慢SQL优化

一、MySQL Explain 核心字段精讲(面试必背,只记重点)

  1. id
    SQL执行顺序,id越大越先执行;相同从上到下执行。
  2. select_type
    simple简单查询、primary主查询、subquery子查询、union联合查询。
  3. type(重中之重)
    性能从优到劣:
    system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  • 目标:至少达到 range/ref
  • 大忌:ALL 全表扫描,必须优化
  1. key
    真正最终命中使用的索引;为NULL说明没走索引。
  2. key_len
    索引有效长度,判断联合索引利用率。
  3. rows
    预估扫描行数,越小越快。
  4. Extra(高频优化点)
  • Using filesort:文件排序,没走索引排序,CPU高 → 必建有序联合索引
  • Using temporary:临时表,一般group by/distinct导致 → 优化索引+拆分SQL
  • Using index:覆盖索引,无需回表,性能优秀

二、真实慢SQL + 优化前后案例(Java面试实战版)

案例1:普通全表扫描优化

原慢SQL(烂写法)

sql 复制代码
SELECT * FROM user WHERE phone = '13800138000';

问题:phone无索引 → type=ALL 全表扫描

优化:

sql 复制代码
CREATE INDEX idx_phone ON user(phone);

效果:type=ref、命中索引、扫描行数暴跌


案例2:索引列函数导致失效

原慢SQL

sql 复制代码
SELECT * FROM order_info WHERE DATE(create_time) = '2026-03-29';

问题:索引列套函数 → 索引失效全表扫

优化改写:

sql 复制代码
SELECT * FROM order_info 
WHERE create_time >= '2026-03-29 00:00:00' 
  AND create_time < '2026-03-30 00:00:00';

案例3:Like左模糊索引失效

原:

sql 复制代码
SELECT name FROM customer WHERE name LIKE '%张三%';

优化:普通索引无解,正文检索丢 ES 实现;

若右模糊 LIKE '张三%' 可正常走索引。


案例4:深分页 limit 超大偏移 经典优化

慢SQL

sql 复制代码
SELECT * FROM orders LIMIT 100000,10;

底层扫描10w+行再丢弃,极慢

优化(主键定位跳转):

sql 复制代码
SELECT * FROM orders WHERE id > 100000 LIMIT 10;

案例5:Using filesort 排序优化

慢SQL:

sql 复制代码
SELECT id,title FROM goods WHERE category_id=10 ORDER BY sort_num;

无联合索引 → 文件排序

建联合索引解决:

sql 复制代码
CREATE INDEX idx_cat_sort ON goods(category_id,sort_num);

等值+顺序,直接索引有序返回,消除 filesort


案例6:避免select * + 回表优化为覆盖索引

慢:

sql 复制代码
SELECT * FROM user WHERE mobile='13800013800';

优化指定字段 + 覆盖索引:

sql 复制代码
SELECT id,mobile,age FROM user WHERE mobile='13800013800';
CREATE INDEX idx_mobile_cover ON user(mobile,age);

Extra出现 Using index,无回表,速度拉满


三、连贯口述总结(直接背面试)

我排查慢SQL首先用 Explain 分析执行计划,重点看 type 是否全表扫描、key 是否命中索引、rows 扫描行数、Extra 是否出现 Using filesort / Using temporary。

常见问题比如:索引列函数运算、左模糊like、隐式类型转换都会造成索引失效,我会改写SQL条件;深分页用主键ID偏移优化;group by、order by 不合理引发临时表和文件排序,就设计「等值+排序」联合索引。

同时杜绝 select *,用覆盖索引减少回表;大表冷热分离、归档减负,架构侧配合Redis缓存、读写分离、分库分表、统计查ClickHouse/ES,多层落地完成整体SQL与数据库性能优化。

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