一、分析原因
SQL语句慢查询的原因有多种，如：
1）数据方面：
需要查询的表数据量太大导致性能下降；
是否向数据库请求了不需要的数据行或数据列；
MySQL是否在扫描额外的记录
2）SQL语句太过于冗余
3）等
下面我们列出一下分析SQL查询慢的一些方法：
1、记录慢查询日志
分析查询日志，不要直接打开慢查询日志进行分析，这样比较浪费时间和精力，可以使用pt-query-digest工具进行分析。
2、使用show profile
使用步骤：
1）开启，服务器上执行的所有语句会检测消耗的时间，存到临时表中
set profiling = 1;
2）进行需要分析的SQL查询
...
3）show profiles
4）show profile for query 临时表id
如：
mysql> set profiling = 1;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> show profiles;
Empty set (0.00 sec)
mysql> select * from a;
+------+--------+
| id | name |
+------+--------+
| 1 | nosee |
| 2 | chan |
| 3 | cheese |
| 4 | xyz |
+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)
mysql> show profiles;
+----------+------------+-----------------+
| Query_ID | Duration | Query |
+----------+------------+-----------------+
| 1 | 0.00054875 | select * from a |
+----------+------------+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> show profile for query 1;
+----------------------+----------+
| Status | Duration |
+----------------------+----------+
| starting | 0.000063 |
| checking permissions | 0.000013 |
| Opening tables | 0.000050 |
| System lock | 0.000018 |
| init | 0.000023 |
| optimizing | 0.000007 |
| statistics | 0.000018 |
| preparing | 0.000010 |
| executing | 0.000004 |
| Sending data | 0.000104 |
| end | 0.000006 |
| query end | 0.000004 |
| closing tables | 0.000008 |
| freeing items | 0.000196 |
| logging slow query | 0.000022 |
| cleaning up | 0.000006 |
+----------------------+----------+
16 rows in set (0.00 sec)
3、使用show status
show status会返回一些计数器，show global status 查看服务器级别的所有计数。有时根据这些计数，可以猜测出哪些操作代价较高或消耗时间多。
4、使用explain
explain命令用于分析单条SQL语句，是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。
如：
mysql> explain select id from a where id =3\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: a
type: ref
possible_keys: id
key: id
key_len: 5
ref: const
rows: 1
Extra: Using where; Using index
1 row in set (0.00 sec)
关于EXPLAIN更详细的内容请查看下一篇文章。
二、查询执行原理
当希望MySQL能够以更高的性能运行查询时，最好的办法就是弄清楚MySQL是如何优化和执行查询的。
当我们向MySQL发送一个请求时，MySQL到底做了些什么，下面我们通过一个简单的图解来进行分析：
1）客户端发送一条查询给服务器。
2）服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立刻返回存储在缓存中的结果，否则进入下一阶段。
3）服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划。
4）MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询。
5）将结果返回给客户端。
上面的每一步都比想象的要复杂，这里将不深入讨论。
三、优化查询过程中的数据访问
1、定位问题
访问数据太多导致查询性能下降。
确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列。确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行。
2、避免使用如下SQL语句
1）查询不需要的数据，使用limit解决
2）多表关联返回全部列，指定如A.id, A.name, B.age
3）总是取出全部列，SELECT *会让优化器无法完成索引覆盖扫描的优化
4）重复查询相同的数据，可以缓存数据，下次直接读取缓存
3、是否在扫描额外的记录
使用explain来进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
1）使用索引覆盖扫描，把所有用的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果
2）改变数据库和表的结构，修改数据表范式
3）重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询
四、优化长难的查询语句
MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多。使用尽可能少的查询是最好的，但有时将一个大的查询分解为多个小的查询也是很有必要的。
1、切分查询
将一个大的查询分为多个小的相同的查询。如一次性删除1000万的数据，要比一次删除1万暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
2、分解关联查询
1）可以将一条关联语句分解成多条SQL来执行
2）执行单个查询可以减少锁的竞争
3）在应用层做关联可以更容易对数据库进行拆分
五、优化特定类型的查询语句
1、优化count()查询
1）count(*)中的*会忽略所有的列，直接统计所有列数，因此不要使用count(列名)。MyISAM中，没有任何WHERE条件的count(*)非常快。
2）可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)
3）增加汇总表
4）使用缓存
2、优化关联查询
1）确定ON或USING子句的列上有索引
2）确保GROUP BY和ORDER BY中只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引
3、优化子查询
尽可能使用关联查询来替代
4、优化GROUP BY和DISTINCY
1）这两种查询均可使用索引来优化，是最有效的优化方法
2）关联查询中，使用标识列进行分组的效率会更高
3）如果不需要ORDER BY，进行GROUP BY时使用ORDER BY NULL，MySQL不会进行文件排序
4）WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理
5、优化LIMIT分页
LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低。可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询。
6、优化UNION查询
UNION ALL的效率高于UNION。
经典实例
1、请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法，从哪些方面，SQL语句性能如何分析？
考官考点：
1）查找分析查询速度慢的原因
2）优化查询过程中的数据访问
3）优化长难的查询语句
4）优化特定类型的查询语句
对于此类问题，先说明如何定位低效率SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没问题，考虑以上几个方面：数据访问的问题、长难查询句的问题、还是一些特定类型优化的问题，逐步排除。
参考
1、《高性能MySQL》 [美]Baron Scbwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkacbenko 著
2、 蹲厕所的熊：MySQL索引原理以及慢查询优化
3、 蹲厕所的熊：MySQL优化之EXPLAIN详解