生产SQL超时主因是WHERE未走索引致全表扫描，如函数操作、隐式转换；JOIN需驱动表限流；ORDER BY+LIMIT须覆盖索引；相关子查询应转LEFT JOIN；排查需结合EXPLAIN与慢日志Rows_examined。
WHERE 条件没走索引，全表扫描卡死连接
生产里最常看到的超时，不是因为数据量大，而是 WHERE 里的字段根本没建索引，或者建了但写法绕过了索引。比如对索引列用函数：WHERE YEAR(create_time) = 2024，MySQL 就没法用 create_time 上的索引；又比如隐式类型转换：WHERE user_id = '123'（而 user_id 是 INT），也可能触发全表扫描。
- 检查执行计划必须用
EXPLAIN，重点关注type是否为ALL或index，key列是否为空 - 字符串字段做等值查询，注意前后空格和大小写（如
COLLATION是utf8mb4_bin时'abc'≠'ABC'） - 时间范围查询优先用
BETWEEN或闭区间，避免DATE(create_time) = '2024-01-01'这类写法
JOIN 多张大表没加驱动表限制，笛卡尔积爆炸
JOIN 本身不危险，危险的是没控制驱动表顺序、没加过滤条件就直接连三张百万级表。比如 SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id JOIN products p ON o.product_id = p.id，如果 orders 表没加 WHERE，MySQL 可能先扫全表 orders（100 万行），再对每行去联查 users 和 products，实际扫描行数轻松破亿。
- 始终让最有限制条件的表做驱动表（即
FROM后第一个表），且该表的WHERE条件必须能命中索引 - 避免
SELECT *在多表 JOIN 中出现，只取真正需要的字段，减少临时表和网络传输开销 - 如果必须关联多张大表，考虑先用子查询或 CTE 把驱动表结果集收窄（但注意 MySQL 8.0 以前 CTE 不支持下推条件）
ORDER BY + LIMIT 混用却没覆盖索引，排序成本飙升
ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 看似简单，但如果 created_at 没索引，或有索引但 WHERE 条件导致无法复用该索引，MySQL 就得把所有匹配行捞出来再排序——哪怕最后只取 20 行，中间可能已排序 50 万行。
- 覆盖索引要包含
WHERE条件字段 +ORDER BY字段 +SELECT中的非主键字段（否则回表） - 如果是分页深翻（如
LIMIT 10000, 20），即使有索引也慢，应改用游标分页（WHERE id ） -
ORDER BY中混用 ASC/DESC（如ORDER BY a ASC, b DESC）在 MySQL 8.0 之前无法用联合索引优化
子查询写成相关子查询，N+1 查询变 N×M
SELECT id, (SELECT COUNT(*) FROM logs l WHERE l.order_id = o.id) cnt FROM orders o 这种写法，表面看简洁，实则是灾难：外层查 1 万条订单，内层就执行 1 万次 logs 表扫描。比显式 JOIN 还慢，且难以加索引优化。
- 相关子查询尽量转成
LEFT JOIN+GROUP BY，例如上例可改写为SELECT o.id, COUNT(l.order_id) cnt FROM orders o LEFT JOIN logs l ON o.id = l.order_id GROUP BY o.id - 如果子查询只用于判断存在性（如
EXISTS），确认内层WHERE是否能走索引；IN (subquery)在 MySQL 中可能退化为物化临时表，不如EXISTS稳定 - MySQL 8.0.23+ 支持
LATERAL，可安全表达依赖关系，但线上版本普遍不支持，慎用
实际排查时，光看 SQL 写法不够，得结合 SHOW PROCESSLIST 看状态（Sorting result、Creating sort index、Copying to tmp table 都是危险信号），以及慢日志里的 Rows_examined —— 它比执行时间更能暴露问题本质。
