SQL执行过慢，如何排查以及调优
导致SQL执行慢的原因
硬件问题。如网络速度慢，内存不足，I/O吞吐量小，磁盘空间满了等。
没有索引或者索引失效。（一般在互联网公司，DBA会在半夜把表锁了，重新建立一遍索引，因为当你删除某个数据的时候，索引的树结构就不完整了。所以互联网公司的数据做的是假删除，一是为了做数据分析,二是为了不破坏索引 ）
数据过多（分库分表）
服务器调优及各个参数设置（调整my.cnf）
查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）
锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷)
sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。
返回了不必要的行和列
分析原因时，一定要找切入点
先观察，开启慢查询日志，设置相应的阈值（比如超过3秒就是慢SQL），在生产环境跑上个一天过后，看看哪些SQL比较慢。
Explain和慢SQL分析。比如SQL语句写的烂，索引没有或失效，关联查询太多（有时候是设计缺陷或者不得以的需求）等等。
Show Profile是比Explain更近一步的执行细节，可以查询到执行每一个SQL都干了什么事，这些事分别花了多少秒。
找DBA或者运维对MySQL进行服务器的参数调优。
解析：
(1)、explain出来的各种item的意义
id: 每个被独立执行的操作的标志，表示对象被操作的顺序。一般来说， id 值大，先被执行；如果 id 值相同，则顺序从上到下。
select_type： 查询中每个 select 子句的类型。
A：simple：表示不需要union操作或者不包含子查询的简单select查询。有连接查询时，外层的查询为simple，且只有一个
B：primary：一个需要union操作或者含有子查询的select，位于最外层的单位查询的select_type即为primary。且只有一个
C：union：union连接的两个select查询，第一个查询是dervied派生表，除了第一个表外，第二个以后的表select_type都是union
D：dependent union：与union一样，出现在union 或union all语句中，但是这个查询要受到外部查询的影响
E：union result：包含union的结果集，在union和union all语句中,因为它不需要参与查询，所以id字段为null
F：subquery：除了from字句中包含的子查询外，其他地方出现的子查询都可能是subquery
G：dependent subquery：与dependent union类似，表示这个subquery的查询要受到外部表查询的影响
H：derived：from字句中出现的子查询，也叫做派生表，其他数据库中可能叫做内联视图或嵌套select
table: 名字，被操作的对象名称，通常的表名(或者别名)，但是也有其他格式。
显示的查询表名，如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null，如果显示为尖括号括起来的<derived N>就表示这个是临时表，后边的N就是执行计划中的id，表示结果来自于这个查询产生。如果是尖括号括起来的<union M,N>，与<derived N>类似，也是一个临时表，表示这个结果来自于union查询的id为M,N的结果集。
partitions: 匹配的分区信息。
type: join 类型。
依次从好到差：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引
A：system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在这个情况通常都是all或者index
B：const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是1行记录的等值where条件时，通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描
C：eq_ref：出现在要连接过个表的查询计划中，驱动表只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref
D：ref：不像eq_ref那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现，常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。
E：fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，mysql不管代价，优先选择使用全文索引
F：ref_or_null：与ref方法类似，只是增加了null值的比较。实际用的不多。
G：unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值
H：index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重。
I：range：索引范围扫描，常见于使用>,<,is null,between ,in ,like等运算符的查询中。
J：index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and ，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引，性能可能大部分时间都不如range
K：index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。
L：all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。
possible_keys： 列出可能会用到的索引。
key: 实际用到的索引。
查询真正使用到的索引，select_type为index_merge时，这里可能出现两个以上的索引，其他的select_type这里只会出现一个。
key_len: 用到的索引键的平均长度，单位为字节。
用于处理查询的索引长度，如果是单列索引，那就整个索引长度算进去，如果是多列索引，那么查询不一定都能使用到所有的列，具体使用到了多少个列的索引，这里就会计算进去，没有使用到的列，这里不会计算进去。留意下这个列的值，算一下你的多列索引总长度就知道有没有使用到所有的列了。要注意，mysql的ICP特性使用到的索引不会计入其中。另外，key_len只计算where条件用到的索引长度，而排序和分组就算用到了索引，也不会计算到key_len中。
ref: 表示本行被操作的对象的参照对象，可能是一个常量用 const 表示，也可能是其他表的
key 指向的对象，比如说驱动表的连接列。
如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func
rows: 估计每次需要扫描的行数。
这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值
filtered: rows*filtered/100 表示该步骤最后得到的行数(估计值)。
使用explain extended时会出现这个列，5.7之后的版本默认就有这个字段，不需要使用explain extended了。这个字段表示存储引擎返回的数据在server层过滤后，剩下多少满足查询的记录数量的比例，注意是百分比，不是具体记录数。
extra: 重要的补充信息。
这个列可以显示的信息非常多，有几十种，常用的有
A：distinct：在select部分使用了distinc关键字
B：no tables used：不带from字句的查询或者From dual查询
C：使用not in()形式子查询或not exists运算符的连接查询，这种叫做反连接。即，一般连接查询是先查询内表，再查询外表，反连接就是先查询外表，再查询内表。
D：using filesort：排序时无法使用到索引时，就会出现这个。常见于order by和group by语句中
E：using index：查询时不需要回表查询，直接通过索引就可以获取查询的数据。
F：using join buffer（block nested loop），using join buffer（batched key accss）：5.6.x之后的版本优化关联查询的BNL，BKA特性。主要是减少内表的循环数量以及比较顺序地扫描查询。
G：using sort_union，using_union，using intersect，using sort_intersection：
using intersect：表示使用and的各个索引的条件时，该信息表示是从处理结果获取交集
using union：表示使用or连接各个使用索引的条件时，该信息表示从处理结果获取并集
using sort_union和using sort_intersection：与前面两个对应的类似，只是他们是出现在用and和or查询信息量大时，先查询主键，然后进行排序合并后，才能读取记录并返回。
H：using temporary：表示使用了临时表存储中间结果。临时表可以是内存临时表和磁盘临时表，执行计划中看不出来，需要查看status变量，used_tmp_table，used_tmp_disk_table才能看出来。
I：using where：表示存储引擎返回的记录并不是所有的都满足查询条件，需要在server层进行过滤。查询条件中分为限制条件和检查条件，5.6之前，存储引擎只能根据限制条件扫描数据并返回，然后server层根据检查条件进行过滤再返回真正符合查询的数据。5.6.x之后支持ICP特性，可以把检查条件也下推到存储引擎层，不符合检查条件和限制条件的数据，直接不读取，这样就大大减少了存储引擎扫描的记录数量。extra列显示using index condition
J：firstmatch(tb_name)：5.6.x开始引入的优化子查询的新特性之一，常见于where字句含有in()类型的子查询。如果内表的数据量比较大，就可能出现这个
K：loosescan(m..n)：5.6.x之后引入的优化子查询的新特性之一，在in()类型的子查询中，子查询返回的可能有重复记录时，就可能出现这个。
除了这些之外，还有很多查询数据字典库，执行计划过程中就发现不可能存在结果的一些提示信息。
(2)、profile的意义以及使用场景
Profile 用来分析 sql 性能的消耗分布情况。当用 explain 无法解决慢 SQL 的时候，需要用profile 来对 sql 进行更细致的分析，找出 sql 所花的时间大部分消耗在哪个部分，确认 sql的性能瓶颈。
(3)、explain 中的索引问题
Explain 结果中，一般来说，要看到尽量用 index(type 为 const、 ref 等， key 列有值)，避免使用全表扫描(type 显式为 ALL)。比如说有 where 条件且选择性不错的列，需要建立索引。
被驱动表的连接列，也需要建立索引。被驱动表的连接列也可能会跟 where 条件列一起建立联合索引。当有排序或者 group by 的需求时，也可以考虑建立索引来达到直接排序和汇总的需求。
如何进行sql调优
查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）。
涉及连表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合。
如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度。
针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）。
数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，mysql有自带的binlog实现 主从同步。
explain分析sql语句，查看执行计划，分析索引是否用上，分析扫描行数等等。
查看mysql执行日志，看看是否有其他方面的问题。
SQL调优思路
总结
从根本上来说，查询慢是占用sql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑。
