开启慢查询日志并用pt-query-digest分析，再通过EXPLaiN检查执行计划，最后优化索引，是排查mysql慢查询的核心步骤。
mysql安装后排查慢查询，核心在于开启慢查询日志，然后利用
pt-query-digest
等工具聚合分析定位问题SQL，接着使用
EXPLAIN
深入剖析执行计划，最终通过索引优化来解决。这不是一蹴而就的，更像是一个持续迭代的过程。
解决方案
排查MySQL慢查询，这事儿可不是装完数据库就万事大吉了。我自己的经验是，它往往在系统运行一段时间，数据量上来之后才开始显现。所以，第一步，得让MySQL告诉我们哪些查询跑得慢。
1. 开启慢查询日志（Slow Query Log） 这是最直接的证据。默认情况下，慢查询日志是关闭的，或者阈值设置得很高。我们得去配置文件
my.cnf
（或者windows下的
my.ini
）里调整一下。
[mysqld] slow_query_log = 1 slow_query_log_file = /var/log/mysql/mysql-slow.log long_query_time = 1 # 定义慢查询阈值，单位秒。这里设为1秒，即执行时间超过1秒的查询会被记录。 log_queries_not_using_indexes = 1 # 强烈建议开启，记录所有没有使用索引的查询。
改完配置，重启MySQL服务。然后，让系统跑一段时间，日志文件就会开始记录那些“拖后腿”的SQL了。
2. 分析慢查询日志 日志文件里可能堆满了各种SQL，肉眼看肯定效率低下。这时候就需要工具了，
pt-query-digest
是Percona Toolkit里一个非常棒的工具，我几乎每次排查慢查询都会用到它。
pt-query-digest /var/log/mysql/mysql-slow.log > /tmp/slow_report.txt
它会把日志文件里的SQL按执行时间、次数、锁时间等维度聚合起来，并给出排名。这样，我们就能一眼看到哪些SQL是“罪魁祸首”，是时候重点关注它们了。
3. 使用EXPLAIN分析SQL执行计划 拿到具体慢查询SQL后，下一步就是深入分析它为什么慢。
EXPLAIN
是MySQL自带的“透视镜”。
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username = 'test_user';
EXPLAIN
的结果会告诉你这条SQL是如何执行的，比如用了哪个索引（或没用）、扫描了多少行、连接类型等等。这里面
type
、
rows
、
Extra
这几列尤为重要。
-
type
：
ALL
通常意味着全表扫描，性能最差；
index
是全索引扫描；
range
是范围扫描，比较好；
ref
和
eq_ref
是查找单个值，效率最高；
和
system
是常量查找，极好。
-
rows
：预估要扫描的行数，越小越好。
-
Extra
：里面的
Using filesort
（文件排序）和
Using temporary
（使用临时表）都是性能杀手，需要特别留意。
4. 索引优化
EXPLAIN
的结果往往会指向索引问题。
- 缺失索引：如果
EXPLAIN
显示
type: ALL
，且
WHERE
条件或
JOIN
条件涉及的列没有索引，那就得考虑加上。
ALTER TABLE your_table ADD INDEX idx_column_name (column_name);
- 不合适的索引：有时候有索引，但MySQL没用上，或者用了个效率不高的。这可能是因为索引列选择性不高，或者查询条件不满足最左匹配原则。
- 复合索引：对于多条件查询，考虑创建复合索引。例如
WHERE a = ? AND b = ?
，可以创建
INDEX (a, b)
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