mysqldumpslow -s c slow.log>/tmp/slow_report.txt
Count: 3276 Time=21.75s (71261s) Lock=0.00s (1s) Rows=0.9 (2785), xxx
SELECT T.TASK_ID,
T.xx,
T.xx,
...
FROM T_xx_TASK T
WHERE N=N
AND T.STATUS IN (N,N,N)
AND IFNULL(T.MAX_OPEN_TIMES,N) > IFNULL(T.OPEN_TIMES,N)
AND (T.CLOSE_DATE IS NULL OR T.CLOSE_DATE >= SUBDATE(NOW(),INTERVAL 'S' MINUTE))
AND T.REL_DEVTYPE = N
AND T.REL_DEVID = N
AND T.TASK_DATE >= 'S'
AND T.TASK_DATE <= 'S'
ORDER BY TASK_ID DESC
LIMIT N,N
2. 在 slow log 中找到这条查询记录扫描行数：“Rows_examined: 1161559”，看起来是全表扫描，CPU 升高通常原因就是同时执行大量慢 sql，所以接下来分析这个 sql
explain SELECT T.TASK_ID,
T.xx,
...
FROM T_xxx_TASK T
WHERE 1=1
AND T.STATUS IN (1,2,3)
AND IFNULL(T.MAX_OPEN_TIMES,0) > IFNULL(T.OPEN_TIMES,0)
AND (T.CLOSE_DATE IS NULL OR T.CLOSE_DATE >= SUBDATE(NOW(),INTERVAL '10' MINUTE))
AND T.REL_DEVTYPE = 1
AND T.REL_DEVID = 000000025xxx
AND T.TASK_DATE >= '2019-01-11'
AND T.TASK_DATE <= '2019-01-11'
ORDER BY TASK_ID DESC
LIMIT 0,20;
show index from T_xxx_TASK;
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 |
+----------+---------------------------+
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);
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。
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