<p>优化mysql慢查询和热点表需从多层面入手：1. 合理创建索引并避免失效，确保WHERE、ORDER BY、JOIN字段命中索引；2. 优化SQL，避免select * 和深分页，改用覆盖索引和ID分页；3. 引入redis缓存热点数据，设置TTL或采用Cache Aside模式；4. 防止缓存击穿，使用互斥锁保护热点键；5. 聚合计算预处理，减少实时统计开销；6. 实施读写分离，分流读请求至从库；7. 数据量过大时采用分库分表分散压力。根据场景组合使用效果最佳。</p>
MySQL慢查询和热点表问题，核心在于减少数据扫描量、分散访问压力。优化不能只盯着SQL本身，得从索引、查询方式、缓存到架构多层面入手。
合理使用索引与优化sql语句
索引是提升查询速度最直接的手段，但用不好反而会拖累性能。
- 为高频查询字段建索引：特别是WHERE、ORDER BY、JOIN涉及的列。对于组合条件，考虑创建联合索引，注意最左前缀原则。
- 避免索引失效：在索引列上使用函数（如date(create_time)）、类型转换或LIKE以%开头的模糊查询都会让索引失效。写SQL时确保查询条件能命中索引。
- 只查需要的字段：用SELECT col1, col2代替SELECT *，减少IO和网络传输开销，也能利用覆盖索引优化。
- 优化分页查询：深分页（如LIMIT 100000, 10）效率极低。改用记录上一页最后ID的方式，比如WHERE id > last_id ORDER BY id LIMIT 10。
利用缓存缓解热点表压力
对于频繁读取且变更不频繁的数据，缓存是最有效的减负方式。
- 引入redis等内存数据库：将热点数据（如商品信息、用户资料）加载到Redis。应用先查缓存，未命中再查MySQL，并回填缓存。
- 设置合理的过期策略：根据数据更新频率设定TTL，避免缓存长期不一致。对强一致性要求高的场景，可采用更新数据库后主动删除缓存的策略（Cache Aside）。
- 防止缓存击穿：对极端热点的单条数据，避免并发查询压垮数据库。可用互斥锁保证只有一个请求回源，其他等待结果。
复杂查询与大数据量拆解
当单表数据量巨大或查询逻辑复杂时，需调整技术方案。
- 聚合统计提前计算：不要每次实时count或SUM亿级数据。通过定时任务或消息队列，在数据变动时预计算并存储结果，查询时直接读统计值。
- 读写分离：将主库的读请求分流到一个或多个只读从库，减轻主库负担，特别适合读多写少的热点表。
- 分库分表：当单机MySQL达到瓶颈，按业务或ID哈希等方式进行水平拆分，从根本上分散数据和访问压力。
基本上就这些，关键是根据实际场景选择合适的方法组合。