首先开启慢查询日志并配置阈值，使用mysqldumpslow或pt-query-digest分析高频慢SQL，通过EXPLAIN查看执行计划，重点关注type、key、rows和Extra字段，进而添加索引、避免全表扫描、优化查询字段与结构，定期分析表统计信息以提升查询效率。
在 MySQL 中分析慢查询并提升效率，关键在于定位问题 SQL、理解执行计划，并进行针对性优化。以下是一套实用的流程和方法。
开启慢查询日志
要分析慢查询，第一步是让 MySQL 记录执行时间较长的语句。
确保在配置文件（如 my.cnf 或 my.ini）中启用慢查询日志：设置 slow_query_log = ON指定日志文件路径：slow_query_log_file = /var/log/mysql-slow.log定义“慢”的标准，例如超过 1 秒：long_query_time = 1修改后重启 MySQL 或动态生效：
SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
SET GLOBAL long_query_time = 1;
使用 mysqldumpslow 或 pt-query-digest 分析日志
MySQL 自带 mysqldumpslow 工具，可汇总慢查询日志中的高频语句。
常用命令示例：mysqldumpslow -s c -t 10 /var/log/mysql-slow.log：按出现次数排序，显示前 10 条mysqldumpslow -s t -t 5 /var/log/mysql-slow.log：按执行时间排序更强大的工具是 Percona Toolkit 中的 pt-query-digest，支持详细统计和建议：
pt-query-digest /var/log/mysql-slow.log > slow_report.txt
查看执行计划（EXPLAIN）
对慢 SQL 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN FORMAT=JSON 查看执行路径。
重点关注以下字段：type：连接类型，避免 ALL（全表扫描），尽量达到 index 或 refkey：实际使用的索引，为 NULL 表示未命中rows：扫描行数，越少越好Extra：出现 Using filesort、Using temporary 是性能隐患示例：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE user_id = 123 AND status = ‘paid’;
优化策略与常见改进
根据执行计划结果，采取以下措施：
添加合适索引：为 WHERE、JOIN、ORDER BY 字段建立复合索引，注意最左匹配原则避免 SELECT *：只查需要的字段，减少数据传输和覆盖索引失效拆分大查询：将复杂 JOIN 拆成多个简单查询，或用临时表缓存中间结果限制结果集：合理使用 LIMIT，避免返回过多无用数据定期分析表：运行 ANALYZE TABLE table_name; 更新统计信息，帮助优化器选择正确执行计划
基本上就这些。坚持开启慢查询日志，定期分析，结合 EXPLAIN 验证，大多数性能问题都能逐步解决。关键是形成监控和优化的习惯，不复杂但容易忽略。
以上就是如何在mysql中分析慢查询提高效率的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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