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這篇文章主要介紹了MySQL數據庫慢怎么辦，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
數據庫應用，常見兩種類型：CPU密集型和I/O密集型。因此，我們在排查數據庫問題時，通常是從這兩方面入手的。
CPU密集型的數據庫，性能問題有以下幾種：
1.復雜的查詢語句、存儲過程、觸發器、自定義函數等；
2.鎖競爭問題；
3.并發量大。
解決問題的思路：
1.通過慢查詢日志，找出相關語句，優化查詢語句調整索引策略。還可以將復雜存儲過程、觸發器、自定義函數交由應用代碼實現；
2.根據infomation_schema中的innodb_trx、innodb_locks、innodb_lock_watis三種表，找出鎖的事務與開發協調。如果場景允許，可以考慮把事務隔離級別降到讀提交。
3.做讀寫分離、水平拆分。或者增加緩存層，讓高并發的讀寫壓力由緩存層消化；
4.調整mysql跟cpu相關參數，這里不一一羅列。
I/O密集型的數據庫，性能問題有以下幾種：
1.投影了所有字段、全表掃描、表結構設計、索引設計問題等；
2.內存緩沖區設置過小，造成了過多的磁盤I/O；
3.網絡帶寬較小（常見于分布式系統中）。
解決問題的思路：
1.通過慢查詢日志，找出執行時間久，而且結果集大的語句。減少投影的字段，只選擇必要的字段做投影，優化表結構與索引設計；
2.調整內存緩沖區、日志刷新、刷新方法等等參數的設置，這里不一一羅列；
3.提升網絡帶寬，調整內核參數。
如果上述措施還不能解決問題或者效果不明顯，可以考慮擴容。擴容分為：縱向擴展和橫向擴展。
縱向擴展：一般用于解決響應時間長的問題。增加CPU計算能力可以減少響應時間，增加內存可以減少磁盤I/O，并將磁盤做raid5、10、01或者直接使用SSD提升I/O處理能力；
橫向擴展：一般用于解決高并發量問題。比如做簡單的讀寫分離、使用mycat將數據量做分片等，盡量將單機壓力分擔出去。
這里提到了解決高并發量的問題，其實還可以用異步的方式，將壓力前移到緩存層，降低寫入壓力；同時，緩存一些熱點數據，也能大大減輕讀壓力。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“MySQL數據庫慢怎么辦”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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