什么是回表查询
MySQL中InnoDB引擎的聚簇索引将数据与索引存储在一起，叶子节点存整行数据，每表仅一个；二级索引则分离存储，叶子节点存主键值。回表查询需先查二级索引再查聚簇索引，性能较低。优化方式包括：优先主键查询、使用联合索引实现覆盖索引、利用MySQL 5.6+的索引下推功能，在存储引擎层提前过滤，减少回表次数，提升查询效率。（238字）
索引失效的场景
本文结合项目经验，总结了索引失效的常见场景：违反最左前缀法则、范围查询右侧列失效、索引列进行函数运算、隐式类型转换、未加引号的字符串匹配及%开头的like查询。同时建议使用explain分析执行计划，关注key、type和extra字段，优化SQL性能。
如何定位出项目中的慢SQL
在项目开发中，定位慢SQL是常见问题。可通过链路追踪工具（如SkyWalking）分析调用链耗时，精准定位慢接口及慢SQL；若无监控工具，可开启MySQL慢查询日志，配置阈值记录执行时间较长的SQL，进而优化性能。
3.1索引创建的原则 ?
创建索引需遵循六大原则：针对大数据量、高频查询表；在查询、排序、分组字段建索引；优先高区分度列，可建唯一索引；varchar字段建议用前缀索引；多用联合索引且高区分度字段前置；避免过多索引影响维护效率。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，实现精细化管理与性能优化，提升日志分析效率与体验。
线程池：故障梳理总结
本文从故障与技术双重视角，总结线程池满导致服务不可用的常见成因及应对策略。涵盖数据库慢查询、热更新、DDL锁表、连接池配置不当等典型场景，并深入分析Dubbo、HTTP、Druid、Redis等连接池的超时控制与资源管理要点，强调fast-fail理念、流控背压与谨慎重试的重要性，助力开发者规避常见陷阱，提升系统稳定性。
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能，集成于CloudLens for SLS，提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度，助力用户全面掌握SQL使用情况，提升日志分析效率与治理能力。
2.3 什么是回表查询 ?
MySQL中InnoDB引擎使用B+树作为索引结构，因非叶子节点不存数据，可存储更多键值，降低树高，提升查询效率。叶子节点存所有数据并形成双向链表，支持高效范围查询。索引分聚簇索引（数据与索引一体，每表仅一个）和二级索引（数据与索引分离）。二级索引查询需回表，即先查主键再查数据，性能较低。优化方式包括：主键查询、联合索引实现覆盖索引、使用索引下推（ICP，5.6+功能，将条件过滤下推至存储引擎层，减少回表次数），从而提升查询性能。
4、SQL性能分析及优化
通过SkyWalking链路追踪可定位慢接口及慢SQL，或开启MySQL慢查询日志（如设置超1秒记录）来识别执行慢的SQL。结合explain分析执行计划，关注key、type、extra等关键指标，判断索引命中与性能瓶颈，避免全表扫描，优化SQL性能。（238字）
熔断限流：业务如何实现自我保护?
本讲介绍RPC框架中业务的自我保护机制。面对高并发，服务端通过限流（如令牌桶、滑动窗口）防止过载，支持应用级、IP级配置，并可结合注册中心动态调整阈值；调用端则通过熔断机制避免因下游故障引发雪崩，熔断器在动态代理层拦截请求，实现快速失败与恢复，保障系统稳定性。
