Otimização de desempenho
Análise de slow queries MySQL
Nove em dez sites lentos são bancos lentos disfarçados de site. A análise sistemática de slow queries — logging, agregação por impacto total, planos EXPLAIN e desenho de índices — converte lentidão misteriosa em lista priorizada com ganhos medidos após cada mudança.
Pontos principais
- Ative logs de slow queries e sem índice, com limiares sensatos de long_query_time.
- Agregue com pt-query-digest: priorize por tempo total, não pelas piores isoladas.
- Leia o EXPLAIN corretamente: tipo de acesso, uso de chaves, linhas examinadas vs retornadas.
- Desenhe índices de cobertura para caminhos quentes; remova redundâncias sobrepostas.
- Corrija padrões N+1 no código da aplicação — nenhum índice salva loops tagarelas.
- Dimensione tmp_table, buffers de join e pool InnoDB pela evidência.
- Meça de novo as principais consultas após cada mudança; mantenha um log de desempenho.
- Programe análises recorrentes — o crescimento dos dados invalida planos antigos em silêncio.
Nota de campo
Priorize por tempo total, não pela pior consulta isolada. A consulta que roda 40.000 vezes por dia a 200ms custa quarenta vezes mais que a dramática que roda à noite.
Perguntas frequentes
Por que o site é lento se a CPU está ociosa?
Espera clássica de banco — consultas enfileiram enquanto CPUs ociosas. Slow logs provam em minutos.
Quanta melhoria é típica?
10 a 100x em consultas corrigidas é rotina; 2 a 5x no site inteiro após uma passada completa é comum.
A análise perturba a produção?
Overhead de logging em torno de 1%; a análise acontece fora da produção, em cópias de logs.
E Percona ou MariaDB?
Mesma metodologia, detalhes por engine — ajustamos MySQL, MariaDB e Percona Server.
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