诊断mysql慢查询需1.开启慢查询日志并设置long_query_time；2.使用explain分析sql执行情况；3.借助工具如pt-query-digest分析日志。优化涉及1.确保join字段有索引；2.优化join顺序及减少join表数；3.使用临时表、批量处理和数据分区。防止阻塞应1.合理设置long_query_time并实时监控；2.启用max_execution_time限制查询时间；3.使用资源组分配资源，必要时kill慢查询并加强连接池管理。
MySQL处理长时间运行的查询，核心在于预防阻塞，保障其他操作的顺利进行。简单来说，就是让“慢查询”别拖垮整个数据库。
解决方案
处理MySQL长时间运行查询，需要从诊断、优化和限制三个层面入手。
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诊断慢查询：
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开启慢查询日志： 这是发现问题的首要步骤。设置
long_query_time参数（比如1秒），超过这个时间的查询就会被记录。 -
使用
EXPLAIN分析查询：EXPLAIN会告诉你MySQL如何执行查询，包括是否使用了索引，扫描了多少行等等。关注type（连接类型，ALL表示全表扫描，应尽量避免）、possible_keys（可能使用的索引）和key（实际使用的索引）。 -
利用性能监控工具： 如
pt-query-digest（Percona Toolkit）可以分析慢查询日志，找出最耗时的查询。
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开启慢查询日志： 这是发现问题的首要步骤。设置
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优化查询：
- 索引优化： 这是最常见的优化手段。确保查询中使用的字段都有合适的索引。注意联合索引的顺序，遵循最左前缀原则。
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重写SQL： 复杂的SQL可能会导致性能问题。尝试简化SQL，避免使用
SELECT *，只选择需要的列。优化JOIN操作，确保连接的字段有索引。 - 避免在WHERE子句中使用函数或表达式： 这会导致索引失效。尽量将计算放在应用程序端进行。
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分页查询优化：
LIMIToffset, count`在offset很大时效率很低。可以考虑使用书签方式或延迟关联来优化分页查询。 -
使用
SQL_CALC_FOUND_ROWS要谨慎： 如果只需要总数，可以考虑单独执行一个COUNT(*)查询，避免SQL_CALC_FOUND_ROWS带来的性能开销。
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限制查询：
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设置
max_execution_time： 可以限制查询的最大执行时间，防止长时间运行的查询占用过多资源。 - 使用资源组（Resource Groups）： MySQL 8.0引入了资源组，可以为不同的用户或查询分配不同的资源，从而避免慢查询影响其他操作。
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Kill慢查询： 如果发现有长时间运行的查询，可以使用
KILL QUERY命令手动结束它。但要注意，这可能会导致数据不一致，谨慎使用。 - 连接池管理： 限制单个连接的查询时间，防止恶意或者错误的程序长时间占用连接。
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设置
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硬件升级：
- 如果以上优化都无法解决问题，可能需要考虑升级硬件，例如增加内存、使用SSD硬盘等。
如何诊断MySQL的慢查询问题？
诊断MySQL慢查询问题，就像医生看病一样，需要先找到病因，才能对症下药。慢查询日志是你的听诊器，EXPLAIN是你的X光片。
开启慢查询日志： 这是第一步，没有日志，一切无从谈起。在MySQL配置文件（my.cnf或my.ini）中，设置
slow_query_log = 1和long_query_time = 1（单位是秒）。重启MySQL服务后，慢查询就会被记录到指定的日志文件中。分析慢查询日志： 直接阅读日志文件可能会比较困难，可以使用
pt-query-digest（Percona Toolkit）工具来分析日志，它可以帮你找出最耗时的查询、执行次数最多的查询等等。-
使用
EXPLAIN分析SQL： 找到可疑的SQL后，使用EXPLAIN命令来查看MySQL如何执行这条SQL。关注以下几个关键指标：-
type：连接类型，ALL表示全表扫描，是最差的情况。index表示全索引扫描，也需要优化。range、ref、eq_ref等表示使用了索引，性能较好。 -
possible_keys：MySQL可能使用的索引。 -
key：MySQL实际使用的索引。如果key为NULL，表示没有使用索引。 -
rows：MySQL需要扫描的行数。 -
filtered：过滤的行数的百分比。
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检查索引使用情况： 根据
EXPLAIN的结果，检查是否使用了合适的索引。如果没有使用索引，可能是因为：- 没有创建索引。
- 索引类型不匹配。
- WHERE子句中使用了函数或表达式，导致索引失效。
- MySQL认为全表扫描比使用索引更快（这种情况比较少见）。
监控数据库服务器资源： 慢查询也可能是因为服务器资源不足导致的。可以使用
top、iostat等命令来监控CPU、内存、磁盘I/O等资源的使用情况。
如何优化MySQL中涉及大量数据JOIN的查询？
大量数据JOIN是性能杀手，优化JOIN查询需要从索引、SQL重写和硬件三个方面入手。
确保JOIN字段有索引： 这是最基本的要求。JOIN操作需要在两个表中查找匹配的行，如果没有索引，MySQL需要进行全表扫描，效率极低。
优化JOIN顺序： MySQL会根据一定的规则来选择JOIN的顺序，但有时候它的选择并不是最优的。可以使用
STRAIGHT_JOIN强制MySQL按照指定的顺序来执行JOIN。通常情况下，应该将结果集小的表放在前面。减少JOIN的表数量： 如果JOIN的表太多，可以考虑将一些表的数据冗余到其他表中，从而减少JOIN的次数。
使用临时表： 对于复杂的JOIN查询，可以考虑将中间结果存储到临时表中，然后再进行JOIN。
*使用
EXISTS代替`COUNT()：** 如果只需要判断是否存在满足条件的记录，可以使用EXISTS代替COUNT()，EXISTS在找到满足条件的记录后就会停止扫描，而COUNT()`需要扫描整个表。批量处理： 如果需要处理大量数据，可以考虑将数据分成小批量进行处理，避免一次性处理过多数据导致性能问题。
数据分区： 如果表的数据量非常大，可以考虑对表进行分区，将数据分散到不同的物理文件中，从而提高查询效率。
垂直分割： 如果表中某些列不经常使用，可以考虑将这些列分割到单独的表中，减少主表的宽度，提高查询效率。
如何防止MySQL数据库被慢查询阻塞？
防止MySQL数据库被慢查询阻塞，需要建立一套完善的监控、预警和处理机制。
设置合理的
long_query_time： 根据实际情况设置long_query_time，不要设置得太小，否则会产生大量的慢查询日志，增加分析的负担；也不要设置得太大，否则无法及时发现慢查询。实时监控慢查询： 可以使用第三方监控工具（如Prometheus + Grafana）或者自己编写脚本来实时监控慢查询日志，一旦发现有慢查询，立即发出警报。
建立预警机制： 设置合理的预警阈值，当慢查询的数量、执行时间超过阈值时，自动发出警报。
定期分析慢查询日志： 定期分析慢查询日志，找出最耗时的查询，并进行优化。
使用
max_execution_time限制查询执行时间： 可以限制查询的最大执行时间，防止长时间运行的查询占用过多资源。使用资源组（Resource Groups）： MySQL 8.0引入了资源组，可以为不同的用户或查询分配不同的资源，从而避免慢查询影响其他操作。
Kill慢查询： 如果发现有长时间运行的查询，可以使用
KILL QUERY命令手动结束它。但要注意，这可能会导致数据不一致，谨慎使用。连接池管理： 限制单个连接的查询时间，防止恶意或者错误的程序长时间占用连接。
使用读写分离： 将读操作和写操作分离到不同的数据库服务器上，可以减轻主数据库的压力，提高整体性能。
定期维护数据库： 定期进行数据库维护，例如优化表、更新统计信息等，可以提高查询效率。
记住，预防胜于治疗。与其等到数据库被慢查询阻塞，不如提前做好监控、预警和优化工作。
