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本篇简单小结一下项目中遇到的SQL慢查询的问题，以及解决方案。

一、检测SQL是否执行索引

首先我们要检查SQL是否走索引，或者检查是否出现索引失效的情况

如果是单条sql可以独立拿出来执行，使用explain进行相关分析

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对应MySQL中有慢查询日志对应的功能，MySQL慢查日志功能默认是关闭的，我们配置后可以打开，进行分析相关SQL，系统上线后还是建议关闭，感兴趣的自己可以了解

show variables like '%slow_query_log%'

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二、数据分库分表

很多时候可能单表的数据量过大会导致，比如订单表达到千万数据，我们可以按月进行水平拆分

如：将一千万的数据，按一定规律，拆分成十张百万数据量的表，如上利用好索引，查询速度会大大提高

分表案例如下

分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO，硬件资源，连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题

• 分库：就是一个数据库分成多个数据库，部署到不同机器。
• 分表：就是一个数据库表分成多个表。

分库分表我理解的是两个概念 后续有机会再单独整理文章

分库是解决数据库性能瓶颈的问题，如并发等等
分表可以解决单表数据量过大，导致查询变慢的问题

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三、热点数据问题

对于热点数据涉及到频繁查询，每次查询都会涉及到数据库，我们可以引入Redis缓存

B端产品利用Redis优化查询速度：Redis的使用场景分享（项目实战）

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四、性能瓶颈问题

引入读写分离

业务场景：部分时候出现慢查询可能是因为机器负载过高

采用读写分离的方式，提升数据库的整体性能

什么是读写分离？

其实就是将数据库分为了主从库，一个主库用于写数据，多个从库用于读数据（读的操作比较多，所以常见设置一个或多个从库），主从数据库之间的数据通过某种机制保持同步，是一种常见的数据架构。

解决了什么问题？

读写分离是用来解决数据库的读性能瓶颈的。

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