SQL慢查询排查核心是“先定位、再归因、后验证”：开启慢查询日志定位问题SQL，用EXPLAIN分析真实执行路径，聚焦索引失效、设计不合理及语句硬伤三类场景，最后通过测试库验证和线上监控闭环确认优化效果。
SQL慢查询排查不是靠猜，核心是“先定位、再归因、后验证”。关键不在改SQL或加索引本身，而在于建立一条可复现、可对比、可闭环的排查链路。
第一步：让慢SQL自己浮出水面
不开启慢查询日志，等于闭眼开车。必须打开它，并设合理阈值：
- MySQL中，在my.cnf里加：
slow_query_log=1long_query_time=0.5log_queries_not_using_indexes=1 - 动态开启也行：
SET GLOBAL slow_query_log = 1;SET GLOBAL long_query_time = 0.5; - 重点看日志里的Query_time（真实耗时）、Rows_examined（扫描行数）、Rows_sent（返回行数）——三者比值异常，往往就是问题入口
第二步：用EXPLAIN还原真实执行路径
别拿开发环境的EXPLAIN当真，必须用线上慢日志里记录的完整SQL+真实参数去分析。否则容易误判，比如：
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type=ALL→ 全表扫描，大概率缺索引或索引失效 -
key=NULL→ 明明建了索引却没用上 -
rows远大于Rows_sent→ 扫得多、回得少，可能有无效过滤或排序开销 -
Extra里出现Using filesort或Using temporary→ ORDER BY/GROUP BY没走索引，或字段类型不匹配
第三步：聚焦三类高频失效场景
80%的慢查根源集中在这几类，逐个对照检查：
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索引没生效：WHERE里用了函数（
DATE(create_time)）、隐式转换（varchar_id = 123）、左模糊（LIKE '%abc'） - 索引设计不合理：联合索引顺序不符合查询条件顺序（违反最左匹配），或覆盖字段不够（导致回表）
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语句本身有硬伤：SELECT *、子查询嵌套过深、JOIN多表但驱动表选错（没用小表驱动大表）、LIMIT偏移量过大（如
LIMIT 10000,20）
第四步：验证优化是否真正起效
改完别急着上线，按步骤验证：
- 在测试库用相同数据量、相同参数跑一遍EXPLAIN，确认
rows下降、key命中、Extra干净 - 用
SELECT SQL_NO_CACHE ...绕过查询缓存，测真实执行时间 - 上线后盯30分钟慢日志，看该SQL是否消失或耗时降到阈值内
基本上就这些。流程不复杂，但容易忽略真实参数还原和前后对比验证这两步。
