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mysql慢查询异常如何处理_mysql性能问题定位

P粉602998670

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发布时间:2026-02-02 08:10:34

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来源于php中文网

原创

确认慢查询日志是否开启需检查三要素:slow_query_log必须为ON,slow_query_log_file路径可写且MySQL有权限,long_query_time设为合理值(如1或0.5);再用SHOW VARIABLES验证,若为OFF需SET GLOBAL启用并同步更新my.cnf。

mysql慢查询异常如何处理_mysql性能问题定位

如何确认慢查询日志是否真正开启并生效

很多情况下你以为开了慢查询,其实只是配置写了但没 reload 或根本没生效。关键看三件事:slow_query_log 必须为 ONslow_query_log_file 路径可写且 MySQL 进程有权限,long_query_time 值要合理(比如设成 1 而不是默认的 10,否则多数业务慢 SQL 都不会记录)。

执行这条命令验证:

SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log';

如果返回 OFF,光改配置文件没用,得执行:

SET GLOBAL slow_query_log = ON;

注意:该命令重启后失效,必须同步更新 my.cnf 中的 [mysqld] 段落。

  • long_query_time 是按秒计的浮点数,设 0.5 表示记录所有超过 500ms 的查询
  • MySQL 5.7+ 支持 log_queries_not_using_indexes,但开启后日志量暴增,仅调试期临时启用
  • 日志文件路径若为相对路径(如 slow.log),实际会写到 datadir 下,不是当前目录

用 pt-query-digest 快速定位 Top SQL

直接打开慢日志看文本效率极低。pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中最实用的分析工具,它能聚合、排序、统计响应时间分布,并给出索引建议。

基础用法:

pt-query-digest /var/lib/mysql/slow.log

常用参数:

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豆包旗下AI编程助手,支持DeepSeek最新模型

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  • --limit 10:只看耗时最高的 10 条
  • --filter '$event->{Bytes} > 1024':过滤掉返回数据量太小的查询(可能只是 debug 语句)
  • --since "2024-06-01 00:00:00":限定时间范围,避免全量扫描
  • --no-report + --print:输出原始 SQL,方便复制进客户端重跑

注意:pt-query-digest 默认按 Query Time 排序,但有时 Lock TimeRows_examined 更能暴露问题——比如一条 SQL 执行快但锁了 3 秒,或扫描了 200 万行只返回 1 行。

EXPLAIN 结果里哪些字段最值得盯

拿到可疑 SQL 后,别急着加索引,先看 EXPLAIN FORMAT=TRADITIONAL 输出。重点关注这四个字段:

  • type:值为 ALLindex 就是全表/全索引扫描,基本要优化;rangerefconst 较健康
  • key:显示实际使用的索引名。如果为 NULL,说明没走索引(可能是隐式类型转换、函数包裹字段、or 条件未命中索引等)
  • rows:预估扫描行数。如果远大于结果集行数(比如 rows=124800SELECT COUNT(*) 只有 1300),说明索引选择性差或统计信息过期
  • Extra:出现 Using filesortUsing temporary 是严重信号,意味着排序/分组无法利用索引完成

执行前记得更新统计信息:

ANALYZE TABLE orders;

为什么加了索引查询还是慢

常见原因不是没索引,而是索引没被用上,或者用了但效果差。典型场景包括:

  • WHERE 条件中对字段做了函数操作,例如 WHERE YEAR(create_time) = 2024 → 改成 WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
  • 字符集不一致导致隐式转换,比如 utf8mb4 列和 utf8 参数比较 → 统一字符集,或显式 COLLATE
  • 联合索引顺序错位,比如索引是 (a,b,c),但查询只用了 b = ?c = ? → 无法命中该索引
  • MySQL 认为走索引比全表扫更慢(比如表小、缓存热),强制走索引可用 FORCE INDEX 测试,但属临时手段

复杂查询建议拆成多个简单查询,尤其涉及多表 JOIN + GROUP BY + LIMIT 的场景——MySQL 优化器容易选错执行计划,而应用层合并结果往往更可控。

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