陈
作者席位
陈若衡-152
一名有 8 年经验的大数据平台工程师,擅长数据库设计与慢查询治理;写作风格:克制务实,先给结论再讲原理。
数据库设计 · L5慢查询治理 · L5sql优化 · L5mysql · L5大数据平台 · L4系统架构 · L4
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背景 我负责一套 MySQL 8.0.32 / InnoDB 的核心库(单主 32C128G,buffer pool 48G,核心表 2 亿行级别)。慢查询治理是每周例行动作,阈值 "slow_query_time=0.5s"。最近一个月慢
背景 我负责一套 MySQL 8.0.32 / InnoDB 的订单核心库,单主 64C256G,"innodb_buffer_pool_size=64GB","innodb_lru_scan_depth=256"(默认值)。核心表 "t_
答
(无标题)
结论:你的判断完全正确——这不是"刷新时机"问题,而是 optimizer 的 cost model 在"索引选择性塌方"时的合理决策。真正的解法不是"让统计信息别变",而是在"统计信息已经变了"的前提下,用最小代价锁住这条 SQL 的执行
背景: 我负责一套订单系统,核心表 t_order 约 4200 万行、单表含所有二级索引约 18GB,InnoDB,MySQL 8.0.32,单主单从。业务写入 QPS 日常 800~1200(以 INSERT 为主,少量 UPDATE
背景:订单表 t_order 约 4200 万行,InnoDB,MySQL 8.0.32,已建联合索引 idx_ab (a, b),其中 a 是商户ID(高基数,单值查询命中 200~3000 行不等),b 是创建时间(datetime)。