*FROMusersWHEREphone='13800138000';-- ✅ 字符串-- 3. LIKE以%开头SELECT*FROMusersWHEREnameLIKE'%张';-- ❌SELECT*FROMusersWHEREnameLIKE'张%';-- ✅-- 4. OR条件中有非索引列SELECT*FROMusersWHEREid=1ORname='张三';-- name没索引则全表-- 5. 不等于 != 或 <>SELECT*FROMusersWHEREstatus!=0;-- 可能全表扫描-- 6. IS NULL 或 IS NOT NULL（视情况）-- 如果NULL值很多，优化器可能选择全表扫描

4. 索引设计原则

-- 查询条件优先-- 经常出现在WHERE、JOIN、ORDER BY的列建索引-- 区分度高的列优先-- 区分度 = COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)-- 性别区分度低（0.5），手机号区分度高（接近1）-- 联合索引：把区分度高的放前面CREATEINDEXidx_userONorders(user_id,status);-- user_id区分度更高-- 适当冗余，避免回表-- 如果经常查 SELECT id, name FROM users WHERE age > 20-- 可以建 INDEX idx_age_name (age, name)

第四步：SQL改写优化

1. 避免SELECT *

-- 差SELECT*FROMordersWHEREuser_id=123;-- 好：只查需要的列SELECTid,order_no,amount,statusFROMordersWHEREuser_id=123;

2. 小表驱动大表

-- user表1000条，order表100万条-- 差：大表驱动小表SELECT*FROMorders oLEFTJOINusers uONo.user_id=u.id;-- 好：小表驱动大表SELECT*FROMusers uLEFTJOINorders oONu.id=o.user_id;-- 或者用EXISTSSELECT*FROMorders oWHEREEXISTS(SELECT1FROMusers uWHEREu.id=o.user_idANDu.status=1);

3. 分页优化

-- 深分页问题：OFFSET很大时很慢SELECT*FROMordersORDERBYidLIMIT100000,20;-- 要扫描100020行，丢弃前100000行-- 优化1：用上一页的IDSELECT*FROMordersWHEREid>上一页最后一条的IDORDERBYidLIMIT20;-- 优化2：延迟关联SELECTo.*FROMorders oINNERJOIN(SELECTidFROMordersORDERBYidLIMIT100000,20)tONo.id=t.id;-- 子查询只查主键，速度快

4. 避免在循环中查询

// 差：N+1查询users:=getUsers()for_,user:=rangeusers{orders:=getOrdersByUserID(user.ID)// 循环里查询}// 好：批量查询users:=getUsers()userIDs:=extractUserIDs(users)orders:=getOrdersByUserIDs(userIDs)// 一次查出来orderMap:=groupByUserID(orders)

5. UNION ALL 替代 UNION

-- UNION会去重，需要排序SELECTidFROMordersWHEREstatus=1UNIONSELECTidFROMordersWHEREstatus=2;-- UNION ALL不去重，更快SELECTidFROMordersWHEREstatus=1UNIONALLSELECTidFROMordersWHEREstatus=2;

第五步：表结构优化

1. 选择合适的数据类型

-- 整数类型TINYINT-- 1字节，-128~127SMALLINT-- 2字节INT-- 4字节BIGINT-- 8字节-- 状态字段用TINYINT足够，别用INTstatusTINYINTNOTNULLDEFAULT0-- 时间戳用INT存储（4字节）比DATETIME（8字节）省空间-- 但DATETIME可读性好，看业务需求-- 金额用DECIMAL，别用FLOAT/DOUBLE（精度问题）amountDECIMAL(10,2)NOTNULLDEFAULT0.00

2. 大表拆分

-- 垂直拆分：把大字段拆出去-- orders表id,user_id,order_no,amount,status,create_time-- order_details表（大字段）id,order_id,goods_info,remark-- 水平拆分：按时间或ID分表orders_2024,orders_2025 orders_0,orders_1,orders_2...orders_15-- 按user_id取模

3. 归档历史数据

-- 定期把老数据移到归档表INSERTINTOorders_archiveSELECT*FROMordersWHEREcreate_time<'2023-01-01';DELETEFROMordersWHEREcreate_time<'2023-01-01'LIMIT10000;-- 小批量删除，避免锁表太久

真实案例：一次慢查询排查

现象：订单列表接口偶尔超时

排查过程：

  1. 查慢查询日志，找到问题SQL：
SELECT*FROMordersWHEREuser_id=123ANDstatusIN(1,2,3)ANDcreate_time>'2024-01-01'ORDERBYcreate_timeDESCLIMIT20;
  1. EXPLAIN分析：
type: ref key: idx_user_id rows: 50000 Extra: Using where; Using filesort

虽然用了索引，但rows很大，还有filesort。

  1. 分析：

    • 这个用户订单很多（大客户）
    • idx_user_id单列索引，筛选后还要回表过滤status和时间
    • ORDER BY create_time和索引顺序不一致，要filesort

  2. 优化方案：

-- 新建联合索引CREATEINDEXidx_user_status_timeONorders(user_id,status,create_time);-- 改SQL，把IN改成多个条件SELECT*FROMordersWHEREuser_id=123ANDstatus=1ANDcreate_time>'2024-01-01'ORDERBYcreate_timeDESCLIMIT20UNIONALLSELECT*FROMordersWHEREuser_id=123ANDstatus=2ANDcreate_time>'2024-01-01'ORDERBYcreate_timeDESCLIMIT20...

或者接受现状，在应用层做缓存。

  1. 结果：查询时间从2s降到50ms。

工具推荐

  1. pt-query-digest：分析慢查询日志，比mysqldumpslow强大
  2. Percona Toolkit：一套MySQL工具集
  3. MySQL Workbench：可视化执行计划
  4. Explain Analyze（MySQL 8.0+）：真实执行统计
-- MySQL 8.0+ 用EXPLAIN ANALYZEEXPLAINANALYZESELECT*FROMordersWHEREuser_id=123;-- 显示真实执行时间，而不是预估

总结

慢SQL排查的套路：

  1. 定位：慢查询日志、SHOW PROCESSLIST、performance_schema
  2. 分析：EXPLAIN看执行计划，重点关注type、key、rows、Extra
  3. 优化：
    • 索引优化：联合索引、覆盖索引、避免索引失效
    • SQL改写：避免SELECT *、分页优化、小表驱动大表
    • 表结构优化：合适的数据类型、大表拆分

记住一点：看数据量，看场景。100条数据的表，怎么写都快；上亿数据的表，细节决定成败。

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