查不到索引或没走索引是慢查询最常见原因：WHERE字段无索引、函数操作、隐式类型转换会导致索引失效；应使用EXPLAIN分析执行计划，合理设计联合索引，避免计算，结合连接池与索引覆盖优化。
查不到索引或没走索引是慢查询最常见原因
很多 SELECT 语句在数据量上涨后突然变慢，不是代码问题，而是数据库压根没用上索引。Golang 本身不决定是否走索引，但你写的 SQL 和表结构会——比如 WHERE 条件字段没建索引、用了函数（WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'）、或隐式类型转换（user_id 是 INT，却传了字符串 "123"），都会让索引失效。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 用
EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE看执行计划，确认type是否为ref/range，而不是ALL（全表扫描） - 对高频查询的
WHERE、JOIN、ORDER BY字段联合建索引，注意字段顺序：等值条件在前，范围条件在后（如status = ? AND created_at > ?→ 索引应为(status, created_at)） - 避免在索引字段上做计算或函数操作；改写成
created_at >= '2024-01-01' AND created_at 替代DATE(created_at) = ...
sql.DB 配置不当导致连接池拖垮性能
Golang 的 database/sql 默认连接池参数极保守：MaxOpenConns=0（不限制但实际受系统限制）、MaxIdleConns=2、ConnMaxLifetime=0。高并发下容易出现连接争抢、频繁建连、连接泄漏，表现为查询延迟毛刺大或超时。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 显式设置
db.SetMaxOpenConns(50)和db.SetMaxIdleConns(20)，数值参考 QPS × 平均查询耗时（秒）× 安全系数 2–3 - 设
db.SetConnMaxLifetime(30 * time.Minute)防止长连接被数据库侧断开后产生 stale connection 错误 - 用
db.Stats()定期检查Idle、InUse、WaitCount，若WaitCount持续上涨，说明连接池太小或有连接未释放（忘调rows.Close()或tx.Commit()）
ORM（如 GORM）自动生成 SQL 效率低且难控制
GORM 的链式调用看着方便，但 Preload、Joins、Scopes 容易生成 N+1 查询或冗余字段；更隐蔽的是，它默认开启 PrepareStmt，在短连接场景下反而增加 round-trip 开销。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 禁用自动预处理：
gorm.Open(mysql.Open(dsn), &gorm.Config{PrepareStmt: false})（尤其在连接复用率低时） - 用
SELECT显式指定字段，避免Find(&users)全字段查；对关联数据，优先手写 JOIN 查询，而非依赖Preload - 对复杂报表类查询，直接用
db.Raw().Scan()执行优化过的 SQL，绕过 ORM 抽象层 - 开启 GORM 日志（
logger.Default.LogMode(logger.Info)）看它到底发了什么 SQL，别猜
没做读写分离或结果集过大没分页
所有请求打到主库，或一次拉几万行数据再在 Go 里切片分页，这两种情况在业务增长后必然卡死。Golang 无法解决数据库单点压力，但能帮你避开典型反模式。
实操建议：
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 用
db.QueryRowContext()替代db.QueryContext()查单条；查列表必须带LIMIT和合理OFFSET（或更好：用游标分页，如WHERE id > ? ORDER BY id LIMIT 50） - 主从分离需自行实现（GORM 企业版支持，开源版要自己写
Resolver）；至少把报表、导出类查询路由到只读副本 - 结果集超过 1000 行，考虑流式处理：
rows, _ := db.QueryContext(ctx, sql); defer rows.Close(); for rows.Next() { ... }，避免一次性加载进内存
慢查询背后往往不是 Go 写得不好，而是数据库访问路径没对齐真实负载。最容易被忽略的其实是连接池配置和索引覆盖度——它们不写在业务逻辑里，但决定了 80% 的响应时间分布。上线前跑一次 EXPLAIN，压测时盯住 db.Stats()，比加机器管用得多。
