mysql数据库cpu占用高 MySQL 数据库 CPU 飙高该如何处理？

CPU 过高的原因可能如下

1. 查询语句不合理，导致全表扫描或者索引失效

2. 数据库表结构设计不合理，导致数据冗余或者碎片

3. 数据库参数配置不合理，导致缓存不足或者并发过高

4. 数据库服务器硬件资源不足，导致 CPU 负载过高

通常排查方法如下

1. 使用慢查询日志或者性能分析工具，找出执行时间长或者消耗资源多的查询语句，优化或者重写查询语句

2. 使用数据库优化工具，检查数据库表结构是否合理，是否有冗余或者碎片，进行数据清理或者重建索引

3. 使用数据库管理工具，检查数据库参数配置是否合理，是否符合数据库的实际需求，调整缓存大小或者并发限制

4. 使用系统监控工具，检查数据库服务器的硬件资源是否充足，是否有其他进程占用 CPU 资源，增加 CPU 核数或者关闭不必要的进程

索引原理

索引的原理类似于书的目录结构，通过目录可以快速地定位到对应的章节，而不需要从头到尾翻阅每一页去查找。它会提前对设定的索引列进行排序和组织，形成一个类似于目录的结构，这样在查询的时候，利用二分法或其他算法，快速的检索到对应的数据，而不需要遍历整个表数据。

1. 当我们执行查询语句时，如果没有索引，数据库需要逐行扫描整个表格来找到符合条件的数据。而有了索引，数据库可以根据索引的有序性，快速定位到符合条件的数据，从而大大减少扫描的时间。

2. 当我们对数据进行排序或分组时，如果没有索引，数据库需要额外的操作来进行排序或分组，这导致了额外的时间开销。而有了索引，数据库可以直接利用索引的有序性，快速对数据进行排序或分组。

3. 数据库通常存储在磁盘中，而在执行查询语句时，数据库需要将磁盘中的数据加载到内存中进行处理。如果没有索引，数据库需要加载整个表格的数据，而有了索引，数据库只需要加载索引中的相关数据，从而减少了磁盘IO的次数和时间。

索引类型

索引的本质是一个有序的指针集合，指向存储在磁盘上的数据。mysql 有很多类型的索引，每种索引也适用于不同的场景。

1.B-Tree 索引

使用B-Tree结构来存储键值对，其中键是索引列的值，值是指向数据行的指针。B-Tree索引可以支持范围查询、排序、分组等操作，但是对于非前缀匹配的查询效率较低。

2. Hash 索引

一种基于哈希表的索引类型，使用哈希函数将索引列的值映射到一个固定长度的哈希值，然后将哈希值和指针存储在哈希表中。Hash索引可以支持等值查询，查询速度很快，但是不能支持范围查询、排序、分组等操作，也不能利用索引缓存。

3. Full-Text 索引

是一种专门用于全文检索的索引类型，它使用倒排索引的方式来存储文本数据中的词语和出现位置。Full-Text索引可以支持模糊匹配、同义词、停用词等功能，适用于搜索引擎等应用场景。

建立索引原则

1. 在经常需要搜索的列上增加索引，比如 where 后面的条件，注意还要遵循最左原则

2. 在使用左外连接的列上建立索引

3. 高频查询的列，可以减少全表扫描的次数

4. 避免在频繁更新或删除的列上建立索引

5. 避免在大量重复值的列上创建索引