但实际上 SQL 执行起来可能还是很慢，那么到底从哪里定位 SQL 查询慢的问题呢？是索引设计的问题？服务器参数配置的问题？还是需要增加缓存的问题呢？性能分析来入手分析，定位导致 SQL 执行慢的原因。
前面已经更新了总结核心的主要三点
那讲了这这么多数据库服务器的优化分析的步骤是怎样的？中间有哪些需要注意的地方？本篇主要是针对这一个话题的总结和概括。
数据库服务器的优化步骤
当我们遇到数据库调优问题的时候，该如何思考呢？我把思考的流程整理成了下面这张图。
整个流程划分成了观察（Show status）和行动（Action）两个部分。字母 S 的部分代表观察（会使用相应的分析工具），字母 A 代表的部分是行动（对应分析可以采取的行动）
通过观察了解数据库整体的运行状态，通过性能分析工具可以让我们了解执行慢的 SQL 都有哪些，查看具体的 SQL 执行计划，甚至是 SQL 执行中的每一步的成本代价，这样才能定位问题所在，找到了问题，再采取相应的行动
详细解释一下这张图
首先在 S1 部分，我们需要观察服务器的状态是否存在周期性的波动。如果存在周期性波动，有可能是周期性节点的原因，比如双十一、促销活动等。这样的话，我们可以通过 A1 这一步骤解决，也就是加缓存，或者更改缓存失效策略
如果缓存策略没有解决，或者不是周期性波动的原因，我们就需要进一步分析查询延迟和卡顿的原因。接下来进入 S2 这一步，我们需要开启慢查询。慢查询可以帮我们定位执行慢的 SQL 语句。我们可以通过设置long_query_time参数定义“慢”的阈值，如果 SQL 执行时间超过了long_query_time，则会认为是慢查询。当收集上来这些慢查询之后，我们就可以通过分析工具对慢查询日志进行分析
在 S3 这一步骤中，我们就知道了执行慢的 SQL 语句，这样就可以针对性地用 EXPLAIN 查看对应 SQL 语句的执行计划，或者使用 SHOW PROFILE 查看 SQL 中每一个步骤的时间成本。这样我们就可以了解 SQL 查询慢是因为执行时间长，还是等待时间长
如果是 SQL 等待时间长，我们进入 A2 步骤。在这一步骤中，我们可以调优服务器的参数，比如适当增加数据库缓冲池等。如果是 SQL 执行时间长，就进入 A3 步骤，这一步中我们需要考虑是索引设计的问题？还是查询关联的数据表过多？还是因为数据表的字段设计问题导致了这一现象。然后在这些维度上进行对应的调整
如果 A2 和 A3 都不能解决问题，我们需要考虑数据库自身的 SQL 查询性能是否已经达到了瓶颈，如果确认没有达到性能瓶颈，就需要重新检查，重复以上的步骤。如果已经达到了性能瓶颈，进入 A4 阶段，需要考虑增加服务器，采用读写分离的架构，或者考虑对数据库分库分表，比如垂直分库、垂直分表和水平分表等
以上就是数据库调优的流程思路。当我们发现执行 SQL 时存在不规则延迟或卡顿的时候，就可以采用分析工具帮我们定位有问题的 SQL，这三种分析工具你可以理解是 SQL 调优的三个步骤：慢查询、EXPLAIN 和 SHOW PROFILE
总结
结合前面三篇的分步解读分析
从步骤上看，我们需要先进行观察和分析，分析工具的使用在日常工作中还是很重要的。今天只介绍了常用的三种分析工具，实际上可以使用的分析工具还有很多。
这里总结一下文章里提到的三种分析工具。我们可以通过慢查询日志定位执行慢的 SQL，然后通过 EXPLAIN 分析该 SQL 语句是否使用到了索引，以及具体的数据表访问方式是怎样的。我们也可以使用 SHOW PROFILE 进一步了解 SQL 每一步的执行时间，包括 I/O 和 CPU 等资源的使用情况