一、慢查询：数据库性能的隐形杀手
数据库慢查询就像高速公路上的堵车点，看似只是个别车辆减速，实则可能引发整个系统瘫痪。以电商平台为例，当用户查询订单历史时，若SQL执行超过2秒，页面加载就会明显卡顿。更可怕的是，这些慢查询往往在业务高峰期集中爆发。
技术栈：PolarDB MySQL版
-- 典型慢查询示例：未使用索引的全表扫描
SELECT * FROM orders
WHERE create_time > '2023-01-01'
ORDER BY total_amount DESC;
-- 问题分析：该查询扫描了千万级订单表，但既无create_time索引，又排序大量数据
二、慢查询分析三板斧
1. 日志捕获：让慢查询无所遁形
通过PolarDB的慢查询日志功能，可以精准抓取问题SQL：
-- 开启慢查询日志（阈值设为1秒）
SET GLOBAL slow_query_log = ON;
SET GLOBAL long_query_time = 1;
-- 查看日志路径
SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';
2. 执行计划解读：SQL的体检报告
使用EXPLAIN解析查询路径：
EXPLAIN SELECT user_id, COUNT(*)
FROM order_details
WHERE product_id = 'P10086'
GROUP BY user_id;
/* 关键指标解读：
type: ALL表示全表扫描
rows: 预估扫描行数
Extra: Using temporary表示使用了临时表
*/
3. 性能诊断工具：PolarDB的性能CT机
-- 使用内置性能洞察功能
CALL dbms_advisor.advise('SELECT * FROM users WHERE age > 30');
-- 输出建议示例：
-- 1. 为age字段添加BTREE索引
-- 2. 避免SELECT * 只查询必要字段
三、优化实战：从理论到落地
案例1：索引优化拯救订单查询
原始查询（执行时间3.2秒）：
SELECT order_id, status
FROM orders
WHERE user_id = 'U1001'
AND create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
优化方案：
-- 创建联合索引（注意字段顺序！）
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_time (user_id, create_time);
-- 优化后查询（执行时间0.15秒）
SELECT order_id, status
FROM orders FORCE INDEX(idx_user_time) -- 强制使用指定索引
WHERE user_id = 'U1001'
AND create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';
案例2：分页查询的陷阱与突破
错误示范：
-- 深度分页导致性能骤降
SELECT * FROM products
ORDER BY sales_volume DESC
LIMIT 100000, 20; -- 需要先扫描100020行
优化方案：
-- 采用"书签定位法"
SELECT * FROM products
WHERE sales_volume < (SELECT sales_volume FROM products ORDER BY sales_volume DESC LIMIT 100000, 1)
ORDER BY sales_volume DESC
LIMIT 20;
四、进阶优化策略
1. 冷热数据分离
将历史订单迁移到只读节点：
-- 创建只读实例
CREATE INSTANCE ro_node TYPE READONLY;
-- 路由规则设置
/* 业务逻辑伪代码：
if (查询3个月前订单) {
路由到ro_node
} else {
使用主实例
}
*/
2. SQL改写魔法
原始子查询：
SELECT * FROM users
WHERE dept_id IN (SELECT id FROM departments WHERE status = 1);
优化为JOIN：
SELECT u.* FROM users u
JOIN departments d ON u.dept_id = d.id
WHERE d.status = 1;
五、避坑指南与最佳实践
索引使用三大忌：
- 忌过度索引（每个新增索引都会降低写性能）
- 忌无效索引（如WHERE status > 0 这种低区分度条件）
- 忌索引碎片（定期执行OPTIMIZE TABLE）
连接查询黄金法则：
- 小表驱动大表
- 避免3张表以上的复杂JOIN
- 多用INNER JOIN代替LEFT JOIN
PolarDB特有优势：
-- 利用并行查询加速分析 SET max_parallel_workers = 8; SELECT /*+ PARALLEL(4) */ COUNT(*) FROM billion_row_table;
六、总结：性能优化的哲学
数据库优化就像中医调理，需要"望闻问切"：
- 望：观察监控指标
- 闻：听取业务反馈
- 问：了解SQL上下文
- 切：精准实施优化
记住：没有银弹式的优化方案，只有适合业务场景的解决方案。当QPS从50提升到500时，你可能需要重新评估所有优化策略。
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