定位慢查询sql语句
可以通过开启慢查询来将所有的慢查询记录到某个文件里面，这里以slow-query.log为例
方式一:通过工具分析
MySQL自带了mysqldumpslow工具用来分析slow query日志，除此之外，还有一些好用的开源工具。比如MyProfi、mysql-log-filter，当然还有mysqlsla等
以下是mysqldumpslow常用参数说明，详细的可应用mysqldumpslow -help查询。
- -s，是表示按照何种方式排序，c、t、l、r分别是按照记录次数、时间、查询时间、返回的记录数来排序（从大到小），ac、at、al、ar表示相应的倒叙。
- -t，是top n的意思，即为返回前面多少条数据。
- -g，后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感。
接下来就是用mysql自带的慢查询工具mysqldumpslow分析了（mysql的bin目录下），我这里的日志文件名字是slow-query.log。
列出记录次数最多的10个sql语句
mysqldumpslow -s c -t 10 slow-query.log
列出返回记录集最多的10个sql语句
mysqldumpslow -s r -t 10 slow-query.log
按照时间返回前10条里面含有左连接的sql语句
mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" slow-query.log
使用mysqldumpslow命令可以非常明确的得到各种我们需要的查询语句，对MySQL查询语句的监控、分析、优化起到非常大的帮助。
方式二:直接分析mysql慢查询日志
Time Id Command Argument
# Time: 180419 10:17:15
# User@Host: root[root] @ localhost [::1]
# Thread_id: 2 Schema: QC_hit: No
# Query_time: 3.018396 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 1 Rows_examined: 0
# Rows_affected: 0
SET timestamp=1524104235;
SELECT `h_room_item`.`id`, `h_room_item`.`num`, `h_room_item`.`code`, `h_order`.`ord_no`, `h_order`.`stat`, `h_order`.`sex`, `h_order`.`end_dat`, `h_order`.`start_dat`, `h_item_flag`.`flag_id` FROM `h_room_item` LEFT JOIN `h_item_flag` ON h_item_flag.room_id=h_room_item.id LEFT JOIN `h_order` ON h_order.room_no=h_room_item.num and h_order.code=h_room_item.code WHERE (`h_room_item`.`code`='qt001') AND (`h_item_flag`.`flag_id` IN ('5', '6', '7', '9', '17', '18', '19', '20', '21')) ORDER BY `h_room_item`.`id` LIMIT 24;
使用desc或者explain来分析sql语句
desc SELECT `h_room_item`.`id`, `h_room_item`.`num`, `h_room_item`.`code`,
`h_order`.`ord_no`, `h_order`.`stat`, `h_order`.`sex`, `h_order`.`end_dat`,
`h_order`.`start_dat`, `h_item_flag`.`flag_id` FROM `h_room_item` LEFT JOIN
`h_item_flag` ON h_item_flag.room_id=h_room_item.id LEFT JOIN `h_order` ON
h_order.room_no=h_room_item.num and h_order.code=h_room_item.code WHERE
(`h_room_item`.`code`='qt001') AND (`h_item_flag`.`flag_id` IN ('5', '6', '7', '9', '17', '18',
'19', '20', '21')) ORDER BY `h_room_item`.`id` LIMIT 24\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: h_item_flag
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 28
Extra: Using where; Using temporary; Using filesort
*************************** 2. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: h_room_item
type: eq_ref
possible_keys: PRIMARY,index2
key: PRIMARY
key_len: 4
ref: hotel_door.h_item_flag.room_id
rows: 1
Extra: Using where
*************************** 3. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: h_order
type: ALL
possible_keys: index3
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 10
Extra: Using where; Using join buffer (flat, BNL join)
3 rows in set (0.60 sec)
可能原因：
- 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
- 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。
- 3、没有创建计算列导致查询不优化。
- 4、内存不足
- 5、网络速度慢
- 6、查询出的数据量过大(可以采用多次查询，其他的方法降低数据量)
- 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
- 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
- 9、返回了不必要的行和列
- 10、查询语句不好，没有优化
