当MySQL查询变得缓慢，可能会存在查询瓶颈（Query Bottlenecks）。这种情况下，可以采用以下几种方法来解决查询瓶颈的问题。

1. 优化查询语句

查询语句的优化可以通过减少JOIN的数量，使用索引来加速查询，以及避免使用错误的数据类型等方式。

2. 增加缓存

增加缓存可以提高查询性能，包括使用缓存查询结果、缓存数据等。例如，使用Memcached来加速查询结果的缓存。

3. 提升服务器性能

提升服务器的性能可以通过增加CPU、内存、磁盘和网络带宽等方式来实现。这可以让查询得到更快的响应。

4. 优化数据库模式

优化数据库模式包括使用合适的数据类型、增加索引、保证表结构的规范化等方法。这可以使查询更快、更可靠。

5. 减少查询数量

减少查询数量可以通过将多个查询结合成一个查询，从而提高查询的效率。例如，使用批量数据操作。

总之，在MySQL查询变得缓慢时，需要首先识别查询瓶颈的原因，然后采取合适的方法进行优化。由于查询瓶颈可能有多种不同的原因，因此需要在具体情况下采用不同的解决方法。切记，仅靠单一的数据库调优措施是很难对查询瓶颈问题进行完善的优化措施的。

MySQL查询瓶颈是指在执行查询语句时，出现了性能问题，导致查询的速度变慢。这个问题可能出现在单个查询上，也可能出现在大量并发查询的情况下。下面是一些解决MySQL查询瓶颈的方法：

1. 优化查询语句。首先查看执行的查询语句是否可以进行优化，比如是否能够添加索引、使用合适的查询条件等。通过分析查询语句的执行计划，可以确定是否需要进行优化。

2. 检查系统资源。如果查询语句需要大量的CPU、内存和硬盘等系统资源，那么需要检查这些资源是否足够，以及是否存在配置不当的问题。可以使用系统监控工具来查看系统资源使用情况，以及哪些进程占用了系统资源。

3. 优化数据库结构。如果数据库表结构设计不合理，那么查询数据的效率就会受到影响。可以通过对表结构进行优化，比如拆分表、去除冗余字段等来提高查询效率。

4. 提高硬件性能。如果查询负载很高，数据库服务器需要处理大量的并发查询请求，那么可能需要提高硬件性能，比如升级CPU、增加内存、使用SSD硬盘等。

5. 缓存数据。如果查询的数据是经常被使用的，可以将这些数据缓存到内存或者Redis等缓存服务器中，以提高查询效率。

6. 限制查询负载。如果查询负载很高，可以通过限制并发连接数、调整请求的处理顺序等方式来降低查询的压力。

7. 使用分布式数据库。如果单个MySQL数据库的查询性能已经达到了瓶颈，可以考虑使用分布式数据库来解决问题，比如使用MySQL集群、分片等方式。

在实际应用中，不同的查询瓶颈解决方法可能会有不同的效果，需要根据具体情况来选择。同时，也需要进行性能测试和监控，以便及时发现和解决问题。