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mysql查询性能瓶颈如何诊断_mysql性能分析方法

P粉602998670

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发布时间:2026-02-06 09:05:17

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来源于php中文网

原创

慢查询优化需按“日志→执行计划→系统指标→配置硬件”四层排查:先开slow_query_log捕获超1s查询;再用EXPLAIN分析type、key、rows及Extra;接着查sar、缓冲池命中率、锁等待和连接数;最后审视innodb_flush_method、redo log大小、大字段存储及网络架构。

mysql查询性能瓶颈如何诊断_mysql性能分析方法

先看慢查询日志,别一上来就 EXPLAIN

90% 的性能问题,源头就在没走索引的 SQL 上。但你不能靠猜——得让 MySQL 自己“招供”。slow_query_log 是最直接的线索源,不是辅助工具,是第一现场。

  • 临时开启:执行 SET GLOBAL slow_query_log = 1,再设 long_query_time = 1(单位秒),立刻捕获 >1s 的查询
  • 别信默认值 10 秒——线上业务里,超过 200ms 就该警惕,1 秒已是严重信号
  • 日志路径用 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file' 查,别硬猜;分析时优先用 mysqldumpslow -s t -t 10(按耗时排前 10)
  • 坑点:MySQL 重启后 SET GLOBAL 失效;若要长期开,必须改 my.cnf 并重启,但生产环境慎用——日志体积暴涨、IO 压力反升

用 EXPLAIN 看执行计划,重点盯 type、key、rows

EXPLAIN 不是“看看就行”,它暴露的是优化器实际怎么干活。同一句 SQL,在不同数据量、不同索引下,执行路径可能天差地别。

  • type 出现 ALL?说明全表扫描,立刻检查 WHERE 条件字段有没有索引,或是否因函数(如 WHERE DATE(create_time) = '2025-01-01')导致索引失效
  • keyNULL?不是没建索引,很可能是索引列顺序不匹配联合索引的最左前缀,或用了 OR 拆分导致索引失效
  • rows 显示预估扫描 50 万行?哪怕最终只返回 1 行,这 50 万行也已从磁盘/缓冲池里捞过一遍——I/O 和 CPU 都已付出
  • 额外注意 Extra:出现 Using filesortUsing temporary,说明排序或分组没走索引,正在内存或磁盘上建临时结构

查系统指标,确认瓶颈真在 MySQL 内部

应用层报“查询慢”,不等于 MySQL 在拖后腿。得先排除 CPU、磁盘、内存这些底层资源卡死。

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Motiff是由猿辅导旗下的一款界面设计工具,定位为“AI时代设计工具”

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  • sar -u 1%wa(I/O wait)是否持续 >20%,再跑 sar -d 1%util 是否常驻 95%+——如果是,瓶颈大概率在磁盘,不是 SQL 本身
  • SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_buffer_pool_%',算缓冲池命中率:(1 - Innodb_buffer_pool_reads / Innodb_buffer_pool_read_requests) * 100,低于 95% 就说明热数据没缓住,innodb_buffer_pool_size 很可能设小了
  • 看锁竞争:SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_row_lock_waits' 如果每秒增长明显,配合 SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX 找长事务,别只盯着 SQL,先杀掉卡住的事务
  • 别忽略连接数:SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected' 对比 max_connections,若长期接近上限,可能是应用端没复用连接,而非数据库扛不住

别跳过硬件与配置的“隐性瓶颈”

很多慢查询优化到极致仍卡顿,问题其实在配置和部署层面——这些地方不报错、不告警,但默默拖垮所有 SQL。

  • innodb_flush_method 默认是 fsync,在 Linux 上会引发双重缓存(OS page cache + InnoDB buffer pool),设成 O_DIRECT 可避免,但需确认文件系统支持
  • redo log 文件太小(如默认 48MB)会导致频繁 checkpoint,写入抖动;建议设为 innodb_log_file_size = 1G~4G(总大小不超过 buffer pool 的 25%)
  • 大字段(TEXT/BLOB)和主表混存,会让每次查询都拖着几 MB 数据进出内存;拆到单独扩展表,主表只留 ID 关联
  • 跨机房访问?单次网络 RTT 15ms,一个含 3 次交互的查询就至少 45ms——这不是数据库问题,是架构问题,该加代理或读写分离就别硬扛

真正难的不是发现哪条 SQL 慢,而是判断“慢”到底发生在哪一层:是磁盘在等 IO,是 CPU 在算函数,是锁在等释放,还是网络在传包。每个环节的证据链要闭环,否则优化就是蒙眼贴膏药。

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