一、收集并识别慢SQL

方法：

• 使用数据库提供的慢查询日志功能
• 在应用程序中添加sql执行时间日志
• 使用APM（应用性能管理）工具监控（如New Relic，Dynatrace）

示例：开启MySql慢查询日志

SET GLOBAL slow_query_log = 'ON'; #打开mysql监控查询日志
SET GLOBAL long_query_time = 2; #设置慢查询阀值为2秒

二、对慢 SQL 语句展开分析

抓取SQL：

• 从慢查询日志或应用日志中提取出慢SQL语句
• 收集执行计划和执行时间

示例：抓取到的慢sql

SELECT
	t1.id,
	t1.date,
	t2.address 
FROM orders AS t1
LEFT JOIN customers AS t2 ON t1.id = t2.id 
WHERE	t1.add_time BETWEEN '2023-03-05' 	AND '2024-10-23' 
ORDER BY	t1.date DESC;

三、收集SQL执行计划

获取慢SQL的执行计划以了解数据库如何执行查询。

分析工具:

• MySQL:使用 EXPLAIN 命令
• Oracle:使用AUTOTRACE或DBMS_XPLAN
• Postgres:使用EXPLAIN ANALYZE

示例执行计划：

EXPLAIN SELECT
	t1.id,
	t1.date,
	t2.address 
FROM orders AS t1
LEFT JOIN customers AS t2 ON t1.id = t2.id 
WHERE	t1.add_time BETWEEN '2023-03-05' 	AND '2024-10-23' 
ORDER BY	t1.date DESC;

执行计划会显示表扫描类型(如全表扫描、索引扫描)，以及各个操作的数量、时间和可能的改进点。

四、检查表和索引

• 确认索引使用情况:确定慢SQL查询的过滤条件和连接条件是否已正确索引
• 统计信息:确保数据库拥有最新的统计信息，以优化查询计划
• 检查数据量:了解涉及表的数据量，以评估查询复杂性。

索引创建示例：

CREATE INDEX idx_order_date ON orders(date);
CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(id);

五、优化SQL设计

• 重构复杂查询:拆分复杂的多表查询，分阶段进行
• 减少返回数据量:仅查询必要的数据列，避免使用SELECT *
• 使用合适的聚合:如果使用聚合函数，确保有效使用索引，避免全表扫描。

优化后的sql：示例展示，主要用于表明sql被优化了

SELECT t.id,
	t1.date,
	t2.address 
	FROM ( SELECT
	t1.id,
	t1.date,
	t2.address 
FROM orders AS t1 WHERE	t1.add_time BETWEEN '2023-03-05' 	AND '2024-10-23' ) AS t
LEFT JOIN customers AS t2 ON tt.id = t2.id 
ORDER BY	t.date DESC;

优化完的sql，需要再次通过EXPLAIN检查

六、配置和硬件观察

• 数据库参数:调整内存缓存参数，连接池配置等以提升性能。
• 硬件资源:检查CPU和内存使用是否是瓶颈。
• 负载分布:了解负载峰值时间并进行优化(如数据分片、分区)

七、验证和实现优化

• 数据库性能测试:进行负载测试以验证优化效果。
• 监控持续执行情况:持续观察SQL的执行性能，确保性能提升。

总结：

通过系统化的步骤，快速识别并优化慢SQL，不仅提升了应用响应速度，同时改善了用户体验。每个步骤都有助于从不同角度发现潜在问题，并通过合适的方法进行解决。这样的流程在不同类型的数据库上可以适当调整，但核心原则是一致的。