监控MySQL查询执行计划变化的核心是建立基线并周期性对比，通过EXPLAINFORMAT=JSON与PerformanceSchema结合自动化脚本检测差异，利用哈希比对关键字段（type、key、rows、extra）触发告警，及时发现因统计信息更新、数据分布变化或索引变更导致的性能退化，并通过索引优化、查询重写、ANALYZETABLE或SQLPlanBaseline等手段恢复性能。

优化UNIONALL查询需从子查询优化、索引设计、减少数据量、WHERE下推、LIMIT使用及服务器配置入手，核心是让数据库做最少工作。首先确保每个SELECT子查询高效，通过创建合适索引（如覆盖索引）加速WHERE、JOIN、ORDERBY操作；避免SELECT*，仅选择必要列以减少I/O；将过滤条件下推至各子查询，提前缩小结果集；合理使用LIMIT，根据业务需求决定在子查询内或外限制行数；若UNION后有排序，确保临时表能利用索引或调大tmp_table_size和max_heap_tabl

本教程旨在解决SQL查询中，如何高效且安全地根据动态生成的逗号分隔字符串来匹配表列中的多个值。文章将详细阐述传统方法（如多次OR或循环查询）的局限性，并重点推荐使用SQL的FIND_IN_SET()函数结合预处理语句，以实现单次、高性能的数据库查询，从而优化数据检索效率。

索引在大表JOIN中至关重要，能将全表扫描转为快速查找，显著减少匹配行的定位时间，避免百万级嵌套循环；通过为JOIN、WHERE、ORDERBY等条件列创建合适索引（尤其是复合索引），可大幅提升查询效率。

答案：MySQL配置优化需根据硬件和业务调整，核心包括合理设置innodb_buffer_pool_size（50%~70%物理内存）、innodb_log_file_size（1G～2G）、max_connections（500～2000）、sync_binlog和innodb_flush_log_at_trx_commit以平衡安全与性能，启用slow_query_log监控慢查询，并通过O_DIRECT、skip_name_resolve等参数提升效率，调整时应逐步验证。

答案：优化MySQL全文索引需选用InnoDB引擎，合理设计索引字段，使用MATCH()...AGAINST()语法并调整系统参数。具体包括：仅对必要文本字段创建联合全文索引，避免频繁更新字段；优先使用布尔模式查询以增强控制力；调整ft_min_word_len和ft_stopword_file提升索引覆盖率；结合普通索引先行过滤数据，减少全文扫描量；通过ANALYZETABLE更新统计信息，并利用EXPLAIN分析执行计划，持续监控性能瓶颈。

本文针对MySQL中包含子查询的慢查询问题，提供了一种有效的优化方案。通过将COUNT(*)子查询替换为EXISTS语句，并配合适当的索引，可以显著提升查询性能。文章详细解释了替换的原因，并提供了修改后的SQL语句和索引建议，帮助读者解决类似问题。

答案：PHP连接MySQL主要使用PDO和MySQLi。PDO支持多数据库、预处理防注入，适合需迁移的项目；MySQLi专为MySQL优化，性能更好，支持更多原生特性。根据是否需要多数据库兼容及功能需求选择。

多表查询的核心是JOIN操作，通过关联字段将分散在不同表中的数据组合起来。INNERJOIN返回两表中均有匹配的记录；LEFTJOIN保留左表全部记录及右表匹配项，无匹配则补NULL；RIGHTJOIN与之相反；CROSSJOIN生成笛卡尔积。选择JOIN类型需根据查询目标：若只关注共同数据用INNERJOIN；若以某表为基础展示所有记录，则用LEFT或RIGHTJOIN。性能优化关键包括：为连接字段建立索引、避免SELECT*、先过滤再连接、合理使用EXPLAIN分析执行计划、小表驱动大表等。

索引是MySQL中提升查询效率的关键结构，通过创建特定列的快速查找路径，避免全表扫描。常见类型包括普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引和全文索引，可在建表或已有表上添加。例如：CREATEINDEXidx_nameONtable_name(column_name)创建普通索引，组合索引需遵循最左前缀原则。查询时，WHERE、ORDERBY或JOIN涉及索引列且符合规则时，优化器会自动使用索引。但索引也占用存储空间，增加写操作开销，并可能影响执行计划选择，因此应仅对常用查询、排序或连接列建立索引

MySQL分区表适合数据量大、有明显查询或维护模式的场景，如按时间范围查询的日志表或需快速清理旧数据的订单表。通过合理选择RANGE、LIST或HASH等分区策略，并将高频查询字段作为分区键，可显著提升查询效率和维护速度。同时需规避全分区扫描、热点分区、主键限制等问题，结合业务需求设计分区方案，避免过度分区或不当键值选择导致性能下降。

优化MySQL子查询需理解执行机制，优先将IN/NOTIN重写为JOIN或EXISTS，避免相关子查询与临时表，合理使用索引并分析执行计划。

答案：分析MySQL慢查询日志需先开启日志并设置long_query_time阈值，再用pt-query-digest等工具解析日志，识别执行时间长、扫描行数多的SQL，结合EXPLAIN分析执行计划，通过优化索引、重写SQL、调整数据库结构或引入缓存、读写分离等手段提升性能。

优化器提示能显著提升MySQL查询性能的场景包括复杂多表JOIN、索引选择错误、数据分布不均及大表范围查询等，通过USEINDEX、FORCEINDEX、IGNOREINDEX和STRAIGHT_JOIN等提示可引导优化器选择更优执行计划，但需以EXPLAIN分析为基础，谨慎使用以避免维护风险。

IN语句效率低并非绝对，其性能受索引、列表大小、子查询等因素影响；关键优化措施包括：确保IN列有索引以避免全表扫描；小常量列表可直接使用IN，大列表宜分批或改用临时表；子查询场景下，若结果集大则优先用EXISTS利用短路特性，若结果集小可用IN；当IN来源于另一表时，应重构为JOIN以更好利用索引和优化器策略；超大列表推荐分批查询或加载至临时表后JOIN，以降低传输开销并提升执行效率。

非相关子查询独立执行且仅运行一次，结果固定；相关子查询依赖外部查询的列，对外部每行数据重新执行，性能开销大。