执行 SQL 响应比较慢，你有哪些排查思路？

排查思路

如果执行 SQL 响应比较慢，我觉得可能有以下 4 个原因：

第 1 个原因：没有索引或者导致索引失效。
第 2 个原因：单表数据量数据过多，导致查询瓶颈
第 3 个原因：网络原因或者机器负载过高。
第 4 个原因：热点数据导致单点负载不均衡。

第 1 种情况

索引失效或者没有没有索引的情况。首先，可以打开 MySQL 的慢查询日志，收集一段时间的慢查询日志内容，然后找出耗时最长的 SQL 语句，对这些 SQL 语句进行分析

比如可以利用执行计划 explain 去查看 SQL 是否有命中索引。如果发现慢查询的 SQL 没有命中索引，可以尝试去优化这些 SQL 语句，保证 SQL 走索引执行。如果 SQL 结构没有办法优化的话，可以考虑在表上再添加对应的索引。我们在优化 SQL或者是添加索引的时候，都需要符合最左匹配原则。

第 2 种情况

单表数据量数据过多，导致查询瓶颈的情况。即使 SQL 语句走了索引，表现性能也不会特别好。这个时候我们需要考虑对表进行切分。表切分规则一般分为两种，一种是水平切分，一种是垂直切分。

水平切分的意思是把一张数据行数达到千万级别的大表，按照业务主键切分为多张小表，这些小表可能达到 100 张甚至 1000 张。
垂直切分的意思是，将一张单表中的多个列，按照业务逻辑把关联性比较大的列放到同一张表去。

除了这种分表之外，我们还可以分库。

比如我们已经拆分完 1000 表，然后，把后缀为 0-100 的表放到同一个数据库实例中，然后，100-200 的表放到另一个数据库实例中，依此类推把 1000 表存放到 10 个数据库实例中。这样的话，我们就可以根据业务主键把请求路由到不同数据库实例，从而让每一个数据库实例承担的流量比较小，达到提高数据库性能的目的。