开启mysql慢查询日志的方法有两种：1. 修改配置文件（如my.cnf或my.ini），添加slow_query_log = 1、slow_query_log_file指定日志路径、long_query_time设置阈值（如2秒）、log_queries_not_using_indexes = 1启用未使用索引的记录，然后重启mysql服务；2. 在命令行执行set global命令动态开启各项参数，但该方式重启后失效，因此推荐使用配置文件方式。分析慢查询日志时，可使用mysql自带的mysqldumpslow工具，例如通过mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log命令查看执行时间最长的前10条sql语句，也可使用pt-query-digest等更强大的图形化分析工具获取详细报告。常见慢查询原因包括：1. 缺少索引或索引失效导致全表扫描；2. 数据量过大增加扫描成本；3. sql语句过于复杂，如多重join或子查询；4. 锁资源争用造成等待；5. 硬件资源如cpu、内存、磁盘io存在瓶颈。针对这些问题的优化措施为：1. 通过explain分析执行计划并合理创建索引；2. 优化sql逻辑，拆分复杂查询；3. 调整表结构，实施分表或垂直拆分；4. 升级硬件资源配置；5. 引入redis或memcached等缓存机制减少数据库压力。以查询select * from orders where customer_id = 123 and order_date > ‘2023-01-01’为例，应先用explain检查是否走索引，若未走索引则在customer_id和order_date字段建立联合索引，若仍慢则评估数据量是否需分表，并检查硬件资源是否充足。为避免慢查询，应在开发阶段做到：1. 设计合理的数据库结构与索引策略；2. 编写简洁高效的sql语句；3. 上线前进行充分的性能测试；4. 部署后持续监控数据库性能及时发现异常。总之，mysql慢查询分析与优化是一个需要长期坚持的系统性过程，通过日志开启、工具分析、问题定位、针对性优化和预防机制，可显著提升数据库整体性能。
MySQL慢查询分析，简单来说，就是找出那些执行时间超过你预设值的SQL语句，然后像侦探一样，分析它们慢在哪儿，最后想办法优化它们，让你的数据库跑得飞快。
找出并解决慢查询是数据库优化的关键步骤。
如何开启MySQL慢查询日志？
开启慢查询日志，其实很简单。你可以通过修改MySQL的配置文件（通常是
my.cnf
或
my.ini
），或者在MySQL命令行中动态设置。
配置文件方法：
找到你的配置文件，加上或修改以下几行：
slow_query_log = 1 # 开启慢查询日志 slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log # 日志文件路径 long_query_time = 2 # 慢查询阈值，单位秒。超过2秒的SQL会被记录 log_queries_not_using_indexes = 1 # 可选，记录未使用索引的查询
然后重启MySQL服务。
命令行方法：
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/mysql-slow.log'; SET GLOBAL long_query_time = 2; SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = 'ON';
注意，命令行设置重启后会失效，所以推荐使用配置文件。
log_queries_not_using_indexes
这个选项挺有用的，可以帮你快速找到那些因为缺少索引而变慢的查询。
如何分析慢查询日志？
有了日志，接下来就是分析了。直接看日志文件当然可以，但效率不高。MySQL自带了一个工具
mysqldumpslow
，可以帮你整理日志。
比如：
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/mysql-slow.log
这条命令会列出日志中执行时间最长的10条SQL语句。
-s t
表示按执行时间排序，
-t 10
表示显示前10条。
除了
mysqldumpslow
，还有一些图形化的工具，比如
pt-query-digest
，它可以提供更详细的分析报告，包括查询频率、执行时间分布等等。
慢查询的常见原因有哪些？
慢查询的原因有很多，但常见的就那么几个：
- 缺少索引或索引失效：这是最常见的原因。没有索引，或者索引建的不对，MySQL就只能全表扫描，效率自然低。
- 数据量太大：表里的数据太多，查询需要扫描的数据量就大，自然就慢。
- 复杂的SQL语句：复杂的JOIN、子查询，或者大量的计算，都会增加查询的复杂度，导致执行时间变长。
- 锁冲突：如果查询需要访问的资源被锁住了，就只能等待，导致查询变慢。
- 硬件瓶颈：CPU、内存、磁盘IO等等，任何一个瓶颈都可能导致查询变慢。
如何优化慢查询？
优化慢查询，其实就是针对上面这些原因，采取相应的措施：
- 优化索引：这是最重要的。检查SQL语句的WHERE条件、JOIN条件，看看是否缺少索引，或者索引是否有效。可以使用
EXPLAIN
命令来分析SQL语句的执行计划，看看是否使用了索引。
- 优化SQL语句：尽量避免复杂的JOIN和子查询，可以考虑使用临时表或者程序来分解复杂的SQL语句。
- 优化表结构：如果表里的数据太多，可以考虑分表。如果表里的字段太多，可以考虑垂直拆分。
- 优化硬件：如果硬件资源不足，可以考虑升级硬件。
- 使用缓存：对于一些常用的查询，可以使用缓存来减少数据库的压力。比如，可以使用redis或者Memcached来缓存查询结果。
举个例子，假设你发现一个查询语句
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date > '2023-01-01'
很慢，你可以这样做：
- 首先，使用
EXPLAIN
命令分析这个查询语句的执行计划。
- 如果发现没有使用索引，就在
customer_id
和
order_date
上建立索引。
- 如果建立了索引还是慢，就检查一下表里的数据量是否太大，考虑分表。
- 如果分表还是慢，就检查一下硬件资源是否足够。
如何避免慢查询？
预防胜于治疗。与其等到慢查询出现再去优化，不如在开发阶段就尽量避免慢查询的产生：
- 设计良好的数据库结构：合理的表结构、字段类型、索引设计，可以从根本上减少慢查询的产生。
- 编写高质量的SQL语句：避免复杂的SQL语句，尽量使用简单的SQL语句。
- 定期进行性能测试：在生产环境上线之前，进行充分的性能测试，发现潜在的慢查询。
- 监控数据库性能：使用监控工具，实时监控数据库的性能，及时发现慢查询。
总之，MySQL慢查询分析是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。希望这些内容能帮助你更好地理解和优化MySQL慢查询。
