‘壹’ sql执行时间一般不超过多久
你好，一般是10-20毫秒。
扩展：
常见查询慢的原因常见的话会有如下几种：
1、没有索引或没有用到索引。
PS：索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表
的所有记录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录
即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。
索引类型：
普通索引：这是最基本的索引类型，没唯一性之类的限制。
唯一性索引：和普通索引基本相同，但所有的索引列只能出现一次，保持唯一性。
主键：主键是一种唯一索引，但必须指定为"PRIMARY KEY"。
全文索引：MYSQL从3.23.23开始支持全文索引和全文检索。在MYSQL中，全文索引的索引类型为FULLTEXT。全文索引可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。
2、IO吞吐量小形成了瓶颈。
PS：这是从系统层来分析MYSQL是比较耗IO的。一般数据库监控也是比较关注IO。
监控命令：$iostat -d -k 1 10
参数 -d 表示，显示设备（磁盘）使用状态；-k某些使用block为单位的列强制使用Kilobytes为单位；1 10表示，数据显示每隔1秒刷新一次，共显示10次。
‘贰’ sql server 2008同一个语句查询,为什么时快时慢
给你一个网址，里面有一个案例参考：http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html
同一个SQL，执行多次时，会重用以前生成的执行计划。
返回很多记录跟返回很少记录，生成的执行计划是不一样的，
如果第一次执行时返回的记录很多，就会造成后面的所有执行，都用慢的执行计划，
详细参考上面的文章就知道了
‘叁’ SQL缓存问题，第一次查慢，第二次查快
查询时，数据库引擎会判断，如果数据在内存中，则会从内存读取数据，如果数据不在内存在，则先从硬盘读到内存，然后再供查询。
所以第一次查的时候，根据你的语句，数据库引擎会把一些数据从硬盘读到内存，第二次再查的时候，就从内存读数据，就快了很多了。
oracle有一个功能是让表常驻内存。
‘肆’ sql:查询时快时慢
如果说是sql
server
的话有这种情况，字段越多，查询可能越慢，并且如果你的字段中有比如text，ntext之类的话会有这种情况;
还有，你的这种写法可能也造成执行慢，SQL在执行时有这样一个规则，不知道你是否了解，在执行时，SQL
后台会先执行编译，找到一条最佳查询路径，也就是最快的查询路径，再真正执行查询;这个编译是需要时间的，如果条件复杂，或者由其它的变化而来的条件，会存在编译的查找最佳路径的时间问题;
数据库的字段越多，会有可能越慢，不管是否是空表，至于什么原因，好像MICROSOFT没有说法。
另外1=1这种恒等条件最好也不要加。
‘伍’ SQL语句执行很慢，怎么回事
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。
‘陆’ 同一个SQL，在8个小时内为什么会有不同的执行计划有的快，有的慢
一般不是执行计划不同，除非你有比如建立索引的等操作。
这个慢和快在这里，不是执行计划决定，而是你的服务器的情况不同，可能执行时cpu同时处理的所以慢内容很多，所以慢，也可能是内存导致的，也可能是io导致的，也就是说可能性很多，如果要分析那真的要一定时间。
当然，执行计划也不一定完全一致，比如你会发现第二次查询一般比第一次快，这是因为上次查询的内容保存在内存中，只要还没有被替换掉，那么下次查询就会快。这种在执行计划上是看不出来的，但是确实也存在不同。
‘柒’ 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。
‘捌’ 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。