MySQL慢查询优化&缩容实践
索引调整
在一个数据量较大的订单表中，发现某些查询因为缺少合适的索引而变慢。添加了必要的索引后，查询效率明显提升。
查询条件调整
- 在一个sql中需要根据时间条件查询，但是等号左边的字段使用了函数操作（将时间戳转换成了年月日），导致索引失效进行了全表扫描。解决：将等号右边的条件反向转换成表里的字段类型。
- 一个统计报表的查询非常慢，原因是查询需要处理大量的数据。通过优化查询条件，只获取必要的数据，减少了数据的处理量，从而加快了查询速度。
分区处理
一个表中有大量的删除操作，后续将其按指定字段分区，定时drop分区
频繁调用的sql
与业务人员沟通，将其放入缓存
消除排序
将排序字段添加到索引上。（并不是所有都可以这样，要看具体的sql中排序字段所处的位置）
优化器没使用指定索引
通过explain analyze 去看一条语句执行时的信息统计，比较cost与actual time，再使用explain analyze force index去看使用指定索引的开销，确认是否没走合适的索引。
如果没走建立的指定索引，这是最难搞的，线上不允许使用optimize table，业务那边也不愿意使用force index。一般这种表的分析主要看
- 表的大小
- sql的频率
如果表比较小，则可以将其放到缓存中。或者等维护的时候清理表的碎片，但是需要提前克隆实例，测量操作时间。