SQL语句执行时间太慢，有什么优化措施？

可以从四个方面进行：

第一个是查询是否添加了索引

如果没有的话，为查询字段添加索引，

还有是否存在让索引失效的场景，像是没有遵循最左前缀，进行了一些类型转化

第二点是SQL语句本身的优化，

1、如避免使用SELECT *,只查询需要的字段

2、优化JOIN操作，避免笛卡尔积

如 SELECT * FROM a JOIN b（缺少 a.id = b.a_id），会产生 “笛卡尔积”（数据量 = 表 a 行数 × 表 b 行数），瞬间耗尽数据库资源。优化：JOIN 必须加关联条件，且关联字段需建索引（如 a.id 和 b.a_id）。

3、大表与大表直接 JOIN 若两张表均有百万级数据，直接 JOIN 会产生大量中间结果，耗时极长。

第三点是表结构设计优化

像是采用分库分表的方式，解决数据量过大问题

水平分表（按行拆分）：将一张表按规则拆分为多张表，每张表结构相同，数据不同。常见规则：
- 时间范围：orders_2023、orders_2024（按年份拆分）；
- 哈希：user_0~user_31（按 user_id % 32 拆分）。工具：Sharding-JDBC、MyCat。
垂直分库（按业务拆分）：将一个数据库按业务模块拆分为多个数据库，如电商系统拆分为 user_db（用户）、order_db（订单）、product_db（商品），避免单库压力过大。

第四点是架构优化

1、像是使用redis提前存储数据，减轻数据库的请求压力，避免每次查询都访问数据库。

2、采用读写分离的方式，将 “读操作”（如查询）路由到从库，“写操作”（如插入、更新）路由到主库，避免主库读压力过大。

衍生出的问题：

1、为什么添加索引后，SQL的执行时间就变快了呐？

首先我们要了解索引这个概念，如果将数据库比作一本，那么索引就相当于是这本书的目录，而如果没有目录的话，当查找某个内容的话，你只能一页一页查找，，数据量越大，翻页时间越长；

当添加了目录后，你就可以精准的定位到某个对应，解决无效的翻页时间。

索引的核心原理就是将“全表扫描”转化为“精准定位”

数据库表的原始数据（行数据）存储在磁盘上，默认是 “无序” 的（除非按主键排序）。当没有索引时，查询数据（如 WHERE user_id = 123）需要做以下操作：

从磁盘读取表的第一行数据，检查 user_id 是否等于 123；
不等于则继续读第二行、第三行…… 直到遍历完所有行（全表扫描）；
若表有 100 万行数据，最坏情况需要读取 100 万次磁盘 —— 而磁盘 IO 是数据库性能的 “最大瓶颈”（磁盘读写速度比内存慢 1000 倍以上）。

添加索引后，情况完全不同：索引会单独创建一个 “有序的索引结构”，把 “查询条件字段（如 user_id）” 和 “行数据的磁盘地址” 关联起来，并且按 user_id 排序。此时查询 user_id = 123 的流程变成：

去索引结构中查找 user_id = 123—— 由于索引是有序的，可通过 “二分查找”（类似查字典）快速定位，只需 3~4 次磁盘 IO（100 万数据的二分查找次数仅约 20 次，远少于全表扫描的 100 万次）；
从索引中获取对应行数据的磁盘地址；
直接根据地址读取目标行数据，无需遍历其他行。

底层逻辑

索引的数据结构是B + 树索引

B+树作为索引的存储结构。选择B+树的原因包括：

节点可以有更多子节点，路径更短；
磁盘读写代价更低，非叶子节点只存储键值和指针，叶子节点存储数据；
B+树适合范围查询和扫描，因为叶子节点形成了一个双向链表。

2、如何分析这条执行很慢的SQL语句？

采用explain命令，分析这条SQL的执行情况。通过key和key_len可以检查是否命中了索引，如果已经添加了索引，也可以判断索引是否有效。通过type字段可以查看SQL是否有优化空间，比如是否存在全索引扫描或全表扫描。通过extra建议可以判断是否出现回表情况，如果出现，可以尝试添加索引或修改返回字段来优化。