慢查询判定标准是执行时间超过long_query_time阈值（默认10秒，生产常用0.1–0.2秒），需永久配置slow_query_log等参数，并结合真实数据环境用explain分析，优先优化高选择性字段索引与访问模式。
慢查询的判定标准不是“感觉慢”，而是有明确阈值
MySQL 官方定义：执行时间超过 long_query_time 参数设定值的 SQL，就会被记为慢查询。默认是 10 秒，但生产环境几乎从不这么设——它只是个起点，不是合理值。
真实业务中，这个值往往压到 0.2（200ms）甚至 0.1（100ms）。比如一个高并发电商订单页，接口 SLA 要求 P99 ≤ 300ms，那数据库单条查询留出 100ms 都算宽裕；再往上拖，链路就容易超时。
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long_query_time是浮点数，但 MySQL 内部只保留一位小数（写0.15会被截成0.1），所以别写太细 - 该参数对“未命中查询缓存”的语句才生效；如果开启了 query cache 且命中，根本不会走执行阶段，自然也不计入慢日志
- 注意：
SET long_query_time = 0.2只影响当前会话；必须加GLOBAL才对新连接生效：SET GLOBAL long_query_time = 0.2
怎么开慢查询日志？别只靠 SQL 临时开
线上环境必须永久开启，否则重启 MySQL 就失效，等于没开。临时命令只适合测试或救急：
- 动态开启（立即生效，但重启丢失）：
SET GLOBAL slow_query_log = 1+SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log' - 永久生效：编辑
/etc/my.cnf的[mysqld]段，加这三行：slow_query_log = 1slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.loglong_query_time = 0.2 - 强烈建议加上：
log_queries_not_using_indexes = 1—— 即使没超时，但没走索引的查询也记下来，这类 SQL 往往是“潜伏慢查询”
验证是否生效：SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log%' 和 SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'。别信“我开了”，要看变量值。
EXPLAIN 不是万能钥匙，用错顺序反而误导人
很多人一拿到慢 SQL 就直接 EXPLAIN，但这是最危险的一步：你解释的可能是开发环境里带 WHERE id = 1 的干净数据，而线上跑的是 WHERE user_id = 123456789，数据分布、索引选择性、执行计划全不一样。
- 正确顺序是：先看慢日志 → 提取真实参数还原完整 SQL → 再在**同库同数据量级的从库或影子库**上
EXPLAIN -
EXPLAIN输出里重点盯三个字段：type（是否ALL全表扫描）、rows（预估扫描行数，和实际SELECT COUNT(*)对比）、Extra（有没有Using filesort或Using temporary） - 特别注意：
key显示用了哪个索引，但key_len才告诉你用了索引的前几列——如果建了联合索引(a,b,c)，但key_len只显示 a 的长度，说明 b/c 没用上
优化不是加索引就完事，得看访问模式和更新成本
加索引是最常见的操作，但也是最容易翻车的地方。比如给 status 字段加索引，看似解决了 WHERE status = 'pending'，但如果该字段只有 3 个枚举值，索引区分度极低，MySQL 优化器大概率会弃用它，还是走全表扫描。
- 优先考虑“高选择性字段”：比如
user_id、order_no，而不是is_deleted、gender - 联合索引要遵循最左前缀：想加速
WHERE a = ? AND b = ? ORDER BY c，索引应建为(a, b, c)，而不是(a, c, b) - 写多读少的表慎加索引：每多一个索引，
INSERT/UPDATE/DELETE就得多维护一份 B+ 树，QPS 高时可能拖垮写入性能
真正难的从来不是“怎么加索引”，而是判断“这条 SQL 值不值得优化”——有时改业务逻辑（比如分页改游标）、拆查询、加缓存，比死磕 SQL 更有效。慢查询日志里反复出现的语句，才值得投入精力深挖。
