一、什么是慢查询
什么是MySQL慢查询呢？其实就是查询的SQL语句耗费较长的时间。
具体耗费多久算慢查询呢？这其实因人而异，有些公司慢查询的阈值是100ms，有些的阈值可能是500ms，即查询的时间超过这个阈值即视为慢查询。
正常情况下，MySQL是不会自动开启慢查询的，且如果开启的话默认阈值是10秒
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# slow_query_log 表示是否开启
mysql> show global variables like '%slow_query_log%';
+---------------------+--------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------+--------------------------------------+
| slow_query_log | OFF |
| slow_query_log_file | /var/lib/mysql/0bd9099fc77f-slow.log |
+---------------------+--------------------------------------+
# long_query_time 表示慢查询的阈值，默认10秒
show global variables like '%long_query_time%';
+-----------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+-----------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
+-----------------+-----------+
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二、慢查询的危害
既然我们这么关注慢查询，那它肯定是有一些不好的地方，常见的有这几个：
1、用户体验差。
我们访问一个东西，或者保存一个东西，都得等好久，那不得分分钟弃坑？等等，我知道体验是会差，但慢查询的阈值设置为100ms似不似太低了，我访问一个东西1-2秒应该也能接受吧。其实这个阈值并不算太低，因为这是一条SQL的阈值，而你一个接口可能要查好几次SQL，甚至调下外部接口都是很常见的。
2、占用MySQL内存，影响性能
MySQL内存本来就是有限的（大内存要加钱！），SQL为什么查询慢呢？有时候就是因为你全表扫导致查询的数据量很多，再加上各种筛选就变慢了，所以慢查询往往也会意味着内存占用的增高，内存一高，能够承载的SQL查询就变少了，性能也变差了。
3、造成DDL操作阻塞
众所周知，InnoDB引擎默认加的是行锁，但锁其实都是加在索引上的，如果筛选条件没有建立索引，会降级到表锁。而慢查询有一大部分原因都是因为没加索引导致的，所以慢查询时间过长，就会导致表锁的时间也很长，如果这时候执行DDL就会造成阻塞。
三、慢查询常见场景
既然慢查询造成的问题这么多，那一般什么场景下会出现慢查询呢？
1、没加索引/没利用好索引
在没加索引的情况，就会造成全表扫描；又或者没走到索引（或者走的不是最优索引），这两张情况都会导致扫描行数增多，从而查询时间变慢。
下面是我测试的一个例子：
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# 这是我的表结构，算是一种比较常规的表
create table t_user_article
(
id bigint unsigned auto_increment
primary key,
cid tinyint(2) default 0 not null comment 'id',
title varchar(100) not null,
author varchar(15) not null,
content text not null,
keywords varchar(255) not null,
description varchar(255) not null,
is_show tinyint(1) default 1 not null comment ' 1 0',
is_delete tinyint(1) default 0 not null comment ' 1 0',
is_top tinyint(1) default 0 not null comment ' 1 0',
is_original tinyint(1) default 1 not null,
click int(10) default 0 not null,
created_at timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null,
updated_at timestamp default CURRENT_TIMESTAMP not null on update CURRENT_TIMESTAMP
)
collate = utf8mb4_unicode_ci;
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在上述表结构下，我通过 [Fill Database](https://filldb.info/) 这个网站随机生成了一批数据进行测验，可以看到，在没加索引的前提下，基本5万条数据后就会开始出现慢查询了（假设阈值为100ms）
| 数据量 |
字段数量 |
查询类型 |
查询时间 |
| 1000 |
* |
全表（ALL） |
约80ms |
| 50000 |
* |
全表（ALL） |
约120ms |
| 100000 |
* |
全表（ALL） |
约180ms |
2、单表数据量太大
如果本身单表数据量太大，可能超千万，或者达到亿级别，可能加了索引之后，个别查询还是存在慢查询的情况，这种貌似没啥好办法，要么就看索引设置得到底对不对，要么就只能分表了。
3、Limit 深分页
深分页的意思就是从比较后面的位置开始进行分页，比如每页有10条，然后我要看第十万页的数据，这时候的分页就会比较“深”
还是上面的 t_user_article 表，你可能会遇到这样的一条深分页查询：
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-- 个人测试： 106000条数据，耗时约 150ms
select * from t_user_article where click > 0 order by id limit 100000, 10;
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在这种情况下，即使你的 click 字段加了索引，查询速度可能还是很慢（测试后和不加差不多），因为二级索引树存的是主键ID，查到数据还需要进行回表才能决定是否丢弃，像上面的查询，回表的次数就达到了100010次，可想而知速度是非常慢的。
结合上面的分析，目前的解决思路都是先查出主键字段（id），避免回表，再根据主键查出所有字段。
第一种，延迟关联，此时SQL变为：
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-- 个人测试： 106000条数据，耗时约 90ms
select * from t_user_article t1, (select id from t_user_article where click > 0 order by id limit 100000, 10) t2 WHERE t1.id = t2.id;
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第二种，分开查询，分开查询的意思就是分两次查，此时SQL变为：
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-- 个人测试： 106000条数据，耗时约 80ms
select id from t_user_article where click > 0 order by id limit 100000, 10;
-- 个人测试： 106000条数据，耗时约 80ms
select * from t_user_article where id in (上述查询得到的ID)
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大家可能会很疑惑，为什么要分开查呢，毕竟分开查可能最终耗时比一次查询还要高！这是因为有些公司（比如我司）可能只对单条SQL的查询时长有要求，但对整体的并没有要求，这时候这种办法就能达到一个折中的效果。
另外，大家在网上可能会看到利用子查询解决的办法，比如改成这样：
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select * from t_user_article where id in (select id from t_user_article where click > 0 limit 100000, 10)
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但这时候执行你会发现抛出一个错误： “This version of MySQL doesn't yet support 'LIMIT & IN/ALL/ANY/SOME subquery’”，翻译过来就是子查询不支持Limit，解决办法也很简单，多嵌套一层即可：
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-- 个人测试： 106000条数据，耗时约 200ms
select * from t_user_article where id in (select t.id from (select id from t_user_article where click > 0 order by id limit 100000, 10) as t)
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但问题是测试后发现耗时反而变长了，所以并没有列举为一种解决办法。
4、使用FileSort查询
什么是FileSort查询呢？其实就是当你使用 order by 关键字时，如果待排序的内容不能由所使用的索引直接完成，MySQL就有可能会进行FileSort。
当查询的数据较少，没有超过系统变量 sort_buffer_size 设定的大小，则直接在内存进行排序（快排）；如果超过该变量设定的大小，则会利用文件进行排序（归并）。
FileSort出现的场景主要有以下两种：
4.1 排序字段没加索引
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# click 字段此时未加索引
explain select id, click from t_user_article where click > 0 order by click limit 10;
# explain 结果：
type：ALL Extra：Using where; Using filesort
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解决办法就是在 click 字段上加索引。
4.2 使用两个字段排序，但是排序规则不同，一个正序，一个倒序
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# click 字段此时已加索引
explain select id, click from t_user_article where click > 0 order by click desc, id asc limit 10;
# explain 结果：
type：range Extra：Using where; Using index; Using filesort
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这种场景常出现于排行榜中，因为排行榜经常需要按照 某个指标倒序 + 创建时间正序 排列。这种目前暂时无解，有解决办法的大佬望在评论区留言。
总结
总的来说，看完本文应该对慢查询有所了解了，慢查询优化是一个经久不衰的话题，场景也非常多元化，需要对索引的原理以及索引命中有一定了解。
