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一、慢查询优化基本步骤
【1】先运行看看是否真的很慢，注意设置SQL_NO_CACHE（查询时不使用缓存）；
【2】where条件单表查，锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的 where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起，单表每个字段分别查询，看哪个字段的区分度最高；
【3】explain查看执行计划，是否与2预期一致（从锁定记录较少的表开始查询）；
【4】order by limit 形式的 sql语句让排序的表优先查；
【5】了解业务方使用场景；
【6】加索引时参照建索引的几大原则；
【7】观察结果，不符合预期继续从1分析；
二、几个慢查询案例
1、复杂语句写法
很多情况下，我们写 SQL只是为了实现功能，这只是第一步，不同的语句书写方式对于效率往往有本质的差别，这要求我们对 mysql的执行计划和索引原则有非常清楚的认识，请看下面的语句：
select distinct cert.emp_id from cm_log cl inner join ( select emp.id as emp_id, emp_cert.id as cert_id from employee emp left join emp_certificate emp_cert on emp.id = emp_cert.emp_id where emp.is_deleted=0 ) cert on ( cl.ref_table='Employee' and cl.ref_oid= cert.emp_id ) or ( cl.ref_table='EmpCertificate' and cl.ref_oid= cert.cert_id ) where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00'; 【1】先运行一下，53条记录 1.87秒，又没有用聚合语句，比较慢
53 rows in set (1.87 sec) 【2】explain
+----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where; Using temporary | | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 63727 | Using where; Using join buffer | | 2 | DERIVED | emp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 13317 | Using where | | 2 | DERIVED | emp_cert | ref | emp_certificate_empid | emp_certificate_empid | 4 | meituanorg.emp.id | 1 | Using index | +----+-------------+------------+-------+---------------------------------+-----------------------+---------+-------------------+-------+--------------------------------+ 简述一下执行计划，首先 mysql根据 idx_last_upd_date索引扫描 cm_log表获得379条记录；然后查表扫描了63727条记录，分为两部分，derived[衍生的]表示构造表，也就是不存在的表，可以简单理解成是一个语句形成的结果集，后面的数字表示语句的ID。derived2表示的是ID = 2的查询构造了虚拟表，并且返回了 63727条记录。我们再来看看ID = 2的语句究竟做了写什么返回了这么大量的数据，首先全表扫描 employee表 13317条记录，然后根据索引 emp_certificate_empid关联 emp_certificate表，rows = 1表示，每个关联都只锁定了一条记录，效率比较高。获得后，再和 cm_log的 379条记录根据规则关联。从执行过程上可以看出返回了太多的数据，返回的数据绝大部分 cm_log都用不到，因为 cm_log只锁定了379条记录。
如何优化呢？可以看到我们在运行完后还是要和 cm_log做 join，那么我们能不能运行之前和 cm_log做 join呢？仔细分析语句不难发现，其基本思想是如果 cm_log的 ref_table是 EmpCertificate就关联 emp_certificate表，如果ref_table是 Employee就关联 employee表，我们完全可以拆成两部分，并用 union连接起来，注意这里用union，而不用 union all是因为原语句有“distinct”来得到唯一的记录，而 union恰好具备了这种功能。如果原语句中没有 distinct不需要去重，我们就可以直接使用 union all了，因为使用union需要去重的动作，会影响SQL性能。
优化过的语句如下：
select emp.id from cm_log cl inner join employee emp on cl.ref_table = 'Employee' and cl.ref_oid = emp.id where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0 union select emp.id from cm_log cl inner join emp_certificate ec on cl.ref_table = 'EmpCertificate' and cl.ref_oid = ec.id inner join employee emp on emp.id = ec.emp_id where cl.last_upd_date >='2013-11-07 15:03:00' and cl.last_upd_date<='2013-11-08 16:00:00' and emp.is_deleted = 0 【3】不需要了解业务场景，只需要改造的语句和改造之前的语句保持结果一致；
【4】现有索引可以满足，不需要建索引；
【5】用改造后的语句实验一下，只需要10ms 降低了近200倍！
+----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 1 | PRIMARY | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | Using where | | 2 | UNION | cl | range | cm_log_cls_id,idx_last_upd_date | idx_last_upd_date | 8 | NULL | 379 | Using where | | 2 | UNION | ec | eq_ref | PRIMARY,emp_certificate_empid | PRIMARY | 4 | meituanorg.cl.ref_oid | 1 | | | 2 | UNION | emp | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | meituanorg.ec.emp_id | 1 | Using where | | NULL | UNION RESULT | <union1,2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | | +----+--------------+------------+--------+---------------------------------+-------------------+---------+-----------------------+------+-------------+ 53 rows in set (0.01 sec) 2、明确应用场景
举这个例子的目的在于颠覆我们对列的区分度的认知，一般上我们认为区分度越高的列，越容易锁定更少的记录，但在一些特殊的情况下，这种理论是有局限性的。
select * from stage_poi sp where sp.accurate_result=1 and ( sp.sync_status=0 or sp.sync_status=2 or sp.sync_status=4 ); 【1】先看看运行多长时间，951条数据6.22秒，真的很慢。
951 rows in set (6.22 sec) 【2】先explain，rows达到了361万，type = ALL表明是全表扫描。
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ | 1 | SIMPLE | sp | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 3613155 | Using where | +----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+ 【3】所有字段都应用查询返回记录数，因为是单表查询 1已经做过了951条。
【4】让 explain的 rows 尽量逼近951。
【5】看一下 accurate_result = 1的记录数：
select count(*),accurate_result from stage_poi group by accurate_result; +----------+-----------------+ | count(*) | accurate_result | +----------+-----------------+ | 1023 | -1 | | 2114655 | 0 | | 972815 | 1 | +----------+-----------------+ 【6】我们看到 accurate_result这个字段的区分度非常低，整个表只有-1,0,1三个值，加上索引也无法锁定特别少量的数据。
【7】再看一下 sync_status字段的情况：
select count(*),sync_status from stage_poi group by sync_status; +----------+-------------+ | count(*) | sync_status | +----------+-------------+ | 3080 | 0 | | 3085413 | 3 | +----------+-------------+ 【8】同样的区分度也很低，根据理论，也不适合建立索引。
【9】问题分析到这，好像得出了这个表无法优化的结论，两个列的区分度都很低，即便加上索引也只能适应这种情况，很难做普遍性的优化，比如当 sync_status 0、3分布的很平均，那么锁定记录也是百万级别的。
【10】找业务方去沟通，看看使用场景。业务方是这么来使用这个SQL语句的，每隔五分钟会扫描符合条件的数据，处理完成后把 sync_status这个字段变成1，五分钟符合条件的记录数并不会太多，1000个左右。了解了业务方的使用场景后，优化这个 SQL就变得简单了，因为业务方保证了数据的不平衡，如果加上索引可以过滤掉绝大部分不需要的数据。
【11】根据建立索引规则，使用如下语句建立索引
alter table stage_poi add index idx_acc_status(accurate_result,sync_status); 【12】观察预期结果,发现只需要200ms，快了30多倍。
952 rows in set (0.20 sec) 我们再来回顾一下分析问题的过程，单表查询相对来说比较好优化，大部分时候只需要把 where条件里面的字段依照规则加上索引就好，如果只是这种“无脑”优化的话，显然一些区分度非常低的列，不应该加索引的列也会被加上索引，这样会对插入、更新性能造成严重的影响，同时也有可能影响其它的查询语句。所以我们调查 SQL的使用场景非常关键，我们只有知道这个业务场景，才能更好地辅助我们更好的分析和优化查询语句。
3、无法优化的语句
select c.id, c.name, c.position, c.sex, c.phone, c.office_phone, c.feature_info, c.birthday, c.creator_id, c.is_keyperson, c.giveup_reason, c.status, c.data_source, from_unixtime(c.created_time) as created_time, from_unixtime(c.last_modified) as last_modified, c.last_modified_user_id from contact c inner join contact_branch cb on c.id = cb.contact_id inner join branch_user bu on cb.branch_id = bu.branch_id and bu.status in ( 1, 2) inner join org_emp_info oei on oei.data_id = bu.user_id and oei.node_left >= 2875 and oei.node_right <= 10802 and oei.org_category = - 1 order by c.created_time desc limit 0 , 10; 先看语句运行多长时间，10条记录用了13秒，已经不可忍受。
10 rows in set (13.06 sec) 执行 explain
+----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ | 1 | SIMPLE | oei | ref | idx_category_left_right,idx_data_id | idx_category_left_right | 5 | const | 8849 | Using where; Using temporary; Using filesort | | 1 | SIMPLE | bu | ref | PRIMARY,idx_userid_status | idx_userid_status | 4 | meituancrm.oei.data_id | 76 | Using where; Using index | | 1 | SIMPLE | cb | ref | idx_branch_id,idx_contact_branch_id | idx_branch_id | 4 | meituancrm.bu.branch_id | 1 | | | 1 | SIMPLE | c | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 108 | meituancrm.cb.contact_id | 1 | | +----+-------------+-------+--------+-------------------------------------+-------------------------+---------+--------------------------+------+----------------------------------------------+ 从执行计划上看，mysql先查 org_emp_info表扫描 8849记录，再用索引 idx_userid_status关联 branch_user表，再用索引 idx_branch_id关联 contact_branch表，最后主键关联 contact表。rows返回的都非常少，看不到有什么异常情况。我们在看一下语句，发现后面有 order by + limit组合，会不会是排序量太大搞的？于是我们简化SQL，去掉后面的 order by 和 limit，看看到底用了多少记录来排序。
select count(*) from contact c inner join contact_branch cb on c.id = cb.contact_id inner join branch_user bu on cb.branch_id = bu.branch_id and bu.status in ( 1, 2) inner join org_emp_info oei on oei.data_id = bu.user_id and oei.node_left >= 2875 and oei.node_right <= 10802 and oei.org_category = - 1 +----------+ | count(*) | +----------+ | 778878 | +----------+ 1 row in set (5.19 sec) 发现排序之前居然锁定了778878条记录，如果针对70万的结果集排序，将是灾难性的，怪不得这么慢，那我们能不能换个思路，先根据 contact的 created_time排序，再来 join会不会比较快呢？于是改造成下面的语句，也可以用 straight_join来优化：
select c.id, c.name, c.position, c.sex, c.phone, c.office_phone, c.feature_info, c.birthday, c.creator_id, c.is_keyperson, c.giveup_reason, c.status, c.data_source, from_unixtime(c.created_time) as created_time, from_unixtime(c.last_modified) as last_modified, c.last_modified_user_id from contact c where exists ( select 1 from contact_branch cb inner join branch_user bu on cb.branch_id = bu.branch_id and bu.status in ( 1, 2) inner join org_emp_info oei on oei.data_id = bu.user_id and oei.node_left >= 2875 and oei.node_right <= 10802 and oei.org_category = - 1 where c.id = cb.contact_id ) order by c.created_time desc limit 0 , 10; 验证一下效果 预计在1ms内，提升了13000多倍！
10 rows in set (0.00 sec) 本以为至此大工告成，但我们在前面的分析中漏了一个细节，先排序再 join和先 join再排序理论上开销是一样的，为何提升这么多是因为有一个limit！大致执行过程是：mysql先按索引排序得到前10条记录，然后再去 join过滤，当发现不够10条的时候，再次去10条，再次join，这显然在内层 join过滤的数据非常多的时候，将是灾难的，极端情况，内层一条数据都找不到，mysql还傻乎乎的每次取10条，几乎遍历了这个数据表！用不同参数的 SQL试验下：
select sql_no_cache c.id, c.name, c.position, c.sex, c.phone, c.office_phone, c.feature_info, c.birthday, c.creator_id, c.is_keyperson, c.giveup_reason, c.status, c.data_source, from_unixtime(c.created_time) as created_time, from_unixtime(c.last_modified) as last_modified, c.last_modified_user_id from contact c where exists ( select 1 from contact_branch cb inner join branch_user bu on cb.branch_id = bu.branch_id and bu.status in ( 1, 2) inner join org_emp_info oei on oei.data_id = bu.user_id and oei.node_left >= 2875 and oei.node_right <= 2875 and oei.org_category = - 1 where c.id = cb.contact_id ) order by c.created_time desc limit 0 , 10; Empty set (2 min 18.99 sec) 2 min 18.99 sec！比之前的情况还糟糕很多。由于 mysql的 nested loop机制，遇到这种情况，基本是无法优化的。这条语句最终也只能交给应用系统去优化自己的逻辑了。
慢查询的案例就分析到这儿，以上只是一些比较典型的案例。我们在优化过程中遇到过超过1000行，涉及到16个表 join的“垃圾SQL”，也遇到过线上线下数据库差异导致应用直接被慢查询拖死，也遇到过 varchar等值比较没有写单引号，还遇到过笛卡尔积查询直接把从库搞死。再多的案例其实也只是一些经验的积累，如果我们熟悉查询优化器、索引的内部原理，那么分析这些案例就变得特别简单了。
