关键指标是rows/estimated_rows、type/node type及using temporary/filesort；rows远大于返回行数需更新统计信息，type为all/index需检查索引，函数条件需改写或建函数索引，join应让过滤后小表驱动大表，query_time与lock_time差异反映计算/i/o或锁瓶颈。
EXPLAIN 执行计划怎么看关键指标
EXPLAIN 不是“看看有没有用上索引”就完事。真正要盯住的是 rows（MySQL）或 estimated_rows（PostgreSQL）、type（MySQL）或 Node Type（PG），以及是否出现 Using temporary 或 Using filesort。
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rows值远大于实际返回行数？说明统计信息过期，需执行ANALYZE TABLE（MySQL）或VACUUM ANALYZE（PG） -
type是ALL或index？基本等于全表/全索引扫描，优先检查 WHERE 条件字段是否有有效索引 - 出现
Using temporary？GROUP BY 或 DISTINCT 涉及非索引字段，或联表顺序导致中间结果过大
示例中看到 rows=124800 但只查 10 条，大概率是驱动表选错，不是加索引能解决的。
WHERE 条件里函数导致索引失效的典型场景
写 WHERE YEAR(created_at) = 2023 或 WHERE UPPER(name) = 'ABC'，哪怕 created_at 和 name 都建了索引，也基本白搭。
- MySQL 8.0+ 支持函数索引，但必须显式创建：
CREATE INDEX idx_created_year ON t ((YEAR(created_at))) - 更稳妥做法是改写条件：用
created_at >= '2023-01-01' AND created_at - PostgreSQL 对函数表达式更友好，但
TO_CHAR(created_at, 'YYYY')依然无法走普通 B-tree 索引，得配functional index
别信“数据库会自动优化”，它不会把函数逆向推成范围条件。
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JOIN 顺序和驱动表选择怎么影响性能
MySQL 的 STRAIGHT_JOIN、PostgreSQL 的 ENABLE_SEQSCAN = off 都是事后补救。真正该做的是让优化器自己选对驱动表。
- 小表驱动大表仍是基本原则，但“小”指过滤后结果集小，不是物理行数少
- 在多表 JOIN 中，先被
WHERE过滤的表，才更可能成为驱动表；没过滤条件的表容易被误选为驱动表 - 如果发现
EXPLAIN显示大表在前、小表在后，且rows巨大，可尝试用子查询提前收窄：SELECT * FROM large_table JOIN (SELECT id FROM small_table WHERE status = 'done') AS s ON ...
别依赖 STRAIGHT_JOIN 锁死顺序，它会让后续数据分布变化时性能雪崩。
慢查询日志里 Query_time 和 Lock_time 差异意味着什么
Query_time 长但 Lock_time 接近 0？说明瓶颈在计算或 I/O，不是锁争用。反过来，Lock_time 占比高，就得查阻塞源头。
- MySQL 中
Lock_time包含等待表锁、MDL 锁、行锁的时间；PostgreSQL 则记录在pg_stat_activity的wait_event字段 - 常见陷阱：误把主从延迟当成慢查询——从库
Query_time高，其实是 relay log 回放积压，和 SQL 本身无关 - 开启
log_queries_not_using_indexes很有用，但别长期开着，它会漏掉“用了索引但效率极差”的查询（比如索引区分度低）
真实线上慢查，往往不是单条 SQL 写得烂，而是并发下锁等待被放大，或者统计信息偏差让执行计划彻底跑偏。
