一条sql突然执行变慢，耗时9秒，应用是不能改的，只能从数据库方面下手解决
步骤思路：
1：查看sql是否走索引
2：查看索引是否失效
3：hint 强制走索引（只是用来查看hint状态下，查询是否更改，应用是不能改的）
4：收集该表所有信息（包括索引）
5：分析该表所有信息（包括索引）
6：再次执行并查看
注意：哪个用户执行较慢，就用哪个用户进行操作，这样才准确
❷ 如果发现有条sql语句执行的比较慢，可能是因为什么原因造成的
如果自己会的话就加个索引，不会的话就优化下脚本吧
❸ SQL 语句执行感觉很慢，怎么回事
到这个数量级的全部更新，肯定会很慢。
第一。你的记录不一定在同一个partition，
第二。不明白为什么那么多人建议你建索引，你建的索引越多，你的更新速度越慢，因为你更新记录的同时，还有更新索引。
第三。你必须知道更新速度慢的瓶颈在哪里。是读写太多，还是内存不够，还是CUP不够快，然后对症下药。
下面介绍两个简单的办法，也许有效：
第一：
把这个100W行的表纵向劈成两个，用外键关系连接，一个装小的，经常改变的数据比如ID,外键，状态值，时间等，另一个装大的，不经常改变的数据，比如很长的字符串，xml，text 等。
这样更新时操作小的这个表，可以大大节约内存和CPU 开销，降低磁盘操作。
坏处就是查询时会慢些。
第二：
把这100W行横向切成很多个表，比如每个月的记录装在一个表里，这样每个表的记录数可能只有几万，查询，更新都会快很多。
坏处是查询，更新都不如原来好写。
❹ SQL语句执行起来真的很慢，请大家帮忙优化一下
先建立索引，索引名随便起：
CREATE INDEX index_name ON COPTD(TD004);
CREATE INDEX index_name ON MOCTB(TD004);
CREATE INDEX index_name ON MOCTA(TD004);
insert into ZDIDAN(DD01,DD02,DD03) SELECT distinct TD004,SUM(TD08),'O' FROM COPTD,MOCTA,MOCTB where COPTD.TD004=MOCTA.TD004 and MOCTB.TD004=MOCTA.TD004 and COPTD.TD021 = 'Y' AND COPTD.TD016 = 'N' AND COPTD.TD008+COPTD.TD024-COPTD.TD009-COPTD.TD025 > 0 and TB001+TB002=TA001+TA002 and TA013='Y' AND TA011 < 'Y' AND TB004>TB005 GROUP BY COPTD.TD004;
❺ 一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面
1、查看sql是否涉及多表的联表或者子查询，如果有，看是否能进行业务拆分，相关字段冗余或者合并成临时表（业务和算法的优化）
2、涉及链表的查询，是否能进行分表查询，单表查询之后的结果进行字段整合
3、如果以上两种都不能操作，非要链表查询，那么考虑对相对应的查询条件做索引。加快查询速度
4、针对数量大的表进行历史表分离（如交易流水表）
5、数据库主从分离，读写分离，降低读写针对同一表同时的压力，至于主从同步，mysql有自带的binlog实现 主从同步
6、explain分析sql语句，查看执行计划，分析索引是否用上，分析扫描行数等等
7、查看mysql执行日志，看看是否有其他方面的问题
个人理解：从根本上来说，查询慢是占用mysql内存比较多，那么可以从这方面去酌手考虑
❻ 一个SQL有时执行速度很快有时很慢，请问处理思路
原因有很多的。
主键约束。
当数据量达到百万以上的时候，你用主键去搜索某一条数据时速度是极快的。但当你不用主键去搜索的时候速度就降了几十倍甚至上百倍，这个是主键的好处。
索引。
当你的表字段设置有索引的时候，搜索速度比不创建索引要快几倍至几十倍。
sql语句不够优化。
在查询某数据的时候，能不用*就尽量不用，想要哪个字段就查哪个，多余的不要，这样就能达到数据传输精简化，让查询速度也能快上许多。
多表联合查询。
在大数据量的时候这个多表查询尽量不用，毕竟是很耗内存的，宁愿用其他语言循环执行简单的 select 字段 from 表名 where 条件 这样的简单sql语句，这样也能加快速度。
其他方面还有很多的，比如服务器的原因呀，数据库表结构类型呀。。。我就不多说了。
❼ 求助，sql执行突然变慢，求助各位了
到这个数量级的全部更新，肯定会很慢。
第一。你的记录不一定在同一个partition，
第二。不明白为什么那么多人建议你建索引，你建的索引越多，你的更新速度越慢，因为你更新记录的同时，还有更新索引。
第三。你必须知道更新速度慢的瓶颈在哪里。是读写太多，还是内存不够，还是CUP不够快，然后对症下药。
下面介绍两个简单的办法，也许有效：
第一：
把这个100W行的表纵向劈成两个，用外键关系连接，一个装小的，经常改变的数据比如ID,外键，状态值，时间等，另一个装大的，不经常改变的数据，比如很长的字符串，xml，text 等。
这样更新时操作小的这个表，可以大大节约内存和CPU 开销，降低磁盘操作。
坏处就是查询时会慢些。
第二：
把这100W行横向切成很多个表，比如每个月的记录装在一个表里，这样每个表的记录数可能只有几万，查询，更新都会快很多。
坏处是查询，更新都不如原来好写。
❽ 一条查询极为缓慢的sql语句，如何去优化呢
1、将查询条件字段简历index;
2、将尽可能筛选掉最大数据量的条件放到where条件最后面，因为sql执行时，where条件是由右往左执行。
3、尽可能少用like、in等函数
❾ 如何解决SQL查询速度太慢
1. 执行计划中明明有使用到索引，为什么执行还是这么慢？
2. 执行计划中显示扫描行数为 644，为什么 slow log 中显示 100 多万行？
a. 我们先看执行计划，选择的索引 “INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)”。结合 sql 来看，因为有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能会更差，优化器选择这个索引避免了排序。
那为什么不选 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很简单，TASK_DATE 字段区分度太低了，走这个索引需要扫描的行数很大，而且还要进行额外的排序，优化器综合判断代价更大，所以就不选这个索引了。不过如果我们强制选择这个索引（用 force index 语法），会看到 SQL 执行速度更快少于 10s，那是因为优化器基于代价的原则并不等价于执行速度的快慢；
b. 再看执行计划中的 type:index，"index" 代表 “全索引扫描”，其实和全表扫描差不多，只是扫描的时候是按照索引次序进行而不是行，主要优点就是避免了排序，但是开销仍然非常大。
Extra:Using where 也意味着扫描完索引后还需要回表进行筛选。一般来说，得保证 type 至少达到 range 级别，最好能达到 ref。
在第 2 点中提到的“慢日志记录Rows_examined: 1161559，看起来是全表扫描”，这里更正为“全索引扫描”，扫描行数确实等于表的行数；
c. 关于执行计划中：“rows：644”，其实这个只是估算值，并不准确，我们分析慢 SQL 时判断准确的扫描行数应该以 slow log 中的 Rows_examined 为准。
4. 优化建议：添加组合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
优化过程：
TASK_DATE 字段存在索引，但是选择度很低，优化器不会走这个索引，建议后续可以删除这个索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在这个 sql 中 REL_DEVID 字段从命名上看选择度较高，通过下面 sql 来检验确实如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由于有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 组合选择度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在测试环境添加 REL_DEVID，TASK_ID 组合索引，测试 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引后执行计划：
这里还要注意一点“隐式转换”：REL_DEVID 字段数据类型为 varchar，需要在 sql 中加引号：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
执行时间从 10s+ 降到 毫秒级别：
1 row in set (0.00 sec)
结论
一个典型的 order by 查询的优化，添加更合适的索引可以避免性能问题：执行计划使用索引并不意味着就能执行快。