我們知道分析MySQL語句查詢性能的方法除了使用EXPLAIN 輸出執行計劃，還可以讓MySQL記錄下查詢超過指定時間的語句，我們將超過指定時間的SQL語句查詢稱為“慢查詢”。

一、 起因
研發反應某臺數據庫僵死，后面的會話要么連接不上，要么要花費大量的時間返回結果，哪怕是一個簡單的查詢。

二、 處理
首先去監控平臺查看服務器以及數據庫狀態，發現這臺數據庫有大量的慢查詢。繼續看服務器監控，CPU 平均使用率較高，IO 讀寫平均值正常。登錄到 MySQL，使用 SHOW PROCESSLIST 查看會話狀態，總數居然有 600+，這是很不正常的。查看慢查詢日志，發現出問題的 SQL 主要集中在幾個，有 SUM、有 COUNT、有等值操作等等。這臺 MySQL 服務器的 long_query_time 設置為 3秒，而一個簡單的查詢卻要幾十秒，這顯然是有問題的。寫腳本試著 kill 掉相關的會話，發現于事無補，仍然有大量的連接進來。此時使用 top 查看服務器狀態，mysqld 進程占用內存和 CPU 居高不下。

故障期間的慢查詢數，如圖：

CPU 平均使用率，如圖：

接著使用 SHOW FULL PROCESSLIST 查看完整狀態，在最上面居然發現幾條 SQL。這些 SQL 操作使用子查詢實現，TIME 列居然達到了 30000 秒，折算過來差不多 10 小時。EXPLAIN 這些語句，居然出現了 USING TEMPORY 和 USING FILESORT，可以看出這些語句是很糟糕的。于是跟開發確認，緊急把這些會話 kill 掉。稍等片刻，會話數立馬降下來，只有 100+，top 查看 mysqld 進程，內存和 CPU 都呈現下降的趨勢。接著分析開發說上午 9 時寫了這些 SQL，發現有問題，注釋掉了。新的代碼雖然沒有此類 SQL，但之前建立的連接并不會釋放。解決問題和出現問題的時間差剛好可以和添加子查詢的時間對應，就可以確認子查詢是此次故障的罪魁禍首。

三、 總結
通過這個故障，總結如下幾點：

• MySQL 應該盡量避免使用子查詢，即使使用，也要搞清楚大表和小表的關系；
• 出現這類問題的排查步驟：

第一，查看服務器監控和 MySQL 監控，分析服務器以及 MySQL 性能，找出異常；
第二，如果是慢查詢導致，查看慢查詢日志，找出出現問題的 SQL，試著優化，或者把結果緩存；
第三，分清主次，先解決大塊問題，后解決細小問題。 把大塊的異常解決，小問題就迎刃而解了。比如本文中的例子，把耗費時間長的會話 kill 掉后，后面的連接就正常了；
第四，總結分析。

• 高效的溝通會事半功倍；
• DBA 需要定期給出 Top N SQL（類 Oracle 的說法），提供給開發，并協助優化；
• 查看監控時，不管是服務器監控還是 MySQL 監控，需要做對比，比如和昨天甚至前天的同一時間對比，這會更加快速地定位問題。

四、 技巧
最后，附上一個快速kill 掉 MySQL 會話的方法：

首先使用如下語句分析出有問題的 SQL：

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p'XXX' / -e "SHOW FULL PROCESSLIST;" | more

然后將 SHOW FULL PROCESSLIST 的結果保存到一個文件：

/usr/local/mysql/bin/mysql -uroot -p'XXX' /
-e "SHOW FULL PROCESSLIST;" | /
grep "XXX" | awk '{print $1}' > mysql_slow.txt

最后使用如下簡單的 Shell 腳本 kill 掉相關會話：

SELECT concat('kill ',id,';')FROM information_schema.processlistWHERE info like 'XXX';

當然也可以使用如下 SQL 拼接 kill 語句：

SELECT concat('kill ',id,';')FROM information_schema.processlistWHERE info like 'XXX';

本文對MySQL慢查詢導致故障的起因，處理方法，所需的技巧進行了全面分析，希望可以讓大家更好的了解MySQL慢查詢，對大家的。