一般来说sql语句执行超过5s就能够算是慢sql，就需要进行优化了。
为何要对慢SQL进行治理
每一个SQL都需要消耗一定的I/O资源，SQL执行的快慢直接决定了资源被占用时间的长短。
假设业务要求每秒需要完成100条SQL的执行，而其中10条SQL执行时间长导致每秒只能完成90条SQL，所有新的SQL将进入排队等待，直接影响业务。
治理的优先级
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master数据库->slave数据库：采用读写分离架构，读在从库slave上执行，写在主库master上执行。但由于从库的数据都是在主库复制过去的，主库如果等待较多的情况，会加大从库的复制延时 - 执行SQL次数多的优先治理
- 某张表被高并发集中访问的优先治理
MySQL执行原理
为了更好的优化慢SQL，我们来简单了解下MySQL的执行原理
解析：词法解析->语法解析->逻辑计划->查询优化->物理执行计划，过程中会检查缓存是否可用，如果没有可用缓存则进入下一步mysql_execute_command执行
执行：检查用户、表权限->表加上共享读锁->取数据到query_cache->取消共享读锁
如何发现慢查询SQL
-- 修改慢查询时间,只能当前会话有效;
set long_query_time=1;
-- 启用慢查询 ,加上global，不然会报错的;
set global slow_query_log='ON';
-- 是否开启慢查询;
show variables like "%slow%";
-- 查询慢查询SQL状况;
show status like "%slow%";
-- 慢查询时间（默认情况下MySQL认位10秒以上才是慢查询）
show variables like "long_query_time"; 除了sql的方式，我们也可以在配置文件（my.ini）中修改，加入配置时必须要在[mysqld]后面加入
-- 开启日志;
slow_query_log = on
-- 记录日志的log文件（注意:window上必须写绝对路径）
slow_query_log_file = D:/mysql5.5.16/data/showslow.log
-- 最长查询的秒数;
long_query_time = 2
-- 表示记录没有使用索引的查询
logqueriesnotusingindexes 开启慢查询会带来CPU损耗与日志记录的IO开销，所以建议间断性的打开慢查询日志来观察MySQL运行状态
慢查询分析示例（mysqldumpslow的使用）
假设我们有一条SQL
SELECT * FROM `emp` where ename like '%mQspyv%'; 执行时间为1.163s，而我们设置的慢查询时间为1s，这时我们可以打开慢查询日志进行日志分析：
# Time: 150530 15:30:58 -- 查询时间为2015.5.30 15:30:58
# User: root[root] localhost [127.0.0.1] --是谁,在什么主机上发生的查询
# Query_time: 1.134065 Lock_time: 0.000000 Rows_sent: 8 Rows_examined: 4000000 Query_time: --查询总共用了多少时间,Lock_time: 在查询时锁定表的时间,Rows_sent: 返回多少rows数据,Rows_examined: 表扫描了400W行数据才得到的结果;如果我们的慢SQL很多，人工分析肯定分析不过来，这时候我们就需要借助一些分析工具，MySQL自带了一个慢查询分析工具mysqldumpslow，以下是常见使用示例
mysqldumpslow s c t 10 /var/run/mysqld/mysqldslow.log # 取出使用最多的10条慢查询
mysqldumpslow s t t 3 /var/run/mysqld/mysqldslow.log # 取出查询时间最慢的3条慢查询
mysqldumpslow s t t 10 g “left join” /database/mysql/slowlog #得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句
mysqldumpslow s r t 10 g 'left join' /var/run/mysqld/mysqldslow.log # 按照扫描行数最多的sql语句常见优化
只要简单了解过MySQL内部优化机制，就很容易写出高性能的SQL
1 不使用子查询
SELECT * FROM t1 WHERE id (SELECT id FROM t2 WHERE name='hechunyang');
在MySQL5.5版本中，内部执行计划器是先查外表再匹配内表，如果外表数据量很大，查询速度会非常慢
在MySQL5.6中，有对内查询做了优化，优化后SQL如下
SELECT t1.* FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.id;但也仅针对select语句有效，update、delete子查询无效，所以生成环境不建议使用子查询
2 避免函数索引
SELECT * FROM t WHERE YEAR(d) >= 2016;即使d字段有索引，也会全盘扫描，应该优化为：
SELECT * FROM t WHERE d >= '2016-01-01';3 使用in替换or
SELECT * FROM t WHERE LOC_ID = 10 OR LOC_ID = 20 OR LOC_ID = 30;非聚簇索引走了3次，使用IN之后只走一次：
SELECT * FROM t WHERE LOC_IN IN (10,20,30);4 like 双百分号无法使用到索引
SELECT * FROM t WHERE name LIKE '%de%';应优化为右模糊
SELECT * FROM t WHERE name LIKE 'de%';5 增加limit m,n限制读取的条数
6 避免数据类型不一致
SELECT * FROM t WHERE id = '19';应优化为
SELECT * FROM t WHERE id = 19;
7 分组统计时可以禁止排序
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id;默认情况下MySQL会对所有GROUP BY co1，col2 …的字段进行排序，我们可以对其使用ORDER BY NULL禁止排序，避免排序消耗资源
SELECT goods_id,count(*) FROM t GROUP BY goods_id ORDER BY NULL;8 去除不必要的order by语句
总结
总的来说，我们知道曼查询的SQL后，优化方案可以做如下尝试：
- SQL语句优化，尽量精简，
去除非必要语句 -
索引优化，让所有SQL都能够走索引 - 如果是
表的瓶颈问题，则分表，单表数据量维持在1000W以内 - 如果是
单库瓶颈问题，则分库，读写分离 - 如果是
物理机器性能问题，则分多个数据库节点
