MySQL 慢查询排查完整流程

MySQL 慢查询排查完整流程

这是一套可直接上手的排查方案，从发现问题到定位根因，再到优化落地，覆盖全链路。

第一步：确认慢查询是否存在

1.1 开启慢查询日志

-- 查看当前状态 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%'; SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'; -- 临时开启（重启失效） SET GLOBAL slow_query_log = ON; SET GLOBAL long_query_time = 1; -- 超过1秒记录 SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes = ON;

1.2 查看慢查询数量与内容

# 统计慢查询次数 SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%'; # 查看最近慢查询日志文件路径 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';

第二步：分析慢查询语句

2.1 使用 EXPLAIN 分析执行计划

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE status = 1 ORDER BY created_at DESC LIMIT 100;

重点关注字段：

2.2 使用 SHOW PROFILE 查看耗时分布

-- 开启 profiling SET profiling = 1; -- 执行你的慢查询 SELECT * FROM orders WHERE ...; -- 查看所有查询的耗时 SHOW PROFILES; -- 查看具体某个 Query_ID 的详细耗时 SHOW PROFILE FOR QUERY 1;

关键看Sending data、Sorting result、Creating tmp table等步骤的耗时占比。

第三步：常见原因与对应解决方案

3.1 没走索引 → 加索引

-- 检查是否有可用索引 SHOW INDEX FROM orders; -- 添加复合索引（注意字段顺序：等值条件在前，范围条件在后） ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_status_created (status, created_at);

3.2 索引失效 → 改写 SQL

常见导致索引失效的操作：

• 对索引列使用函数：WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'
• 隐式类型转换：WHERE user_id = '123'（user_id 是 int）
• 前导模糊匹配：WHERE name LIKE '%张三'

3.3 数据量过大 → 分页优化 / 归档

深分页优化示例：

-- 原始写法（越往后越慢） SELECT * FROM orders ORDER BY id LIMIT 100000, 20; -- 优化写法（子查询用覆盖索引） SELECT * FROM orders WHERE id > (SELECT id FROM orders ORDER BY id LIMIT 100000, 1) ORDER BY id LIMIT 20;

数据归档：​ 将历史数据迁移到归档表或分区表。

3.4 锁等待 → 排查锁冲突

-- 查看当前正在等待锁的事务 SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX\G -- 查看锁等待关系 SELECT * FROM sys.schema_table_lock_waits; -- 强制结束阻塞事务（慎用） KILL [trx_mysql_thread_id];

3.5 SQL 写得烂 → 重写

典型坏写法：

• SELECT *→ 只取需要的列
• 子查询嵌套过深 → 改用 JOIN 或临时表
• OR条件 → 拆成 UNION ALL
• 循环查询 → 批量查询 + IN

第四步：系统层面排查

4.1 查看数据库配置是否合理

-- 关键参数检查 SHOW VARIABLES LIKE 'innodb_buffer_pool_size'; -- 建议设为内存的60%-70% SHOW VARIABLES LIKE 'tmp_table_size'; -- 临时表大小限制 SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections'; -- 连接数是否过高

4.2 查看服务器资源

# CPU、内存、IO 情况 top iostat -x 1 free -h

如果 CPU 高但 IO 低 → SQL 计算量大或索引不合理

如果 IO 高但 CPU 低 → 磁盘瓶颈，考虑 SSD 或增加 buffer pool

第五步：建立长效机制

5.1 定期巡检脚本

-- 查询当前运行时间最长的SQL SELECT * FROM information_schema.PROCESSLIST WHERE COMMAND != 'Sleep' ORDER BY TIME DESC LIMIT 10; -- 查询全表扫描次数最多的表 SELECT * FROM sys.schema_unused_indexes;

5.2 监控告警

• 设置long_query_time = 1，持续采集慢查询日志
• 使用 Percona Toolkit 的pt-query-digest分析日志规律
• 接入 Prometheus + Grafana 监控 QPS、慢查询数量趋势

一句话总结排查思路

先确认慢在哪（日志+profile），再看为什么慢（explain+索引），最后对症下药（加索引/改SQL/扩资源）。