线上慢SQL治理需建立规范、工具链与运营闭环:上线前硬卡SQL准入,线上实时监控预警,根因分析结合执行上下文,长效治理通过认领制、索引管理、质量评分及规范反哺实现持续优化。

线上慢SQL治理不是靠一次优化就能解决的事,核心在于建立可落地的规范 + 配套自动化工具链 + 持续运营机制。重点不在“怎么改一条SQL”,而在于“怎么不让慢SQL上线”“怎么快速发现和定位”“怎么避免反复发生”。
一、上线前卡点:SQL准入规范必须硬约束
多数慢SQL源于开发阶段缺乏约束。不能依赖上线后人工Review,要嵌入研发流程:
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禁止SELECT *,必须明确字段列表——减少网络传输和内存消耗,也便于后续索引覆盖判断
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WHERE条件必须命中有效索引——建表时同步定义好查询场景的联合索引,CI/CD阶段用SQL静态分析工具(如SOAR、SQLAdvisor)自动检查执行计划是否走索引
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单表查询结果集限制默认5000行——配合分页逻辑(推荐cursor分页),避免OFFSET深分页导致全表扫描
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禁止在WHERE中对字段做函数操作或隐式类型转换——例如WHERE DATE(create_time) = '2024-01-01'会失效索引,应改写为create_time BETWEEN '2024-01-01 00:00:00' AND '2024-01-01 23:59:59'
二、线上实时监控:从“被动救火”转向“主动预警”
慢SQL不是等业务投诉才处理,要靠数据驱动:
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统一采集层:MySQL开启slow_query_log(long_query_time ≤ 1s),用pt-query-digest或Percona Toolkit归档分析;或接入阿里云DMS、腾讯云DBbrain等平台自动解析
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分级告警策略:按响应时间分三级(>1s / >5s / >30s),>5s的SQL自动推送至企业微信/钉钉群,并关联负责人
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聚合看板:按服务名、接口路径、数据库实例、SQL指纹(参数脱敏后的标准化模板)统计TOP耗时SQL,支持下钻查看执行计划与历史趋势
三、根因定位:别只看EXPLAIN,要结合真实执行上下文
很多同学看到“type=ref”就以为没问题,其实关键要看实际扫描行数和临时表使用情况:
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关注key_len是否合理:比如联合索引(a,b,c),WHERE a=1 AND b>10,key_len应为a+b长度;若只显示a的长度,说明b未生效
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Extra字段是重点:“Using filesort”“Using temporary”“Using join buffer”都意味着性能瓶颈,需结合数据分布判断是否需要调整索引或改写SQL
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查真实执行计划而非预估:用EXPLAIN FORMAT=JSON或EXPLAIN ANALYZE(MySQL 8.0.18+)获取实际扫描行数、IO次数、是否触发磁盘临时表等
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注意并发影响:单条SQL在低负载下很快,高并发下可能因锁等待、Buffer Pool争用变慢,需结合performance_schema中的events_statements_history_long分析
四、长效治理:建立闭环机制,避免问题复发
治理效果能否持续,取决于有没有闭环:
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慢SQL认领制:每条超阈值SQL自动创建工单,绑定服务Owner,要求48小时内反馈优化方案并验证效果
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索引生命周期管理:定期用sys.schema_unused_indexes识别长期未被使用的索引,避免冗余索引拖慢写入
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SQL质量评分卡:基于执行时间、扫描行数、是否走索引、是否含子查询等维度打分,纳入研发交付质量考核
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定期反哺规范:每月汇总TOP慢SQL模式(如“LEFT JOIN无ON条件”“IN子查询未加LIMIT”),更新团队SQL编写手册和IDE插件规则
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