Query MySQL lenta: come individuarla e velocizzarla

In cosa consiste il problema

Una query che funzionava bene con poche migliaia di righe può diventare lentissima con milioni di record. Il database è costretto a leggere intere tabelle, a ordinare grandi quantità di dati in memoria o a ripetere sottoquery per ogni riga.

Il primo passo è misurare: individuare le query più costose (slow query log) e leggerne il piano di esecuzione con EXPLAIN, invece di aggiungere indici a caso.

Cause frequenti

• Indici mancanti o sbagliati: filtri e join su colonne non indicizzate o indici nell'ordine sbagliato.
• Funzioni sulle colonne: WHERE YEAR(data) = ... impedisce l'uso dell'indice.
• Subquery correlate: eseguite una volta per ogni riga della query principale.
• SELECT *: lettura di colonne pesanti non necessarie.
• Configurazione: buffer pool sottodimensionato rispetto ai dati.

Come si risolve

• Misura: slow query log e EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE.
• Indici composti mirati: progettati sulle condizioni reali delle query.
• Riscrittura: join al posto di subquery, filtri compatibili con gli indici.
• Aggregazioni: tabelle di riepilogo per report storici.

Un esempio tipico

Quando serve uno sviluppatore

Quando la lentezza blocca altri utenti o quando gli indici aggiunti senza analisi peggiorano le scritture.

Tecnologie coinvolte

• MariaDB
• MySQL
• PHP

Quanto tempo può richiedere e quanto può costare

Indicativamente 2–8 ore di lavoro tecnico, per una fascia di 80–450 €.

Le variabili che incidono di più:

• dimensione delle tabelle
• numero di query da analizzare
• possibilità di modificare il codice applicativo
• accesso a dati realistici

Le fasce di prezzo e di tempo indicate sono orientative e dipendono da complessità, qualità del codice esistente, accessi disponibili, documentazione e requisiti effettivi. Non costituiscono preventivo.

Informazioni da preparare

• Testo della query o pagina lenta
• Dimensione delle tabelle
• Versione di MySQL/MariaDB
• Dump anonimizzato o accesso a una copia