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第一步：explain
最先登場的毫無疑問就是 explain 語句了，用過 mysql 的人應該都知道這個檢視 sql 語句執行計畫的命令，詳細的資料在網上有很多，這裡就略過了。一般來說，95% 的慢查詢問題只需要 explain 就可以解決了。手工執行的時候，在 extra 列裡面，避免出現use temporary table和using file sort這類關鍵字，type 列中也盡量避免 all 型別（全表掃瞄）出現。
第二步：profile
既然 explain 能看到 sql 的執行計畫，能判斷出來有沒有好好利用索引，dbbrain 也能給出索引的優化建議，那麼慢查詢的分析為什麼還會有三步曲？
原因很簡單，mysql 慢查詢，並不一定慢在有沒有索引；sql 的執行環節中任意一環出了問題都會表現為查詢變慢，所以用了索引，explain 的結果也很完美，但是還是慢，怎麼辦？
這時候，就需要 profile 來幫忙了，這個命令可以詳細的列出 sql 語句在每乙個步驟消耗的時間，前提（缺點）是先執行一遍語句。
profile 預設是關閉的，所以需要在 client 端先開啟，操作如下：
set session profiling = 1;
在實際的生產環境中，可能會需要加大profile的佇列，保證想要檢視的 profile 結果還儲存著，因此可以用如下操作來增加 profile 的佇列大小
set session profiling_history_size = 50;
到這一步，profile 的功能就開啟了，這裡先刪除索引，簡單試一下 sql 語句，explain 一下看看輸出
type 列是 all，顯然這種語句是不合格的，「假設」索引「覺得」沒問題，但是這個語句還是比預想的要慢，那麼可以看看這條語句各個階段的耗時，先執行一次 select，然後再檢視 profile 的結果：
可以看到 id 為 11 的那一行就是執行過的語句，這時候使用show profile block io,cpu,memory,source for query 11;來檢視統計資訊：
sending data 並不只是在伺服器端和客戶端之間 sending data，還包括了從磁碟讀取資料的時間，因為這個查詢執行了全表掃瞄，所以這個時間會比較高，當然索引的效率不高也會導致這部分時間比較久。
如果還有 order by 的話，這裡面也會出現 sort 相關的資訊。
經過了這兩部曲之後，基本上乙個 sql 為什麼慢，慢在**基本上可以定位出來了，那麼最後的手段主要是解決什麼問題呢？
第三步：optimizer_trace
optimizer_trace 是 mysql 5.6 新增的新功能，顧名思義，這個功能可以看到內部查詢計畫的 trace 資訊，從而可以知道 mysql 是如何在眾多索引中選中最「棒」的那個。一般來說，這個最「棒」的索引選錯了，就需要根據 optimizer_trace 的資訊來判斷為什麼會選錯，是 mysql 的配置原因，還是 sql 某些地方寫的不好導致 mysql 誤判了。
開啟這個功能的方式如下：
set session optimizer_trace='enabled=on';
隨便執行乙個 explain 語句，生成乙個執行計畫，然後在information_chema.optimizer_trace的表裡面查詢這一條語句對應的資訊：
內容是非常長的 json 格式，所以推薦把結果轉存到其他地方，然後用 json 的轉換工具來輔助檢視，如果要看索引的選擇情況，就重點關注這個 json 的ref_optimizer_key_uses，rows_estimation 及之後的部分，這裡會展示索引選擇相關的資訊，擷取一部分結果作為示例：
在這裡面能看到詳細的統計資訊，包括 cost，預計的 rows，在之後的內容中也會顯示最終選擇的索引：
通常來說，cost 數值越低，代表這個執行計畫的執行速度越快。
總結
總而言之，通過這三步曲的排查，基本上 sql 的問題就都能找出來了，好好掌握這些基本技能對於 dba 來說還是很有用的。
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