由于笔者水平有限，可能考虑的不是很全面。欢迎留言补充。
关注我的小伙伴应该都知道我的原则：如果想要详细了解或则想知道它具体内部咋实现的建议仔细去看书，这里我就简单分享我的理解，知道这些，面试基本够用啦。（悄悄说：我也是看书+从阿里面试官那里偷学的！）
我从来不喜欢说废话、打广告，网上千篇一律的文章讲了半天也get不到点。只为对标大厂面试，接下来看看我怎样回答吧。干货慢慢，若有不足，欢迎留言改正。
我认为，一个 SQL 执行的很慢，我们要分两种情况讨论：
1、大多数情况下很正常，偶尔很慢，则有如下原因
(1)、数据库在刷新脏页，例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。
(2)、执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。
(3)、sql写的烂了
2、这条 SQL 语句一直执行的很慢，则有如下原因：
(1)、没有用上索引或则索引失效：例如该字段没有索引；或则由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。
(2)、有索引可能会走全表扫描
怎样判断是否走全表扫描：
索引区分度（索引的值不同越多，区分度越高），称为基数，而数据量大时不可能全部扫描一遍得到基数，而是采样部分数据进行预测，那有可能预测错了，导致走全表扫描。
# 可以通过如下命令定位低效率执行sql
show processlist；# sql 可以用 explain 分析执行计划。
对于执行计划的分析，也是面试官喜欢考察的一个点。面试官：你是怎样使用explain的？对于执行计划你是怎样分析的？
这里简单带过，之后会详细解答。
主要关注这几个字段即可：
- type=ALL，全表扫描，MySQL遍历全表来找到匹配行
- type=index，索引全扫描
- type=range，索引范围扫描
- type=eq_ref，唯一索引
- type=NULL，MySQL不用访问表或者索引，直接就能够得到结果（性能最好）
possible_keys: 表示查询可能使用的索引
key: 实际使用的索引
key_len: 使用索引字段的长度
rows: 扫描行的数量
Extra：
- using index：覆盖索引，不回表
- using where：回表查询
- using filesort：需要额外的排序，不能通过索引得到排序结果
对于MYSQL慢sql语句的优化，我们也可以分几个方面来进行分析（基本覆盖全面啦）：
面试从这几方面考虑：索引+sql语句+数据库结构优化+优化器优化+架构优化。
- 尽量覆盖索引，5.6支持索引下推
- 组合索引符合最左匹配原则
- 避免索引失效
- 再写多读少的场景下，可以选择普通索引而不要唯一索引。更新时，普通索引可以使用change buffer进行优化，减少磁盘IO,将更新操作记录到change bufer，等查询来了将数据读到内存再进行修改.
- 索引建立原则（一般建在where和order by，基数要大，区分度要高，不要过度索引，外键建索引）
1、分页查询优化
该方案适用于主键自增的表，可以把Limit查询转换成某个位置的查询。
select * from tb_sku where id>20000 limit 10;
2、优化insert语句
- 多条插入语句写成一条
- 在事务中插数据
- 数据有序插入（主键索引）
1、将字段多的表分解成多个表有些字段使用频率高，有些低，数据量大时，会由于使用频率低的存在而变慢，可以考虑分开。
2、对于经常联合查询的表，可以考虑建立中间表
1、优化器使用MRR
原理：MRR 【Multi-Range Read】将ID或键值读到buffer排序，通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，减少磁盘IO，从而提高了索引查询的性能。
开启mrr：
对于 Myisam，在去磁盘获取完整数据之前，会先按照 rowid 排好序，再去顺序的读取磁盘。
对于 Innodb，则会按照聚簇索引键值排好序，再顺序的读取聚簇索引。
磁盘预读：请求一页的数据时，可以把后面几页的数据也一起返回，放到数据缓冲池中，这样如果下次刚好需要下一页的数据，就不再需要到磁盘读取（局部性原理）
索引本身就是为了减少磁盘 IO，加快查询，而 MRR，则是把索引减少磁盘 IO 的作用，进一步放大
https://zhuanlan.zhihu.com/p/148680235
2、其他（其他可以去看书了解）
读/写分离（主库写，从库读）
总结：
1、先设置慢查询（my.ini或数据库命令）
2、分析慢查询日志
3、定位低效率sql（show processlist）
4、explain分析执行计划（是否索引失效，用到索引没，用了哪些）
5、优化（索引+sql语句+数据库结构优化+优化器优化+架构优化）
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