前言
在项目预上线之后，发现有一些SQL执行的很慢，如何排查定位SQL查询慢的原因呢？是索引设计的问题？服务器参数配置的问题？还是需要增加缓存的问题？下面咱们一起就从性能分析来入手，定位导致SQL执行慢的原因。
数据库服务器的优化步骤
当我们遇到数据库调优的问题，该如何思考呢？下面分享一张思考的流程图：
将整个流程划分成观察（Show status）和行动（Action）两个部分。其中字母S的部分代表观察（会使用相应的分析工具），字母A代表的部分是行动（对应分析可以采取的行动）。
调优流程图详解：
1、首先在 S1 部分，我们需要观察服务器的状态是否存在周期性的波动。如果存在周期性波动，有可能是周期性节点的原因，如双十一，促销活动等。这样的话，可以通过 A1 加缓存这一步骤解决，或者更改缓存失效策略。
2、如果缓存策略没有解决，或者不是周期性波动的原因，就需要进一步分析查询延迟和卡顿的原因。进入开启慢查询 S2 步骤，通过慢查询可用快速定位执行慢的SQL语句。我们可以通过设置 long_query_time 参数定义“慢”的阈值（阈值即边界值），如果SQL执行时间超过了阈值，则认为是慢查询。收集上来这些慢查询的SQL语句之后，我们就可以通过分析工具对慢查询日志进行分析。
3、在收集到慢查询的SQL语句后，我们可以进一步用Explain去查看对应SQL语句的执行计划，或者使用Show Profile查看SQL中每一个步骤的时间成本。也就是进入 S3 步骤。这样我们就能了解SQL查询慢的原因是因为执行时间长，还是等待时间长。
4、如果是SQL等待时间长，就进入 A2 步骤。进行调优服务器的参数，比如适当增加数据库缓冲池等。
如果是SQL执行时间长，就进入 A3 步骤。可以从三个方面进行优化调整：
- 索引设计优化。比如联合索引就比多个单个索引的查询效率要快一些。
- Join表是否过多。Join表的数据最好不要超过三张，表的数据越多，嵌套循环就越多，查询时间也就越长。
- 数据表设计优化。虽然一般设计数据表都遵循三范式，但是我们可以适当的增加数据冗余度，以空间换取时间提高数据的查询效率。
5、如果 A2 和 A3 都不能解决问题，就要考虑数据库自身的SQL查询性能是否已经达到了瓶颈，如果确认没有达到性能瓶颈，就需要重新检查也就是重复上述步骤。
如果已经达到了性能瓶颈，进入 A4 阶段，需要考虑增加服务器，采用读写分离的架构，或者考虑对数据库进行分库分表，比如垂直分库，垂直分表和水平分表等。
小结
整个过程中通过观察数据库整体的运行状态，借助性能分析工具可以让我们了解执行慢的SQL有哪些，查看具体的SQL执行计划，甚至是SQL执行中的每一步成本代价，这样定位了问题所在，找到了问题再采取相应的行动从而完成数据库的调优。
如何用性能分析工具进行调优，看下面⬇的文章你就知道啦~
MySQL性能分析神器，你还不知道它？那你就out了
