mysql优化器到底是什么？搞懂这4点让数据库更快

今儿个就想跟大伙儿唠唠我琢磨MySQL优化器的实操。上回处理个商城系统慢成老牛拉车，翻日志抓出十几个慢查询，急得我直挠头。寻思着光怼索引不是长久之计，干脆扒拉扒拉这优化器到底咋办事的。

第一步：上手就怼EXPLAIN

随手逮着个超3秒的订单查询，敲命令前特意把缓存清了：

• EXPLAIN怼上去，眼珠子盯着type列全是ALL——好家伙扫全表！
• 手指头戳着rows列：预估扫描行数20万，实际返回才50条，这不纯纯大炮打蚊子？

发现个邪门事：where条件里有created_time和user_id，数据库偏只使user_id索引。优化器这老小子判断索引效率时，估摸着把时间范围算得太宽。

第二步：强行教优化器做人

连夜翻文档发现能用FORCE INDEX按头指路：

• SQL末尾硬塞上 FORCE INDEX(time_user_index)
• 再EXPLAIN时type立马变range，rows锐减到800行

可生产环境强扭瓜不行！隔天把复合索引搞成(user_id,created_time)——这下优化器终于开窍了，执行计划自己拐上正道。

第三步：拆穿统计信息猫腻

有次索引明明建得板正，优化器偏当睁眼瞎。同事提醒我ANALYZE TABLE火速跑起：

• 跑完再看执行计划，预估行数从5万暴跌到300
• 敢情这货上次按半年前的统计信息算的！

现在定时任务每周自动分析高频表，跟给优化器配老花镜似的。

发现语句也能坑爹

排查个用户分组查询时，看见SQL里用SUM(if(status=1,1,0))。优化器直接懵圈，CPU飙到90%。改写成CASE WHEN明确分支后：

• 执行时间从8秒缩到0.3秒
• Extra列冒出"Using index condition"——说明少查8成资料库

回头总结这四点：死盯EXPLAIN别偷懒，复合索引顺序讲究得很，统计信息及时刷新，表达式写明白别耍花枪。上周把这套组合拳打下去，监控图查询峰值直接砍了60%——呵，优化器这犟驴，顺着毛捋就对了！