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“怎么处理MySQL慢查询问题”
这又是一道面试高频题，解题思路比方法更重要。
我们可以从问题表象->分析原因->使用工具->解决问题四步来完成。
问题表现
你在生产环境下是否会遇到以下的情况：
1. 突然收到短信提醒，RDS的CPU负载超过阈值
2. I/O负载高导致服务器卡住，甚至主从服务器同步时间延长，客户反馈刚提交的订单看不到记录
3. 新上线的页面加载数据，loading要转很久
分析原因
这三种情况都可能是SQL查询效率低的问题，首先不是查询慢的SQL就是会显示在慢查询日志中，在MySQL中有一个long_query_time的配置，当执行时间超过这个配置，才会进入慢查询日志。
long_query_time默认10秒，在生产环境我们通常会设置在1秒。
使用工具
如果使用阿里云产品，在RDS中提供了慢SQL管理功能，分为慢日志统计和慢日志明细。
如果自建数据库服务也可以使用MySQL官方提供的mysqldumpshow工具直接查看慢日志。
还可以使用第三方工具pt-query-digest 分析慢查询日志。
以上三种工具都会比较清晰的给出慢SQL语句的执行次数、总时间消耗、平均单次执行时间、最大一次时间、最少一次时间。
解决问题
对于执行慢的SQL我们可以：
1. 使用explain查询执行计划，确认索引是否正确使用，还记得昨天我们说的那个口诀吗？MySQL连载：哪些情况下索引会失效
2. 查看系统参数，如：
innodb_buffer_pool_size/innode_log_file_size 等调优。
2. 关联表是否太多，是否可以使用冗余字段减少表关联
3. 过于复杂的查询，是否可以在业务层分次查询 。
4. 分析业务场景 ，是否返回了不必要或是多余的字段
5. 单表数据量过大，就要考虑读写分离、单独业务使用单独数据库，分库分表。
对于执行频率高的SQL我们可以：
建议使用缓存，减少数据库查询
下次，我们具体说说如何使用explain来查看执行计划
PS:
如果公司期待你有更优秀的表现分配你一个任务，这个任务不那么容易，而你期待在这个任务完成后，公司对你有一些鼓励，比如涨薪。
虽然这是正常心理，但并不是等价交换，否则就很容易陷入公司是否值得相信的矛盾中。
可能选择相信，并让自己值得信赖，是既真诚又对自己负责的选择。
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