面试题：MySQL慢查询日志分析及基础调优

开启慢查询日志

修改配置文件：
- 对于大多数Linux系统，MySQL配置文件通常是/etc/my.cnf或/etc/mysql/my.cnf。打开该文件，在[mysqld]部分添加或修改以下配置：
```
slow_query_log = 1
long_query_time = 2  # 执行时间超过2秒的SQL会被记录，可按需调整
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow - query.log  # 日志文件路径，可自定义
```
- 修改完成后，重启MySQL服务使配置生效，例如在Ubuntu系统上执行sudo systemctl restart mysql。
使用SET语句（临时生效）：
- 可以在MySQL客户端中使用以下命令临时开启慢查询日志：
```
SET GLOBAL slow_query_log = 1;
SET GLOBAL long_query_time = 2;
```
- 这种方式只在当前MySQL会话有效，MySQL重启后配置会失效。

常见查询性能慢的原因

没有使用索引：
- 当SQL语句没有利用合适的索引时，数据库需要全表扫描来获取数据，这会导致查询性能急剧下降。例如，在SELECT * FROM users WHERE username = 'test';语句中，如果username字段没有索引，MySQL就需要逐行匹配数据。
索引设计不合理：
- 即使存在索引，但如果索引设计不合理也无法发挥其应有的作用。比如复合索引的顺序不正确，或者索引列选择性低（大量重复值），都会影响查询性能。
数据量过大：
- 表中的数据量巨大时，即使有索引，某些复杂查询仍然可能很慢。例如对一个包含百万条记录的表进行全表扫描或复杂的关联查询。
复杂的SQL语句：
- 例如多层嵌套的子查询、复杂的JOIN操作等，这些复杂的逻辑会增加数据库的计算负担，导致查询性能下降。

基础调优方法

优化索引：
- 添加合适的索引：通过分析SQL语句和业务需求，为经常作为查询条件的字段添加索引。例如对于SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023 - 01 - 01';，可以在order_date字段上添加索引。
- 优化复合索引：确保复合索引的列顺序与查询条件中的顺序相匹配，以提高索引的利用率。比如SELECT * FROM products WHERE category = 'electronics' AND price > 100;，复合索引应先包含category列，再包含price列。
优化SQL语句：
- 避免子查询嵌套：将子查询改写为JOIN操作，以减少数据库的处理复杂度。例如，将SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM customers WHERE region = 'Asia');改写为SELECT orders.* FROM orders JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE customers.region = 'Asia';
- 简化复杂JOIN：检查JOIN条件是否必要，尽量减少不必要的JOIN操作。同时，确保JOIN操作使用的字段上有合适的索引。
分表：
- 水平分表：当数据量过大时，按一定规则（如时间、ID范围等）将数据分散到多个表中。例如，将订单表按年份水平分割为orders_2022、orders_2023等表，查询特定年份的数据时只需查询对应的表，减少单次查询的数据量。
- 垂直分表：根据字段的使用频率和相关性，将表中的字段拆分到不同的表中。例如，将用户表中不常用的详细信息字段（如个人简介、备注等）拆分到另一个表，主用户表只保留常用字段，提高查询常用信息的性能。

面试题：MySQL慢查询日志分析及基础调优

知识考点

面试题答案

开启慢查询日志

常见查询性能慢的原因

基础调优方法