慢查询优化核心是定位瓶颈、减少数据扫描、提升执行效率，需从执行计划、索引设计、SQL写法和服务器配置四层面入手：看懂EXPLAIN（关注type/key/rows/Extra）、合理建索引（覆盖索引、避免函数操作）、重写SQL（EXISTS替代IN、游标分页、限制JOIN数）、配合参数调优（慢日志、缓冲区、统计信息更新）。
慢查询优化核心是定位瓶颈、减少数据扫描、提升执行效率。重点看执行计划、索引设计、SQL写法和服务器配置四个层面。
看懂EXPLAIN执行计划
用EXPLAIN分析SQL实际执行路径，重点关注：
- type：尽量达到range、ref或const，避免ALL（全表扫描）和index（全索引扫描）
- key：是否命中有效索引；NULL表示没走索引
- rows：预估扫描行数，远大于结果集行数说明索引选择不佳或条件过滤性差
- Extra：出现Using filesort或Using temporary需警惕，通常意味着排序/分组未走索引
合理设计和使用索引
索引不是越多越好，要匹配查询模式：
lucene索引优化 中文WORD版
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本文档主要讲述的是lucene索引优化；这篇文章主要介绍了如何提高Lucene的索引速度。介绍的大部分思路都是很容易尝试的，当然另外一部分可能会加大你程序的复杂度。所以请确认索引速度确实很慢，而且很慢的原因确实是因为Lucene自身而造成的；希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
- WHERE条件中的字段优先建索引，按选择性高→低顺序组合（如
status, create_time比create_time, status更易命中） - 覆盖索引能避免回表：SELECT字段全部包含在索引中，例如查
id, name, age，可建联合索引(name, age, id) - 避免对索引字段做函数操作或隐式类型转换，如
WHERE YEAR(create_time) = 2024或WHERE mobile = 13800138000（mobile是字符串）会导致索引失效 - 定期用
SHOW INDEX FROM table_name检查冗余索引，删除长期未被使用的索引
重写低效SQL语句
很多慢查源于写法不当，而非数据量大：
- 用
EXISTS替代IN子查询（尤其子查询结果集大时），避免生成临时结果集 - 分页深翻慎用
LIMIT 10000, 20，改用“游标分页”：记录上一页最大ID，用WHERE id > xxx LIMIT 20 - 避免
SELECT *，只取必要字段；大文本字段（如TEXT）单独查询，不与主表JOIN一起加载 - JOIN表数控制在3张以内，确保每张JOIN表都有关联字段的索引，且驱动表（左表）结果集尽量小
配合数据库参数与监控调优
单靠SQL和索引不够，还需系统级配合：
- 开启慢查询日志：
slow_query_log = ON，设置合理阈值（如long_query_time = 1），用mysqldumpslow或pt-query-digest分析热点SQL - 调整缓冲区：适当增大
sort_buffer_size、join_buffer_size（按需设置，避免过大占用内存） - 检查表统计信息是否过期，执行
ANALYZE TABLE table_name让优化器获得准确行数估算 - 对高频慢查考虑读写分离或冷热分离，大表及时归档历史数据
