MySQL迁移后查询变慢是常见问题，通常与环境变化、配置差异或数据分布有关。直接优化前需先定位瓶颈。以下是系统性的排查和优化方向。

检查执行计划是否改变

迁移后即使SQL相同，执行计划可能不同，导致性能下降。

• 使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN FORMAT=JSON 查看关键查询的执行路径，确认是否走了索引、是否有全表扫描
• 对比迁移前后执行计划，特别关注 type（访问类型）、key（使用索引）、rows（扫描行数）
• 若索引未命中，检查字段类型是否一致（如字符集、排序规则），可能导致隐式转换

确认索引是否完整并有效

迁移过程中索引可能丢失或未重建，尤其是通过逻辑导出导入方式。

• 运行 SHOW CREATE TABLE 表名 检查索引是否存在
• 使用 ANALYZE TABLE 更新表统计信息，帮助优化器选择更优执行路径
• 对高频查询字段补充缺失的复合索引，避免回表或文件排序
• 避免冗余或低效索引，可通过 information_schema.statistics 分析索引使用情况

调整数据库配置参数

新环境硬件资源不同，原配置可能不适用。

ChatGPT Writer

免费 Chrome 扩展程序，使用 ChatGPT AI 生成电子邮件和消息。

34

查看详情

• 增大 innodb_buffer_pool_size（建议设为物理内存的 70%-80%），提升缓存命中率
• 调整 sort_buffer_size、join_buffer_size 避免磁盘临时表
• 启用 query_cache_type=0（如果用的是 MySQL 8.0，查询缓存已移除）
• 确保 innodb_log_file_size 合理，减少写I/O压力

分析慢查询日志并针对性优化

开启慢查询日志，找出真实拖慢系统的SQL。

• 设置 slow_query_log=ON，long_query_time=1
• 使用 mysqldumpslow 或 pt-query-digest 分析日志，识别高频或耗时长的语句
• 对慢SQL进行重写：避免 SELECT *、减少子查询嵌套、拆分复杂JOIN
• 考虑分区表或归档历史数据，减小单表体积

基本上就这些。迁移后的性能问题多源于执行计划偏移和配置不适配，重点是回归基础：看执行计划、补索引、调参数、查慢日志。按这个流程走一遍，多数场景都能明显改善。