在互联网应用高速发展的今天，数据库性能直接影响用户体验与业务稳定性。当网站出现响应延迟、接口超时等问题时，MySQL慢查询往往是核心诱因。通过命令行工具（CMD）分析慢查询日志，不仅能精准定位问题SQL，还能为系统优化提供数据支撑，是开发运维人员必备的技能。
日志启用与阈值设定
启用慢查询日志需通过MySQL全局变量设置，执行`SET GLOBAL slow_query_log=1;`命令即时生效，但该配置在数据库重启后会失效。永久生效需修改my.ini文件，添加`slow_query_log=1`与`slow_query_log_file="D:/mysql-slow.log"`配置项。对于Windows平台，日志默认存储在`C:Program FilesMySQL{version}data`目录，Linux系统则位于`/var/log/mysql/`路径下。
阈值的合理设定直接影响日志记录精度。通过`SET GLOBAL long_query_time=1;`将阈值调整为1秒已成为业界共识，部分高频交易系统甚至设置为0.5秒。需注意阈值的动态调整特性：当系统负载升高时适当放宽阈值避免日志膨胀，业务低谷期收紧阈值捕捉潜在问题。
日志结构与定位分析
典型的慢查询日志条目包含7个核心字段：执行时间戳、用户主机信息、查询耗时、锁定时间、扫描行数、返回行数及完整SQL语句。通过CMD执行`type mysql-slow.log|findstr "Query_time"`可快速过滤超时查询。例如某日志显示`Query_time: 5.628302 Lock_time: 0.000112 Rows_examined: 2004856`，表明该语句扫描200万行数据导致性能瓶颈。
定位问题需结合执行计划分析，使用`EXPLAIN`命令解析SQL执行路径。重点观察type字段是否为ALL（全表扫描）、key字段是否缺失索引、rows字段预估扫描行数是否异常。某电商平台案例显示，未使用索引的订单查询语句执行时间从8秒降至0.2秒，仅需添加`ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id(user_id);`即可优化。
索引优化与SQL改写
索引缺失是慢查询的首要诱因。通过`log_queries_not_using_indexes=1`参数记录未走索引的查询，使用`mysqldumpslow -s c -t 10 slow.log`统计高频缺失索引语句。复合索引的创建需遵循最左前缀原则，例如针对`WHERE status=1 AND create_time>'2024-01-01'`查询条件，应创建`(status,create_time)`联合索引。
SQL改写需避免全表扫描操作。将`SELECT FROM users WHERE DATE(create_time)=CURDATE;`改写为`SELECT FROM users WHERE create_time BETWEEN '2025-05-16 00:00:00' AND '2025-05-16 23:59:59';`可充分利用时间索引。分页查询优化中，用`WHERE id > 10000 LIMIT 20`替代`LIMIT 10000,20`能减少数据扫描量。
日志分析工具链
内置工具mysqldumpslow支持多维分析，`mysqldumpslow -s t -t 5 slow.log`可提取耗时TOP5语句，`-g "ORDER BY"`参数可过滤特定模式SQL。对于复杂分析场景，NineData等SaaS工具提供自动化诊断，能识别N+1查询、笛卡尔积连接等深层问题，自动生成索引建议与SQL改写方案。
定期归档机制防止日志膨胀，可通过`mysqladmin flush-logs`滚动生成新日志文件。历史日志分析使用`pt-query-digest`工具生成可视化报告，对比不同时间段慢查询趋势，识别业务高峰期性能衰减规律。
性能监控体系构建
建立慢查询预警机制，通过Prometheus+Granfa监控`SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Slow_queries';`指标波动。当每分钟慢查询数超过阈值时触发告警，结合APM工具追溯请求链路。压力测试阶段开启全量日志记录，使用`SET GLOBAL log_output='TABLE';`将日志写入mysql.slow_log表，便于关联分析测试用例与SQL性能。
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