问题定位与分析
当景安云数据库出现SQL响应缓慢时，首先需通过内置的慢查询日志定位具体语句。使用EXPLAIN命令分析执行计划，重点观察type列（扫描类型）、key列（使用索引）和rows列（扫描行数）。若发现全表扫描（ALL类型）或未命中索引，需优先优化索引结构。
索引优化策略
针对高频查询字段建立联合索引，注意遵循最左前缀原则。例如用户表users查询常使用gear_id和examine字段，应创建组合索引idx_gear_examine避免回表查询。定期检查冗余索引，使用如下语句分析索引使用率：
SELECT index_name, rows_read FROM sys.schema_index_statistics WHERE table_schema = 'your_db';
查询语句优化
优化方向包括：
- 避免
SELECT *，仅查询必要字段减少数据传输 - 使用分页查询时优先基于有序主键进行分页，防止深度分页性能劣化
- 对大数据量表采用批处理替代循环单条操作
以下为覆盖索引优化示例：
- 原语句 SELECT name, age FROM users WHERE dept_id=1001; 优化索引 ALTER TABLE users ADD INDEX idx_dept_cover(dept_id, name, age);
配置与架构调整
景安云数据库需关注：
- 调整
innodb_buffer_pool_size至物理内存的70%-80% - 设置连接池最大线程数避免资源争用，推荐公式：max_connections = (CPU核心数*2)+有效磁盘数
- 数据量超千万级时启用分库分表，建议采用一致性哈希算法分布数据
通过系统化的索引优化、语句重构和资源配置调整，可显著提升景安云数据库的SQL响应速度。建议每月执行一次OPTIMIZE TABLE维护表空间碎片，并配合Prometheus+Grafana建立持续性能监控体系。
