mysql update并发出现慢查询，导致服务器504，该如何解决呢？
项目中的订单表，在高并发更新订单数据的时候，会造成mysql执行缓慢，甚至直接造成服务器504错误！
怀疑是mysql的问题，登录阿里云RDS查看mysql日志，发现出现了大量慢日志，每条慢日志update语句执行时间都在60-120秒左右，正常情况1秒内就可以执行完成。
mysql执行语句如下： ```UPDATE ordertab SET soldst=1 WHERE ( orderno = 'b105401d61f9348276' ) AND ( status = 0 )
请教问题如下：
问题1、出现慢查询的原因是高并发的update语句造成的吗？（大约每秒有10个update操作）
问题2、查看了阿里云mysql慢日志，发现“解析行数”都是该表的总记录数，就是说每条更新都进行了全表扫描吗？（目前没有设置索引）
问题3、对于高并发的update操作，该怎样解决出现执行缓慢的问题呢？我现在的思路是给 orderno 字段设置索引，这样是否可以解决全表扫描的问题？这样会解决并发更新慢的问题吗？或者有什么更好的办法吗？
遇到了同样的问题，在CSDN看到了，希望阿里云团队能够给出正确、标准的答案~[请查看](https://ask.csdn.net/questions/765999?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159022763019725247615522%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fask.%2522%257D&request_id=159022763019725247615522&biz_id=4&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-ask_topic-2~ask~first_rank_v2~rank_v25-2-765999.nonecase&utm_term=%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91)版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
针对您的问题，我将逐一进行解答：
问题1：出现慢查询的原因是高并发的update语句造成的吗？
高并发的UPDATE操作确实是可能导致执行缓慢的一个因素，但通常情况下，高并发本身不直接导致慢查询，更多的是因为数据库表设计、索引策略、SQL语句优化等因素。在您描述的情况下，如果每次更新都需要全表扫描（没有使用索引），那么随着并发量的增加，每个查询需要更长时间来完成，从而加剧了性能问题。
问题2：查看了阿里云mysql慢日志，发现“解析行数”都是该表的总记录数，就是说每条更新都进行了全表扫描吗？
是的，当您看到“解析行数”等于表的总记录数时，这表明MySQL在执行查询时确实进行了全表扫描。没有为orderno字段设置索引，使得数据库引擎无法快速定位到特定的行进行更新，而是遍历整个表来找到匹配的记录，这是导致查询变慢的主要原因。
问题3：对于高并发的update操作，该怎样解决出现执行缓慢的问题呢？
解决方案：
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添加索引：您计划给
orderno字段添加索引是一个正确的方向。这样可以显著减少查询时间，因为索引允许数据库直接定位到满足条件的行，而不是全表扫描。确保orderno字段具有较高的唯一性，以充分利用索引的优势。 -
优化SQL语句：虽然在这个简单的例子中优化空间有限，但在复杂查询中，避免使用SELECT *，尽量只提取需要的列，以及合理利用JOIN和子查询等，也能提升效率。
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调整数据库配置：根据实际情况，可能需要调整RDS实例的配置，比如增加内存、提高CPU性能或IOPS（输入/输出操作每秒）等，以应对更高的并发需求。
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使用分区表：如果
ordertab表非常大，考虑使用分区表技术，按照业务逻辑或时间范围对数据进行分片，可以进一步提高查询速度。 -
读写分离：实施读写分离策略，将读操作和写操作分配到不同的数据库实例上，减轻单一实例的压力。
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限流与队列：在应用层面实现请求限流，或者引入消息队列来缓冲高并发的写操作，避免瞬间大量请求直接冲击数据库。
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InnoDB优化：确保使用InnoDB存储引擎，并适当调整其参数，如innodb_buffer_pool_size（用于缓存索引和数据），以适应高并发场景。
综上所述，给orderno字段添加索引是解决全表扫描问题的有效方法，但这只是第一步。结合上述其他策略，可以更全面地解决高并发更新操作带来的性能瓶颈。
