昨天三点的时候，生产环境的警报响起来了，数据库的CPU立刻就飙升到了98%，订单系统响应也超时了。排查之后发现，闯祸的竟然是一个看上去没什么危害的SELECT*查询。
依据Percona最新展开的研究，这并非个别情况，慢查询是MySQL数据库最为常见的性能问题之一，并且那些问题大多是由于不规范编写SQL以及错误运用ORM框架所导致的。
问题出现：为什么看起来没什么问题的代码，到了生产环境就变成定时炸弹？
为什么你的SQL总是很慢：规范背后的内在逻辑
MySQL性能优化并不是什么神秘的事情，就是数据库工作原理的直接体现。2025年最新的数据表明，优化过后的查询执行时间能提升大概70%，而且优化过后的数据库，可以让应用响应时间降低40%。
索引失效的三大杀手
函数包裹字段是第一大坑
当你写下WHERE DATE(create_time) = '2026-01-01'的时候，MySQL会对每一行数据施行DATE函数，直接就会导致全表扫描。
正确的写法是WHERE create_time >= '2026-01-01' AND create_time < '2026-01-02'，用索引直接找到起始位置。
隐式类型转换
字段定义为VARCHAR，查询时使用数字WHERE user_id = 12345会触发类型转换，索引失效。
深分页性能陷阱
传统的LIMIT 10000, 20需要扫描前10020行数据。优化方案是使用WHERE id > last_id ORDER BY id LIMIT 20。真实案例显示，此种优化使深分页查询从超时的情况变为了毫秒级响应的情况。
可落地的代码实践
连接池配置的黄金三参数
innodb_buffer_pool_size是MySQL性能的关键所在。对于2025年来讲，比较好的做法是建议把它设置成可用内存的50%到75%，并且MySQL 8.0可以直接开启innodb_dedicated_server=1来让系统自己优化。
table_open_cache是用来掌控表缓存数量的。要是设置得过低，就会造成频繁打开和关闭表文件。建议的数值是max_connections乘以每连接平均访问表的数量。
批量操作的性能对比
实测数据：标准的循环INSERT导入1.95亿行数据得花费9分钟，而优化后的批量导入仅仅只需要2分钟43秒，速度提升了70%。
关键所在就是运用INSERT INTO VALUES (…), (…)合并多条语句，进而减少了网络往返和事务开销。
慢查询监控体系
启用慢查询日志是基础，然而真正起作用的是持续去分析。
运用EXPLAIN来分析执行计划时，需着重查看：
- type列：不要使它为ALL全表扫描
- rows列：对扫描的行数进行评价
- Extra列：要留意Using filesort和Using temporary这类情况
三个生产事故的血泪教训
案例A：未加索引的排序导致服务雪崩
有一个系统在订单列表页进行按创建时间倒序的排序操作，可是create_time字段不存在索引。
在高峰期时，引发了大量文件排序，磁盘I/O全都处于满负荷状态，接着就引发连锁反应，让数据库连接池被耗尽。
教训：任何用于ORDER BY的字段都得有索引作为支撑。
案例B：MyISAM表锁所导致的写入阻塞
计费系统采用的是MyISAM存储引擎，在进行批量插入时触发了表级锁，于是所有的读写操作都被阻塞了。
之后换成InnoDB并且调整成小批量插入，依靠行级锁来实现并发操作，问题就彻底解决了。
案例C：嵌套子查询的执行计划噩梦
执行时间超出30秒的报表采用三层嵌套子查询，换成JOIN结构之后，执行时间降到2秒，性能提高了15倍，仅仅是变换了下SQL写法。
本周就开始行动
MySQL优化有三层思路：业务设计决定表结构，代码规范决定查询效率，数据库配置决定性能上限。
关键要点：
- SQL得符合索引运用规则
- ORM选型要和团队技术栈以及业务复杂度相匹配
- 性能监控要在开发阶段就进行建立
立即行动清单
本周要做的事情
用EXPLAIN来分析项目中排名前十大的慢查询，接着检查索引的运用情况。
团队这边
要构建SQL代码评审的规范，不可以使用SELECT*以及函数包裹索引字段。
长期目标
构建一个慢查询监控体系，然后设定恰当的告警阈值。
思考题
你项目里有多少查询违反了那些规范？数据库性能优化不只是DBA某一个人的事情，而是每一个开发者平常都得去做的功课。
到评论区说说你碰到的坑，说不定能帮别人躲开同样的陷阱。
