答案：通过慢查询日志、Performance Schema、通用日志、PROCESSLIST监控及外部工具实现MySQL异常SQL检测。首先开启慢查询日志（slow_query_log）记录执行超时SQL，设置long_query_time阈值并用pt-query-digest分析；其次利用Performance Schema的events_statements_summary_by_digest表统计SQL执行耗时、扫描行数等指标，识别性能瓶颈；临时启用general_log追踪所有SQL操作，排查异常调用；通过INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST实时查看活跃会话，发现长时间运行或阻塞语句；最后整合Prometheus+Grafana或Zabbix等监控系统，设置慢查询频率、连接数等告警规则，及时响应异常。关键在于快速定位问题源头而非全面捕获。
在 MySQL 中检测异常 SQL 执行，关键在于监控、日志记录和性能分析。以下是几种实用的方法，帮助你快速发现并定位异常 SQL。
1. 启用慢查询日志（Slow Query Log）
慢查询日志用于记录执行时间超过指定阈值的 SQL 语句，是发现性能低下的 SQL 的基础手段。
操作步骤：
- 开启慢查询日志：
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; - 设置慢查询阈值（例如超过2秒）：
SET GLOBAL long_query_time = 2; - 指定日志文件路径：
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log';
之后可通过 mysqldumpslow 或 pt-query-digest 分析日志，找出频繁或耗时长的 SQL。
2. 使用 Performance Schema 监控 SQL 执行
Performance Schema 提供了更细粒度的运行时监控能力，可追踪每条 SQL 的执行情况。
常用表：
-
events_statements_summary_by_digest：按 SQL 模板汇总执行信息，包括平均耗时、锁等待、扫描行数等。 - 查看最耗时的 SQL：
SELECT DIGEST_TEXT, AVG_TIMER_WAIT/1000000000 AS avg_ms, SUM_ROWS_EXAMINED, COUNT_STAR FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest ORDER BY AVG_TIMER_WAIT DESC LIMIT 10;
通过该视图能快速识别出逻辑不合理、全表扫描严重或执行频率异常的 SQL。
3. 开启通用日志（General Query Log）排查异常行为
通用日志记录所有客户端连接和执行的 SQL，适合短期排查恶意或异常调用。
- 启用通用日志：
SET GLOBAL general_log = 'ON'; - 查看日志输出位置：
SHOW VARIABLES LIKE 'general_log_file';
注意：通用日志对性能影响较大，仅建议在问题排查阶段临时开启。
4. 利用 INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST 实时观察正在执行的 SQL
查看当前数据库活动会话，及时发现长时间运行或阻塞的 SQL。
- 执行命令：
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST WHERE COMMAND != 'Sleep' ORDER BY TIME DESC; - 重点关注：
运行时间（TIME）长、状态（STATE）为“Sending data”、“Copying to tmp table”等可疑操作。
结合 KILL [ID] 可手动终止异常会话。
5. 配合监控工具实现告警
将上述机制整合到监控系统中，提升响应效率。
- 使用 Prometheus + Grafana + mysqld_exporter 可视化 QPS、慢查询数量、连接数等指标。
- 配置告警规则，如：慢查询每分钟增长超过10条，或连接数突增。
- 结合 Zabbix、阿里云 RDS 等平台内置的 SQL 审计功能。
基本上就这些。合理配置日志与监控，就能在大多数异常发生时第一时间感知。重点不是抓得全，而是能快速定位问题源头。
